# claude_morning — 장 전 분석

오늘 날짜 기준으로 장 전 분석을 수행하고 `data/daily_context.json`을 생성한다.
07:30에 스케줄러가 자동 실행. 봇 시작은 이 명령이 종료된 뒤 `scripts/run_morning.ps1`에서만 수행한다.

## 실행 순서

### 1. 데이터 수집
```bash
python app/ai/morning.py --print
```
위 명령을 실행해 다음 데이터를 수집한다:
- **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:
- **시장 분위기**: 강세 / 중립 / 약세
- **감성 점수**: 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
- **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)
- **trade_allowed**: sentiment_score < 40이면 false

### 3. daily_context.json 저장
분석 결과를 `data/daily_context.json`에 저장한다. 형식:
```json
{
  "date": "YYYY-MM-DD",
  "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"],
  "blacklist_tickers": [],
  "position_size_multiplier": 1.0,
  "reason": "50자 이내 시장 요약"
}
```

### 4. Discord 알림 전송
아래 명령을 실행해 분석 결과를 Discord로 전송한다:
```bash
python app/ai/morning.py --send-discord
```

### 5. 완료
분석 요약을 한 줄로 출력하고 종료한다.
이 명령 안에서는 `/start-bot` 또는 `python scripts/start_bot.py`를 실행하지 않는다.