feat(home+search): KOSPI/KOSDAQ 인덱스 카드 + 검색결과 미니 sparkline

- Sparkline 컴포넌트를 PriceHero 내부에서 web/components/Sparkline.tsx 로 분리·재사용
- /api/markets/indices: macro_daily 의 kospi/kosdaq N일 시계열 + 최신값/전일대비
- 홈 IndicesPanel: 두 인덱스 카드(현재값/등락/우측 sparkline)
- /api/symbols/search?with_sparkline=true: 결과 한 번에 최근 30 종가 batch 조회
- SearchBox 결과 행에 mini sparkline + 현재가/등락률 인라인 표시

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

backend/app/api/symbols.py

@@ -14,6 +14,10 @@ def search_symbols(
     q: str = Query(..., min_length=1, max_length=40, description="종목명 또는 코드 prefix/부분 일치"),
     limit: int = Query(default=20, ge=1, le=100),
     seed_only: bool = Query(default=False, description="true 면 학습/배치 대상 10종목만"),
+    with_sparkline: bool = Query(
+        default=False,
+        description="true 면 각 결과에 최근 30 종가 + 전일대비 동봉 (검색 결과 미니차트용)",
+    ),
 ) -> dict:
     """이름은 trigram + ILIKE, 코드는 prefix 매치.
 
@@ -21,6 +25,11 @@ def search_symbols(
       1) 코드가 정확히 같으면 가장 위
       2) 이름 prefix 매치
       3) 이름 부분 매치 (trigram similarity)
+
+    with_sparkline=true 시:
+      - 매치된 코드들에 대해 ohlcv_daily 최근 30 거래일 종가 한 번에 조회
+      - items[*].sparkline (list[float]) + items[*].close + items[*].pct_change 채움
+      - 데이터 없는 종목은 sparkline=[], close=None
     """
     q_norm = q.strip()
     if not q_norm:
@@ -61,19 +70,51 @@ def search_symbols(
                 "lim": limit,
             },
         ).all()
+
+        codes = [r[0] for r in rows]
+        spark_by_code: dict[str, list[float]] = {c: [] for c in codes}
+        if with_sparkline and codes:
+            # 최근 30 거래일 종가 — 종목별로 ORDER BY date ASC.
+            spark_rows = conn.execute(
+                text(
+                    """
+                    SELECT code, date, close FROM (
+                      SELECT code, date, close,
+                             ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY code ORDER BY date DESC) AS rn
+                        FROM ohlcv_daily
+                       WHERE code = ANY(:codes) AND close IS NOT NULL
+                    ) t
+                    WHERE rn <= 30
+                    ORDER BY code, date ASC
+                    """
+                ),
+                {"codes": codes},
+            ).all()
+            for code, _d, close in spark_rows:
+                spark_by_code.setdefault(code, []).append(float(close))
+
+    def _item(r) -> dict:
+        code = r[0]
+        pts = spark_by_code.get(code, []) if with_sparkline else None
+        out: dict[str, object] = {
+            "code": code,
+            "name": r[1],
+            "market": r[2],
+            "sector": r[3],
+            "is_seed": bool(r[4]),
+        }
+        if with_sparkline:
+            out["sparkline"] = pts or []
+            out["close"] = pts[-1] if pts else None
+            out["pct_change"] = (
+                (pts[-1] - pts[-2]) / pts[-2] * 100 if (pts and len(pts) >= 2 and pts[-2]) else None
+            )
+        return out
+
     return {
         "q": q_norm,
         "count": len(rows),
-        "items": [
-            {
-                "code": r[0],
-                "name": r[1],
-                "market": r[2],
-                "sector": r[3],
-                "is_seed": bool(r[4]),
-            }
-            for r in rows
-        ],
+        "items": [_item(r) for r in rows],
     }