feat(analysis): 손익 Top5 에 종목명 표시 — trade_history.stock_name 공백 보강

trade_history.stock_name 이 비어 있는 행이 있어 분석 화면의 최대 손실/수익
Top5 가 종목코드만 노출됐다. stock_analysis → portfolio 순으로 종목명을
보강 조회하고, 없으면 코드를 그대로 쓴다(부가 정보이므로 조회 실패는
warning 후 분석 계속).

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>

backend/app/services/trade_analyzer.py

@@ -19,7 +19,7 @@ from decimal import Decimal
 from sqlalchemy import select, and_, func
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 
-from app.models.models import TradeHistory, TradeJournal
+from app.models.models import TradeHistory, TradeJournal, StockAnalysis, Portfolio
 from app.core.timeutil import now_kst
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
@@ -360,6 +360,39 @@ def _detect_drift_alerts(trades: List["TradeHistory"]) -> List[Dict[str, Any]]:
 # 핵심 분석 함수
 # ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
 
+async def _resolve_stock_names(db: AsyncSession, codes: List[str]) -> Dict[str, str]:
+    """trade_history.stock_name 이 비어 있는 종목의 종목명을 보강 조회.
+
+    stock_analysis → portfolio 순으로 조회하며, 없으면 키를 만들지 않는다(호출부에서 코드로 대체).
+    """
+    names: Dict[str, str] = {}
+    if not codes:
+        return names
+
+    try:
+        rows = await db.execute(
+            select(StockAnalysis.stock_code, StockAnalysis.stock_name)
+            .where(StockAnalysis.stock_code.in_(codes))
+        )
+        for code, name in rows.all():
+            if name and code not in names:
+                names[code] = name
+
+        remaining = [c for c in codes if c not in names]
+        if remaining:
+            rows = await db.execute(
+                select(Portfolio.stock_code, Portfolio.stock_name)
+                .where(Portfolio.stock_code.in_(remaining))
+            )
+            for code, name in rows.all():
+                if name and code not in names:
+                    names[code] = name
+    except Exception as e:  # 종목명은 부가 정보이므로 실패해도 분석은 계속
+        logger.warning(f"종목명 보강 조회 실패: {e}")
+
+    return names
+
+
 async def analyze_performance(db: AsyncSession, days: int = 30) -> Dict[str, Any]:
     """
     최근 N일 완료 거래 성과 분석.
@@ -370,8 +403,8 @@ async def analyze_performance(db: AsyncSession, days: int = 30) -> Dict[str, Any
           "by_strategy": {전략별 성과},
           "by_weekday": {요일별 성과},
           "by_exit_type": {청산 유형별 통계},
-          "worst_stocks": [최대 손실 종목 Top5],
-          "best_stocks": [최대 수익 종목 Top5],
+          "worst_stocks": [최대 손실 종목 Top5 {stock_code, stock_name, net_pnl, trade_count}],
+          "best_stocks": [최대 수익 종목 Top5 {stock_code, stock_name, net_pnl, trade_count}],
           "sharpe_ratio": float | None (연환산, Rf=3%),
           "sortino_ratio": float | None (하방편차만),
           "calmar_ratio": float | None (CAGR / |MDD|),
@@ -498,14 +531,33 @@ async def analyze_performance(db: AsyncSession, days: int = 30) -> Dict[str, Any
 
     # ── 종목별 집계 ──────────────────────────────────────────────────────
     stock_pnl: Dict[str, float] = {}
+    stock_names: Dict[str, str] = {}
+    stock_trade_count: Dict[str, int] = {}
     for t in trades:
         code = t.stock_code
         stock_pnl[code] = stock_pnl.get(code, 0.0) + _to_float(t.net_profit_loss)
+        stock_trade_count[code] = stock_trade_count.get(code, 0) + 1
+        # 종목명은 최신 거래 기준(trades는 created_at 오름차순)으로 갱신
+        if t.stock_name:
+            stock_names[code] = t.stock_name
+
+    # trade_history.stock_name 이 비어 있는 종목은 stock_analysis 에서 보강
+    missing = [c for c in stock_pnl if c not in stock_names]
+    if missing:
+        stock_names.update(await _resolve_stock_names(db, missing))
+
+    def _stock_row(code: str, pnl: float) -> Dict[str, Any]:
+        return {
+            "stock_code": code,
+            "stock_name": stock_names.get(code) or code,
+            "net_pnl": round(pnl, 2),
+            "trade_count": stock_trade_count.get(code, 0),
+        }
 
     sorted_stocks = sorted(stock_pnl.items(), key=lambda x: x[1])
     # 손실 종목만 (음수), 수익 종목만 (양수) 필터링하여 색상 혼동 방지
-    worst_stocks = [{"stock_code": c, "net_pnl": round(p, 2)} for c, p in sorted_stocks if p < 0][:5]
-    best_stocks = [{"stock_code": c, "net_pnl": round(p, 2)} for c, p in sorted_stocks[::-1] if p > 0][:5]
+    worst_stocks = [_stock_row(c, p) for c, p in sorted_stocks if p < 0][:5]
+    best_stocks = [_stock_row(c, p) for c, p in sorted_stocks[::-1] if p > 0][:5]
 
     # ── 리스크 조정 수익률 지표 ────────────────────────────────────────────
     risk_metrics = _calc_risk_adjusted_metrics(trades)