fix(ai_news): set weight=0 and add Spearman IC validation harness

검증 전 gradient 차단 + IC 측정 인프라.

- schema.py: DEFAULT_WEIGHTS["ai_news"] 0.8 → 0.0
  + 1회성 migration: 기존 운영 row 의 0.8 값 자동 reset
  (사용자가 명시 조정한 다른 값은 그대로 유지)
- ai_news/validation.py: compute_ic() — 일자별 score_raw × forward
  return Spearman 상관, ic_mean/ic_std/ic_per_day 반환, verdict 분류
  (skip/weak/strong)
- router.py: GET /api/stock/screener/ai-news/ic?days=30&horizon=1
- 단위 테스트 5개: empty DB, strong +IC, random ≈0 IC, min_news_count
  필터, horizon=5

배경: adversarial review 결과 — ai_news 가중치 0.8 이 검증 없이 출시됨.
4주+ 데이터 누적 후 IC > 0.05 확인 전까지 데이터 수집은 계속하되
가중합 영향만 차단. 운영 DB row 의 0.8 → 0.0 자동 reset 도 같은 의도.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

stock-lab/app/screener/router.py

@@ -280,6 +280,7 @@ def list_runs(limit: int = 30):
 
 from .ai_news import pipeline as _ai_pipeline
 from .ai_news import telegram as _ai_telegram
+from .ai_news import validation as _ai_validation
 
 
 @router.post("/snapshot/refresh-news-sentiment")
@@ -312,6 +313,23 @@ async def post_refresh_news_sentiment(asof: Optional[str] = None):
     return summary
 
 
+# ---------- /ai-news/ic ----------
+
+@router.get("/ai-news/ic")
+def get_ai_news_ic(days: int = 30, horizon: int = 1, min_news_count: int = 1):
+    """ai_news.score_raw 의 forward return IC (Spearman) 계산.
+
+    verdict:
+      - skip: ic_count < 10 (데이터 부족)
+      - weak: |ic_mean| <= 0.05
+      - strong: |ic_mean| > 0.05 (gradient 활성화 가치 있음)
+    """
+    with _conn() as c:
+        return _ai_validation.compute_ic(
+            c, days=days, horizon=horizon, min_news_count=min_news_count,
+        )
+
+
 @router.get("/runs/{run_id}")
 def get_run(run_id: int):
     with _conn() as c: