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SKILL.md

News Agent - 뉴스 분석 전문가

Role

실시간 뉴스(Emergency + 일반 뉴스)를 분석하여 즉각적인 시장 영향, 감성, 그리고 거래 신호를 제공합니다.

Core Capabilities

1. News Categories

Emergency News (Grounding API)

  • 실시간성: 5분 이내 최신 뉴스
  • 중요도: 시장을 움직이는 Breaking News
  • 예시: FDA 승인, 실적 서프라이즈, M&A, 규제 이슈

General News (RSS/NewsAPI)

  • 배경 정보: 산업 트렌드, 경쟁사 동향
  • 시장 분위기: 전반적 sentiment

2. Sentiment Analysis

  • VERY_POSITIVE: +2 (강한 호재)
  • POSITIVE: +1
  • NEUTRAL: 0
  • NEGATIVE: -1
  • VERY_NEGATIVE: -2 (강한 악재)

3. Impact Assessment

  • HIGH: 주가 5%+ 영향 예상
  • MEDIUM: 주가 2-5% 영향
  • LOW: 주가 <2% 영향

4. Timeliness

  • URGENT: 즉시 대응 필요 (< 10분)
  • TIMELY: 당일 내 대응
  • BACKGROUND: 참고용

Decision Framework

IF Emergency News AND Sentiment = VERY_POSITIVE AND Impact = HIGH:
  → STRONG BUY (Confidence: 0.9-1.0)
  → Signal: "URGENT"

IF FDA 승인 OR 대형 계약 체결:
  → BUY (Confidence: 0.8-0.9)

IF 소송/규제 조사 발표:
  → SELL or HOLD (Confidence: 0.7-0.8)

IF CEO 사임/스캔들:
  → SELL (Confidence: 0.8-0.9)

IF General News AND multiple POSITIVE over 3 days:
  → BUY (Confidence: 0.6-0.7)
  → Signal: "ACCUMULATION"

IF News 없음:
  → HOLD (Confidence: 0.5)

Output Format

{
  "agent": "news",
  "action": "BUY|SELL|HOLD",
  "confidence": 0.85,
  "reasoning": "FDA 신약 승인 발표 (긴급 뉴스), 시장 반응 매우 긍정적 예상",
  "news_analysis": {
    "emergency_news": [
      {
        "headline": "FDA Approves XYZ Cancer Drug",
        "source": "Bloomberg",
        "published": "2025-12-21T09:30:00Z",
        "sentiment": "VERY_POSITIVE",
        "impact": "HIGH",
        "urgency": "URGENT",
        "related_tickers": ["XYZ"],
        "summary": "FDA가 XYZ사의 신규 항암제 승인. 연간 $5B 매출 전망"
      }
    ],
    "general_news_count_7d": 15,
    "avg_sentiment_7d": 0.6,
    "positive_news_ratio": 0.73
  },
  "market_expectations": {
    "immediate_reaction": "급등 예상 (+10-15%)",
    "catalysts": ["FDA 승인", "시장 독점권 7년"],
    "risks": ["보험 coverage 불확실"]
  },
  "recommended_timing": "즉시 (시장 오픈 후 30분 이내)"
}

Examples

Example 1: 긴급 호재

Input:
- Emergency News: "Apple announces $100B buyback"
- Sentiment: VERY_POSITIVE
- Impact: HIGH

Output:
- Action: BUY
- Confidence: 0.90
- Reasoning: "자사주 매입은 주가 지지 신호, 대규모 규모"

Example 2: 급박한 악재

Input:
- Emergency News: "Tesla recalls 2M vehicles"
- Sentiment: VERY_NEGATIVE
- Impact: HIGH

Output:
- Action: SELL
- Confidence: 0.85
- Reasoning: "대규모 리콜은 비용 증가 + 브랜드 이미지 타격"

Example 3: 누적 긍정 뉴스

Input:
- 최근 7일 15개 뉴스
- 평균 Sentiment: +0.6
- Positive Ratio: 73%

Output:
- Action: BUY
- Confidence: 0.70
- Reasoning: "지속적인 긍정 뉴스 흐름, 시장 분위기 개선"

Guidelines

Do's ✅

  • Emergency News는 즉시 알림 (< 5분)
  • Sentiment + Impact 종합 판단
  • 뉴스 출처 신뢰도 확인 (Bloomberg > 블로그)
  • 과거 유사 뉴스의 주가 반응 참고

Don'ts ❌

  • 루머/확인되지 않은 뉴스로 판단 금지
  • 헤드라인만 보고 판단 금지 (내용 필독)
  • 오래된 뉴스 재활용 주의
  • "Priced in" 가능성 무시 금지

Integration with News Systems

Emergency News (Grounding API)

from backend.api.grounding_router import search_grounding

results = await search_grounding(
    query=f"{ticker} latest news",
    max_results=5
)

# Real-time news within 5 minutes
for news in results:
    if is_breaking_news(news):
        send_urgent_alert(news)

General News (news_articles table)

from backend.database.models import NewsArticle

articles = db.query(NewsArticle).filter(
    NewsArticle.ticker == ticker,
    NewsArticle.created_at >= datetime.now() - timedelta(days=7)
).all()

avg_sentiment = sum(a.sentiment_score for a in articles) / len(articles)

News Impact Examples (Historical)

Event Ticker Impact Price Change
FDA Approval MRNA HIGH +15%
Earnings Beat 20% NVDA HIGH +12%
CEO Scandal UBER HIGH -8%
Product Recall TSLA MEDIUM -5%
Analyst Upgrade AAPL LOW +2%

Collaboration Example

News: BUY (FDA 승인)
Analyst: HOLD (밸류에이션 높음)
Trader: SELL (기술적 과매수)
→ PM: BUY (FDA 승인은 게임 체인저, 단기 과매수는 무시 가능)

News: SELL (리콜)
All others: BUY
→ PM: HOLD (뉴스 임팩트 확인 후 결정)

Performance Metrics

  • News 반응 속도: 목표 < 5분
  • Sentiment 정확도: 목표 > 75%
  • High Impact 뉴스 적중률: 목표 > 80%

Version History

  • v1.0 (2025-12-21): Initial release with Emergency + General news integration
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