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/schema.py

@@ -12,7 +12,9 @@ DEFAULT_WEIGHTS = {
     "rs_rating":    1.2,
     "ma_alignment": 1.0,
     "vcp_lite":     0.8,
-    "ai_news":      0.8,
+    # ai_news: 검증 전 gradient 차단 (4주 IC > 0.05 확인 후 활성화).
+    # 데이터 수집은 계속, 가중합 영향만 0.
+    "ai_news":      0.0,
 }
 DEFAULT_NODE_PARAMS = {
     "foreign_buy":  {"window_days": 5},
@@ -143,6 +145,11 @@ def ensure_screener_schema(conn: sqlite3.Connection) -> None:
         if "ai_news" not in w:
             w["ai_news"] = DEFAULT_WEIGHTS["ai_news"]
             changed = True
+        # One-time reset: ai_news default 0.8 → 0.0 (검증 전 gradient 차단).
+        # 사용자가 명시적으로 0.8 외 값을 설정했다면 영향 없음.
+        elif w.get("ai_news") == 0.8:
+            w["ai_news"] = 0.0
+            changed = True
         if "ai_news" not in p:
             p["ai_news"] = DEFAULT_NODE_PARAMS["ai_news"]
             changed = True