Add global market context to morning analysis

- fetch_global_data(): Yahoo Finance로 나스닥/S&P500/다우/SOX/달러원/WTI/미국10년물 수집
- morning.py --print 출력에 global_raw 포함
- morning.md: global_score·global_risk 산출 기준 및 섹터 힌트 매핑 추가
- daily_context.json에 global_context 블록 추가 (domestic_score와 분리)
- sentiment_score = domestic_score×0.6 + global_score×0.4

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

.claude/commands/morning.md

@@ -10,23 +10,48 @@
 python app/ai/morning.py --print
 ```
 위 명령을 실행해 다음 데이터를 수집한다:
+- **글로벌 지표 (global_raw)**: 나스닥·S&P500·다우·SOX·달러/원·WTI·미국10년물
 - **RSS 뉴스**: 한경증권·한경경제·파이낸셜뉴스·매경증권 4개 언론사 (~80건)
 - **KIS 수급**: 거래량 상위 30종목, 외국인/기관 순매수 상위 10종목, 업종 동향
 - **종목별 뉴스**: 네이버 검색 API로 거래량 상위 20종목 각 5건
 
-### 2. 분석
-수집된 데이터를 바탕으로 다음 항목을 판단한다:
+### 2. 글로벌 분석 (global_raw → global_context)
+수집된 `global_raw`를 바탕으로 글로벌 점수와 리스크를 산출한다.
+
+**global_score 산출 기준 (0~100, 50=중립):**
+- 나스닥·SOX 등락이 가장 큰 가중치 (한국 반도체·기술주 직접 영향)
+- S&P500·다우 보조
+- USD/KRW 상승(달러 강세)은 외국인 매도 압력 → 감점
+- WTI 급등은 항공·운송 부담 → 소폭 감점
+- 미국 10년물 금리 급등은 성장주 할인 → 감점
+
+**global_risk 판단:**
+- global_score >= 60 → 낮음
+- global_score 40~59 → 보통
+- global_score < 40 → 높음
+
+**섹터 힌트 매핑 (hot/avoid 섹터에 반영):**
+- SOX < -2% → 반도체·AI 관련 보수적, hot_sectors에서 제외 또는 주의 표시
+- SOX > +1% → 반도체 hot_sectors 강화
+- WTI > +2% → 항공 avoid, 정유/해운 관심
+- WTI < -2% → 정유 보수적, 항공 우호
+- USD/KRW > +0.5% → 전체 포지션 배율 축소 압력
+- 미국장 전반 급락(나스닥 < -2%) → position_size_multiplier 하향
+
+### 3. 국내 분석
+수집된 뉴스·수급 데이터를 바탕으로 다음 항목을 판단한다:
 - **시장 분위기**: 강세 / 중립 / 약세
-- **감성 점수**: 0~100 (50=중립, 70이상=강세, 30이하=약세)
+- **domestic_score**: 0~100 (50=중립, 70이상=강세, 30이하=약세)
 - **리스크 레벨**: 낮음 / 보통 / 높음
-- **주목 섹터**: 수급·뉴스 모두 긍정적인 섹터
-- **회피 섹터**: 악재·수급 부진 섹터
+- **주목 섹터**: 수급·뉴스 모두 긍정적인 섹터 (글로벌 힌트 반영)
+- **회피 섹터**: 악재·수급 부진 섹터 (글로벌 힌트 반영)
 - **boosted_tickers**: 거래량 상위 + 외국인 순매수 겹치는 종목코드
 - **blacklist_tickers**: 종목별 뉴스에서 악재(횡령·소송·거래정지 등) 감지된 종목코드
-- **position_size_multiplier**: 0.5(약세) ~ 1.0(중립) ~ 1.5(강세)
+- **sentiment_score**: domestic_score와 global_score를 6:4로 합산한 최종 점수
+- **position_size_multiplier**: 0.5(약세) ~ 1.0(중립) ~ 1.5(강세), 글로벌 리스크 반영
 - **trade_allowed**: sentiment_score < 40이면 false
 
-### 3. daily_context.json 저장
+### 4. daily_context.json 저장
 분석 결과를 `data/daily_context.json`에 저장한다. 형식:
 ```json
 {
@@ -34,23 +59,38 @@ python app/ai/morning.py --print
   "generated_at": "HH:MM:SS",
   "trade_allowed": true,
   "market_sentiment": "중립",
-  "sentiment_score": 62,
-  "risk_level": "보통",
-  "hot_sectors": ["반도체", "2차전지"],
-  "avoid_sectors": ["금융", "건설"],
-  "boosted_tickers": ["005930", "000660"],
+  "sentiment_score": 55,
+  "domestic_score": 62,
+  "global_context": {
+    "nasdaq_change": -1.15,
+    "sp500_change": -0.57,
+    "dow_change": 0.64,
+    "sox_change": -5.71,
+    "usdkrw_change": 0.0,
+    "wti_change": -1.21,
+    "us10y": 4.43,
+    "global_score": 32,
+    "global_risk": "높음"
+  },
+  "risk_level": "높음",
+  "hot_sectors": ["방산", "2차전지"],
+  "avoid_sectors": ["반도체", "항공"],
+  "boosted_tickers": [],
   "blacklist_tickers": [],
-  "position_size_multiplier": 1.0,
+  "position_size_multiplier": 0.7,
   "reason": "50자 이내 시장 요약"
 }
 ```
 
-### 4. Discord 알림 전송
+**sentiment_score 계산 예시:**
+- domestic_score=62, global_score=32 → sentiment_score = 62×0.6 + 32×0.4 = 50
+
+### 5. Discord 알림 전송
 아래 명령을 실행해 분석 결과를 Discord로 전송한다:
 ```bash
 python app/ai/morning.py --send-discord
 ```
 
-### 5. 완료
+### 6. 완료
 분석 요약을 한 줄로 출력하고 종료한다.
 이 명령 안에서는 `/start-bot` 또는 `python scripts/start_bot.py`를 실행하지 않는다.

app/ai/morning.py

@@ -84,6 +84,49 @@ RSS_FEEDS = [
 ]
 
 
+# ── 글로벌 지표 수집 ──────────────────────────────────────────────────────────
+
+def fetch_global_data() -> dict:
+    """Yahoo Finance로 미국 주요 지수·환율·원자재 전일 종가 및 등락률 수집"""
+    try:
+        import yfinance as yf
+    except ImportError:
+        logger.warning("yfinance 미설치 — 글로벌 데이터 스킵")
+        return {}
+
+    SYMBOLS = {
+        "nasdaq":  "^IXIC",
+        "sp500":   "^GSPC",
+        "dow":     "^DJI",
+        "sox":     "^SOX",
+        "usdkrw":  "KRW=X",
+        "wti":     "CL=F",
+        "us10y":   "^TNX",
+    }
+
+    result: dict = {}
+    for name, sym in SYMBOLS.items():
+        try:
+            hist = yf.Ticker(sym).history(period="2d")
+            if len(hist) >= 2:
+                prev = float(hist["Close"].iloc[-2])
+                last = float(hist["Close"].iloc[-1])
+                result[name] = {
+                    "price": round(last, 2),
+                    "change_pct": round((last - prev) / prev * 100, 2),
+                }
+            elif len(hist) == 1:
+                result[name] = {
+                    "price": round(float(hist["Close"].iloc[-1]), 2),
+                    "change_pct": None,
+                }
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"글로벌 데이터 실패 [{name}/{sym}]: {e}")
+
+    logger.info(f"글로벌 데이터 수집: {list(result.keys())}")
+    return result
+
+
 # ── RSS 뉴스 수집 ─────────────────────────────────────────────────────────────
 
 async def fetch_rss_news() -> list[str]:
@@ -223,10 +266,13 @@ async def main(print_mode: bool = False):
     for d in ["data/news", "data/market"]:
         os.makedirs(d, exist_ok=True)
 
-    # 1. RSS 뉴스 수집 (4개 언론사)
+    # 1. 글로벌 지표 수집 (Yahoo Finance — 동기, 블로킹 짧음)
+    global_data = fetch_global_data()
+
+    # 2. RSS 뉴스 수집 (4개 언론사)
     news = await fetch_rss_news()
 
-    # 2. KIS 시장 데이터 — 데이터 수집 전용이므로 실거래 API 사용 (주문 없음)
+    # 3. KIS 시장 데이터 — 데이터 수집 전용이므로 실거래 API 사용 (주문 없음)
     _orig_mock = os.environ.get("KIS_MOCK", "true")
     os.environ["KIS_MOCK"] = "false"
     kis = KISClient()
@@ -238,7 +284,7 @@ async def main(print_mode: bool = False):
     except Exception as e:
         logger.warning(f"KIS 수집 실패: {e}")
 
-    # 3. 네이버 종목별 뉴스 (거래량 상위 20종목)
+    # 4. 네이버 종목별 뉴스 (거래량 상위 20종목)
     stock_news = await fetch_stock_news_naver(market["volume_rank"])
 
     # 파일 저장
@@ -257,6 +303,7 @@ async def main(print_mode: bool = False):
         print(json.dumps(
             {
                 "date": TODAY,
+                "global_raw": global_data,                       # 미국 지수·환율·원자재
                 "news_headlines": news,                          # RSS 전체 (~80건)
                 "volume_rank": market["volume_rank"][:20],
                 "foreign_buy_top10": market["foreign_buy"],

app/requirements.txt

@@ -11,3 +11,4 @@ pykrx==1.0.48
 finance-datareader==0.9.94
 scikit-learn==1.5.1
 joblib==1.4.2
+yfinance>=0.2.40