stock-lab: Gemini Pro AI 포트폴리오 분석 기능 추가

- ai_analyst.py 신규: Gemini Pro 연동 포트폴리오 분석 모듈
  - 보유 종목 현재가 + 뉴스 기반 프롬프트 생성
  - 종목별 매도/매수/분할매도 행동 지침 포함
  - 5분 메모리 캐시 (force 파라미터로 강제 갱신 가능)
- GET /api/stock/ai-analysis 엔드포인트 추가
- requirements.txt: google-generativeai>=0.8.0 추가

환경변수 필요: GEMINI_API_KEY (Google AI Studio)

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

stock-lab/app/main.py

@@ -19,6 +19,7 @@ from .db import (
 )
 from .scraper import fetch_market_news, fetch_major_indices, fetch_overseas_news
 from .price_fetcher import get_current_prices
+from .ai_analyst import analyze_portfolio as ai_analyze_portfolio
 
 app = FastAPI()
 
@@ -410,3 +411,47 @@ def remove_sell_history(record_id: int):
     return {"ok": True}
 
 
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+# AI 포트폴리오 분석 (Gemini Pro)
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+@app.get("/api/stock/ai-analysis")
+def get_ai_analysis(force: bool = False):
+    """AI 전문가 포트폴리오 분석 (Gemini Pro).
+
+    - 캐시: 5분 TTL (force=true 로 강제 갱신)
+    - 보유 종목 현재가 + 최근 뉴스를 포함해 Gemini에 전달
+    """
+    # 포트폴리오 + 현재가 조회
+    items = get_all_portfolio()
+    if items:
+        tickers = list({item["ticker"] for item in items})
+        prices = get_current_prices(tickers)
+    else:
+        prices = {}
+
+    holdings = []
+    for item in items:
+        cp = prices.get(item["ticker"])
+        buy = item["avg_price"] * item["quantity"]
+        eval_amt = cp * item["quantity"] if cp is not None else None
+        profit = (eval_amt - buy) if eval_amt is not None else None
+        rate = round((profit / buy) * 100, 2) if (profit is not None and buy) else None
+        holdings.append({
+            **item,
+            "current_price": cp,
+            "profit_amount": profit,
+            "profit_rate": rate,
+        })
+
+    # 최근 뉴스 (국내 20건)
+    news = get_latest_articles(20)
+    if not isinstance(news, list):
+        news = []
+
+    try:
+        return ai_analyze_portfolio(holdings, news, force=force)
+    except RuntimeError as exc:
+        return JSONResponse(status_code=500, content={"error": str(exc)})