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>
