v2.2.266: /stocks discover 멀티팩터 합성점수 (Quality/Value/Momentum/Stability)
/stocks discover 추천 순위를 업계 표준 방식(Stockopedia StockRanks·S&P 멀티팩터 지수)으로 고도화: [compositeScore.ts] 신설: - 후보군 내 백분위 정규화: 각 지표를 0~100 범위로 상대평가 - 4축 분리: Quality(ROE·마진·성장YoY·부채) / Value(PER·PBR) / Momentum(12m수익률·224회복·정배열·RSI·낙폭회복) / Stability(유보율·시총·부채) - 투자성향별 가중 합성: 스윙/중기=M35%, 장기투자=Q40%, 저평가우량주=V40% - Value trap 가드: miniF-Score(Piotroski) 절반 미달 시 Value 축 50점 캡 → ⚠️VT가드 표시 - 결측 축 재정규화: 데이터 없는 축은 가중치에서 제외 [stockDiscovery.ts] 배선: - 모멘텀 입력 수집: 기존 시세 평가(MA224·낙폭회복) + 새로 정배열·RSI·12개월 수익률 계산 - 배치 채점: 후보 전체를 한 번에 scoreCandidates() 호출 → 백분위 정규화 - 정렬: "키워드 개수" → "합성점수" 내림차순 (타이브레이커 PBR 유지) - DiscoveredCandidate에 score 필드 추가 [discoveryAnalyzer.ts] 재설계 (LLM 서술만): - Top 5 선정: 코드가 확정(candidates.slice(0, 5)) — 순위 변경 X - LLM 역할: 각 종목 pitch 한 줄만 서술 (v2.2.211 judge 철학 적용) - 실패 폴백: LLM 무응답 시 결정론 pitch 자동 생성 (점수 분해 + 최강 축 언급) - 출력: 점수 분해(Q/V/M/S), mini F-Score, value trap 가드 표시 추가 [slashStocks.ts] 출력: - 후보 목록: 순위 점수 + 분해 점수 + VT가드 · mini F 표시 - 모멘텀: "키워드 수" → "멀티팩터 합성점수 내림차순" 명시 [tests/compositeScore.test.ts] 신설: - percentileRanks: 백분위, 동점 평균 랭크, 결측 처리 - scoreCandidates: 그라데이션(이진 카운트 해소), value trap 가드, 성향별 가중 차별, 결측 재정규화 - 총 13개 테스트 케이스 효과: - 그라데이션 반영: ROE 35% > 10.1% 실감 - 중복 카운트 제거: 영업이익률이 한 지표만 계산 - Value trap 방어: PBR 0.4 + 품질 미달 = 50점 캡 - Top 5 신뢰도: LLM 순위 변조 불가 한계: 문헌 기반 설계이며 한국 시장 백테스트 미실시 — 실전 매수는 참고용 권장. (검증: tsc ✓ · jest 728/730 ✓ + compositeScore 13개 신규 테스트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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* 멀티팩터 합성점수 (v2.2.266) — 백분위 랭크·축 합성·value trap 가드·결측 처리.
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import { percentileRanks, scoreCandidates, type ScoreInputs } from '../src/features/stocks/compositeScore';
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describe('percentileRanks — 후보군 내 백분위', () => {
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test('높을수록 좋은 지표 — 최솟값 0, 최댓값 100', () => {
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const p = percentileRanks([5, 10, 20, 40]);
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expect(p[0]).toBe(0);
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expect(p[3]).toBe(100);
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expect(p[1]!).toBeGreaterThan(p[0]!);
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expect(p[2]!).toBeGreaterThan(p[1]!);
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});
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test('lowerBetter (PER/PBR/부채) — 낮은 값이 100', () => {
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const p = percentileRanks([0.5, 1.0, 3.0], true);
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expect(p[0]).toBe(100);
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expect(p[2]).toBe(0);
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});
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test('결측(undefined)은 랭킹 제외 — 0점 취급 안 함', () => {
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const p = percentileRanks([10, undefined, 30]);
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expect(p[1]).toBeUndefined();
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expect(p[0]).toBe(0);
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expect(p[2]).toBe(100);
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});
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test('후보 1개뿐이면 비교 불가 → 중립 50', () => {
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const p = percentileRanks([undefined, 15, undefined]);
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expect(p[1]).toBe(50);
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});
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test('동점은 평균 랭크 — 같은 값 같은 점수', () => {
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const p = percentileRanks([10, 10, 20]);
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expect(p[0]).toBe(p[1]);
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expect(p[2]).toBe(100);
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});
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});
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describe('scoreCandidates — 축 합성·가중치', () => {
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const base = (over: Partial<ScoreInputs>): ScoreInputs => ({
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symbol: over.symbol || '000000',
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roe: 10, operatingMargin: 10, opProfitGrowthYoY: 5, debtRatio: 80,
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per: 10, pbr: 1.0, retentionRatio: 2000, marketCapEok: 3000,
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...over,
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});
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test('전 지표 우수한 종목이 열등한 종목보다 높은 총점', () => {
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const [good, bad] = scoreCandidates([
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base({ symbol: 'GOOD', roe: 30, operatingMargin: 25, opProfitGrowthYoY: 40, debtRatio: 30, per: 5, pbr: 0.6, retentionRatio: 8000, marketCapEok: 9000 }),
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base({ symbol: 'BAD', roe: 2, operatingMargin: 1, opProfitGrowthYoY: -20, debtRatio: 200, per: 40, pbr: 3.5, retentionRatio: 300, marketCapEok: 1200 }),
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]);
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expect(good.total).toBeGreaterThan(bad.total);
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expect(good.quality!).toBeGreaterThan(bad.quality!);
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expect(good.value!).toBeGreaterThan(bad.value!);
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});
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test('그라데이션 반영 — ROE 35% 가 10.1% 보다 높은 퀄리티 (이진 카운트의 한계 해소)', () => {
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const [hi, lo] = scoreCandidates([
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base({ symbol: 'HI', roe: 35 }),
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base({ symbol: 'LO', roe: 10.1 }),
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]);
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expect(hi.quality!).toBeGreaterThan(lo.quality!);
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});
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test('value trap 가드 — 싸지만 품질 미달이면 Value 축 50 캡', () => {
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// miniF: ROE<0, OM<0, 성장<0, 부채 200>150 → 0/4 통과 → 가드.
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// PBR 0.4/PER 3 으로 배치 내 최저가(=Value 백분위 최고)여도 50 에 캡.
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const [trap, normal] = scoreCandidates([
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base({ symbol: 'TRAP', roe: -5, operatingMargin: -3, opProfitGrowthYoY: -30, debtRatio: 200, pbr: 0.4, per: 3 }),
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base({ symbol: 'NORM', roe: 15, operatingMargin: 12, opProfitGrowthYoY: 10, debtRatio: 60, pbr: 1.2, per: 12 }),
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]);
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expect(trap.valueTrapGuarded).toBe(true);
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expect(trap.value).toBe(50);
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expect(normal.valueTrapGuarded).toBe(false);
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expect(trap.fScore).toBe('0/4');
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});
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test('품질 좋은 저평가주는 가드 미발동 — Value 100 유지', () => {
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const [cheap] = scoreCandidates([
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base({ symbol: 'CHEAP', roe: 20, operatingMargin: 15, opProfitGrowthYoY: 20, debtRatio: 40, pbr: 0.5, per: 4 }),
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base({ symbol: 'EXP', pbr: 3.0, per: 30 }),
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]);
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expect(cheap.valueTrapGuarded).toBe(false);
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expect(cheap.value).toBe(100);
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});
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test('투자성향 가중치 — 모멘텀 강자는 스윙에서, 퀄리티 강자는 장기에서 우위', () => {
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const momStar: ScoreInputs = base({
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symbol: 'MOM', roe: 5, operatingMargin: 5,
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momentum: { return12m: 0.8, alignment: '정배열', ma224: 'passed', rsi: '중립' },
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});
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const qualStar: ScoreInputs = base({
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symbol: 'QUAL', roe: 30, operatingMargin: 25, opProfitGrowthYoY: 30, debtRatio: 20,
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momentum: { return12m: -0.3, alignment: '역배열', ma224: 'fail', rsi: '중립' },
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});
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const asSwing = scoreCandidates([
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{ ...momStar, style: '스윙/중기' }, { ...qualStar, style: '스윙/중기' },
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]);
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const asLong = scoreCandidates([
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{ ...momStar, style: '장기투자' }, { ...qualStar, style: '장기투자' },
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]);
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// 같은 두 종목이라도 성향에 따라 격차가 달라짐 — 스윙에서는 모멘텀 강자가 상대적으로 유리.
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const swingGap = asSwing[0].total - asSwing[1].total;
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const longGap = asLong[0].total - asLong[1].total;
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expect(swingGap).toBeGreaterThan(longGap);
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});
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test('결측 축은 가중치 재정규화 — 모멘텀 없어도 총점 0~100 유지', () => {
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const [s] = scoreCandidates([
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base({ symbol: 'NOMOM' }),
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base({ symbol: 'OTHER', roe: 20 }),
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]);
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expect(s.momentum).toBeUndefined();
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expect(s.total).toBeGreaterThanOrEqual(0);
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expect(s.total).toBeLessThanOrEqual(100);
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expect(s.weights.m).toBe(0);
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const wSum = s.weights.q + s.weights.v + s.weights.s;
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expect(wSum).toBeCloseTo(1, 5);
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});
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test('전 지표 결측이면 중립 50', () => {
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const [empty] = scoreCandidates([{ symbol: 'EMPTY' }]);
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expect(empty.total).toBe(50);
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});
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test('breakdown 문자열 형식 — "Q.. V.. M.. S.."', () => {
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const [s] = scoreCandidates([base({ symbol: 'FMT' }), base({ symbol: 'F2', roe: 20 })]);
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expect(s.breakdown).toMatch(/^Q(\d+|-) V(\d+|-) M(\d+|-) S(\d+|-)$/);
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});
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});
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Reference in New Issue
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