from __future__ import annotations
from typing import List, Dict
import yfinance as yf
import pandas as pd
from mcp_server.tools.yf_utils import normalize_yf_columns
PHASES = ["적신호", "불안정", "유지", "상승"]
def evaluate_holdings(tickers: List[str]) -> List[Dict]:
"""간단 모멘텀 기준 페이즈 판정: 20일 수익률과 100일 대비 수준.
(프로덕션에서는 리스크/변동성/이벤트 반영 확장)
"""
results = []
for t in tickers:
hist = normalize_yf_columns(
yf.download(t, period="6mo", interval="1d", progress=False, auto_adjust=True)
)
if hist.empty or "Close" not in hist.columns:
results.append({"ticker": t, "phase": "불안정", "note": "no data"})
continue
df = hist["Close"].to_frame(name="Close").reset_index()
df["ret20"] = df["Close"].pct_change(20)
recent = df.iloc[-1]
ret20 = float(recent.get("ret20", 0) or 0)
if ret20 > 0.1:
phase = "상승"
elif ret20 > 0.02:
phase = "유지"
elif ret20 > -0.05:
phase = "불안정"
else:
phase = "적신호"
results.append({"ticker": t, "phase": phase, "ret20": round(ret20, 4)})
return results
