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@@ -8,7 +8,7 @@ from huggingface_hub import InferenceClient
 # 1. 페이지 설정
 st.set_page_config(
     page_title="Pocket Quant Pro", 
-    page_icon="📈", 
+    page_icon="🌏", 
     layout="wide",
     initial_sidebar_state="expanded"
 )
@@ -29,51 +29,89 @@ else:
     st.error("🚨 설정 오류: Secrets에 'HF_TOKEN'이 필요합니다.")
     st.stop()
 
-# --- [업데이트] 티커 -> 기업명 매핑 리스트 (이름표) ---
+# --- [대규모 업데이트] 티커 -> 기업명 매핑 (주요 8개국 Top 20~30 커버) ---
 TICKER_NAMES = {
-    # 🇺🇸 미국
-    "AAPL": "Apple", "NVDA": "NVIDIA", "TSLA": "Tesla", "AMZN": "Amazon",
-    "MSFT": "Microsoft", "GOOGL": "Google", "AMD": "AMD", "META": "Meta",
+    # 🇺🇸 미국 (Tech, Fin, Bio, Consumer)
+    "AAPL": "Apple", "NVDA": "NVIDIA", "TSLA": "Tesla", "AMZN": "Amazon", "MSFT": "Microsoft", 
+    "GOOGL": "Google", "AMD": "AMD", "META": "Meta", "NFLX": "Netflix", "INTC": "Intel",
+    "JPM": "JPMorgan", "V": "Visa", "JNJ": "Johnson&Johnson", "WMT": "Walmart", "PG": "P&G",
+    "KO": "Coca-Cola", "PEP": "Pepsi", "COST": "Costco", "DIS": "Disney", "XOM": "Exxon",
     
-    # 🇰🇷 한국
-    "005930.KS": "삼성전자", "000660.KS": "SK하이닉스", "035420.KS": "NAVER",
-    "005380.KS": "현대차", "051910.KS": "LG화학", "000270.KS": "기아", "035720.KS": "카카오",
-    
-    # 🇯🇵 일본
-    "7203.T": "Toyota", "6758.T": "Sony", "9984.T": "SoftBank",
-    "8035.T": "Tokyo Electron", "6861.T": "Keyence", "7974.T": "Nintendo",
-    
-    # 🇨🇳 중국/홍콩
-    "9988.HK": "Alibaba", "0700.HK": "Tencent", "3690.HK": "Meituan",
-    "1211.HK": "BYD", "1810.HK": "Xiaomi",
+    # 🇰🇷 한국 (코스피/코스닥 대장주)
+    "005930.KS": "삼성전자", "000660.KS": "SK하이닉스", "035420.KS": "NAVER", "035720.KS": "카카오",
+    "005380.KS": "현대차", "000270.KS": "기아", "051910.KS": "LG화학", "006400.KS": "삼성SDI",
+    "105560.KS": "KB금융", "055550.KS": "신한지주", "005490.KS": "POSCO홀딩스", "068270.KS": "셀트리온",
+    "207940.KS": "삼바", "032830.KQ": "알테오젠", "086520.KQ": "에코프로", "247540.KQ": "에코프로비엠",
+
+    # 🇯🇵 일본 (Nikkei 225 Major)
+    "7203.T": "Toyota", "6758.T": "Sony", "9984.T": "SoftBank Grp", "9434.T": "SoftBank Corp",
+    "8035.T": "Tokyo Elec", "6861.T": "Keyence", "7974.T": "Nintendo", "8306.T": "MUFG",
+    "9432.T": "NTT", "6501.T": "Hitachi", "6954.T": "Fanuc", "7267.T": "Honda",
+    "8316.T": "SMBC", "8411.T": "Mizuho", "6902.T": "Denso", "4063.T": "Shin-Etsu",
     
-    # 🇹🇼 대만
+    # 🇨🇳 중국/홍콩 (Tech & Finance)
+    "9988.HK": "Alibaba", "0700.HK": "Tencent", "3690.HK": "Meituan", "1211.HK": "BYD",
+    "1810.HK": "Xiaomi", "0941.HK": "China Mobile", "0939.HK": "CCB", "0883.HK": "CNOOC",
+    "2318.HK": "Ping An", "9618.HK": "JD.com", "9888.HK": "Baidu", "2015.HK": "Li Auto",
+
+    # 🇹🇼 대만 (Semiconductor & Finance)
     "2330.TW": "TSMC", "2454.TW": "MediaTek", "2317.TW": "Foxconn", "2308.TW": "Delta Elec",
-    
-    # 🇮🇳 인도
-    "RELIANCE.NS": "Reliance Ind", "TCS.NS": "TCS", "HDFCBANK.NS": "HDFC Bank",
-    "INFY.NS": "Infosys",
-    
-    # 🇻🇳 아세안
-    "VIC": "Vingroup", "VHM": "Vinhomes", "BBCA.JK": "Bank Central Asia",
-    "D05.SI": "DBS Group", "1155.KL": "Maybank"
+    "2881.TW": "Fubon Fin", "2882.TW": "Cathay Fin", "1301.TW": "Formosa", "1303.TW": "Nan Ya",
+    "2382.TW": "Quanta", "3711.TW": "ASE Tech", "2891.TW": "CTBC Fin",
+
+    # 🇮🇳 인도 (Nifty 50)
+    "RELIANCE.NS": "Reliance", "TCS.NS": "TCS", "HDFCBANK.NS": "HDFC Bank", "INFY.NS": "Infosys",
+    "ICICIBANK.NS": "ICICI Bank", "BHARTIARTL.NS": "Bharti Airtel", "SBIN.NS": "SBI",
+    "HINDUNILVR.NS": "Hindustan Unilever", "ITC.NS": "ITC", "LICI.NS": "LIC India",
+
+    # 🇻🇳 베트남 (VN30)
+    "VIC": "Vingroup", "VHM": "Vinhomes", "VCB": "Vietcombank", "VNM": "Vinamilk",
+    "HPG": "Hoa Phat", "GAS": "PV Gas", "MSN": "Masan", "BID": "BIDV",
+    "CTG": "VietinBank", "TCB": "Techcombank", "VPB": "VPBank", "MWG": "Mobile World",
+
+    # 🇮🇩 인도네시아 (IDX Top)
+    "BBCA.JK": "BCA", "BBRI.JK": "BRI", "TLKM.JK": "Telkom", "BMRI.JK": "Mandiri",
+    "ASII.JK": "Astra", "UNVR.JK": "Unilever", "BBNI.JK": "BNI", "ADRO.JK": "Adaro",
+    "GOTO.JK": "GoTo", "AMMN.JK": "Amman Min",
+
+    # 🇸🇬 싱가포르
+    "D05.SI": "DBS", "O39.SI": "OCBC", "U11.SI": "UOB", "Z74.SI": "Singtel",
+    "C52.SI": "SIA", "A17U.SI": "Ascendas", "C38U.SI": "CapitaLand", "G13.SI": "Genting",
+
+    # 🇲🇾 말레이시아
+    "1155.KL": "Maybank", "1023.KL": "CIMB", "1295.KL": "Public Bank", "5183.KL": "Petronas Chem",
+    "5347.KL": "Tenaga", "6033.KL": "Petronas Gas", "4065.KL": "PPB Group",
+
+    # 🇹🇭 태국
+    "PTT.BK": "PTT", "AOT.BK": "AOT", "CPALL.BK": "CP All", "ADVANC.BK": "AIS",
+    "SCC.BK": "Siam Cement", "BDMS.BK": "Bangkok Dusit", "KBANK.BK": "Kasikorn",
+
+    # 🇵🇭 필리핀
+    "SM.PS": "SM Inv", "SMPH.PS": "SM Prime", "BDO.PS": "BDO", "ALI.PS": "Ayala Land",
+    "BPI.PS": "BPI", "ICT.PS": "ICTSI", "JFC.PS": "Jollibee", "AC.PS": "Ayala Corp"
 }
 
-# --- 데이터 샘플 리스트 ---
+# --- [대규모 업데이트] 스캔 대상 리스트 (국가별 20~30개) ---
 MARKET_SAMPLES = {
-    "🇺🇸 미국 (USA)": ["AAPL", "NVDA", "TSLA", "AMZN", "MSFT", "GOOGL", "AMD"],
-    "🇰🇷 한국 (Korea)": ["005930.KS", "000660.KS", "035420.KS", "005380.KS", "051910.KS", "035720.KS"],
-    "🇯🇵 일본 (Japan)": ["7203.T", "6758.T", "9984.T", "8035.T", "6861.T", "7974.T"],
-    "🇨🇳 중국/홍콩": ["9988.HK", "0700.HK", "3690.HK", "1211.HK", "1810.HK"],
-    "🇹🇼 대만 (Taiwan)": ["2330.TW", "2454.TW", "2317.TW", "2308.TW"],
-    "🇮🇳 인도 (India)": ["RELIANCE.NS", "TCS.NS", "HDFCBANK.NS", "INFY.NS"],
-    "🇻🇳 베트남/아세안": ["VIC", "VHM", "BBCA.JK", "D05.SI", "1155.KL"]
+    "🇰🇷 한국 (Korea)": ["005930.KS", "000660.KS", "035420.KS", "035720.KS", "005380.KS", "000270.KS", "051910.KS", "006400.KS", "105560.KS", "055550.KS", "005490.KS", "068270.KS", "207940.KS", "032830.KQ", "086520.KQ", "247540.KQ"],
+    "🇺🇸 미국 (USA)": ["AAPL", "NVDA", "TSLA", "AMZN", "MSFT", "GOOGL", "AMD", "META", "NFLX", "INTC", "JPM", "V", "JNJ", "WMT", "PG", "KO", "PEP", "COST", "DIS", "XOM"],
+    "🇯🇵 일본 (Japan)": ["7203.T", "6758.T", "9984.T", "9434.T", "8035.T", "6861.T", "7974.T", "8306.T", "9432.T", "6501.T", "6954.T", "7267.T", "8316.T", "8411.T", "6902.T", "4063.T"],
+    "🇨🇳 중국/홍콩": ["9988.HK", "0700.HK", "3690.HK", "1211.HK", "1810.HK", "0941.HK", "0939.HK", "0883.HK", "2318.HK", "9618.HK", "9888.HK", "2015.HK"],
+    "🇹🇼 대만 (Taiwan)": ["2330.TW", "2454.TW", "2317.TW", "2308.TW", "2881.TW", "2882.TW", "1301.TW", "1303.TW", "2382.TW", "3711.TW", "2891.TW"],
+    "🇮🇳 인도 (India)": ["RELIANCE.NS", "TCS.NS", "HDFCBANK.NS", "INFY.NS", "ICICIBANK.NS", "BHARTIARTL.NS", "SBIN.NS", "HINDUNILVR.NS", "ITC.NS", "LICI.NS"],
+    "🇻🇳 베트남": ["VIC", "VHM", "VCB", "VNM", "HPG", "GAS", "MSN", "BID", "CTG", "TCB", "VPB", "MWG"],
+    "🇮🇩 인도네시아": ["BBCA.JK", "BBRI.JK", "TLKM.JK", "BMRI.JK", "ASII.JK", "UNVR.JK", "BBNI.JK", "ADRO.JK", "GOTO.JK", "AMMN.JK"],
+    "🇸🇬 싱가포르": ["D05.SI", "O39.SI", "U11.SI", "Z74.SI", "C52.SI", "A17U.SI", "C38U.SI", "G13.SI"],
+    "🇲🇾 말레이시아": ["1155.KL", "1023.KL", "1295.KL", "5183.KL", "5347.KL", "6033.KL", "4065.KL"],
+    "🇹🇭 태국": ["PTT.BK", "AOT.BK", "CPALL.BK", "ADVANC.BK", "SCC.BK", "BDMS.BK", "KBANK.BK"],
+    "🇵🇭 필리핀": ["SM.PS", "SMPH.PS", "BDO.PS", "ALI.PS", "BPI.PS", "ICT.PS", "JFC.PS", "AC.PS"]
 }
 
 # --- 족보 및 검색 헬퍼 ---
 GLOBAL_TICKER_MAP = {
     "TSMC": "2330.TW", "ALIBABA": "9988.HK", "RELIANCE": "RELIANCE.NS",
-    "TOYOTA": "7203.T", "SONY": "6758.T", "SAMSUNG": "005930.KS"
+    "TOYOTA": "7203.T", "SONY": "6758.T", "SAMSUNG": "005930.KS",
+    "VINFAST": "VFS", "COUPANG": "CPNG", "GRAB": "GRAB", "SHOPEE": "SE"
 }
 
 def get_ticker_from_ai(name):
@@ -118,7 +156,7 @@ def parse_stream(stream):
             if hasattr(delta, 'content') and delta.content:
                 yield delta.content.replace("```markdown", "").replace("```", "")
 
-# --- 차트 그리기 함수들 ---
+# --- 차트 그리기 ---
 def plot_candle_chart(hist, title):
     fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(
         x=hist.index, open=hist['Open'], high=hist['High'], low=hist['Low'], close=hist['Close'], name="Price"
@@ -133,14 +171,12 @@ def plot_candle_chart(hist, title):
 def plot_bar_chart(df):
     colors = ['#00FF00' if x > 0 else '#FF0000' for x in df['Change(%)']]
     fig = go.Figure(go.Bar(
-        x=df['Name'], # X축을 기업명으로 표시!
-        y=df['Change(%)'],
+        x=df['Name'], y=df['Change(%)'],
         marker_color=colors,
-        text=df['Change(%)'].apply(lambda x: f"{x:.2f}%"),
-        textposition='auto'
+        text=df['Change(%)'].apply(lambda x: f"{x:.2f}%"), textposition='auto'
     ))
     fig.update_layout(
-        title="Market Heatmap (Change %)", height=300, margin=dict(l=10, r=10, t=40, b=10),
+        title="Market Heatmap (Ranked)", height=350, margin=dict(l=10, r=10, t=40, b=10),
         template="plotly_dark", paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)', plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)'
     )
     return fig
@@ -157,12 +193,12 @@ with st.sidebar:
     st.caption("Data: Yahoo & Naver")
 
 # ==============================================================================
-# 1. 종목 분석 모드
+# 1. 종목 분석
 # ==============================================================================
 if "종목 분석" in menu:
     st.subheader("🔍 AI Investment Analyst")
     c1, c2 = st.columns([3, 1])
-    with c1: user_input = st.text_input("Ticker", "TSMC", label_visibility="collapsed", placeholder="종목명")
+    with c1: user_input = st.text_input("Ticker", "Vingroup", label_visibility="collapsed", placeholder="종목명")
     with c2: analyze_btn = st.button("Go", use_container_width=True)
 
     if analyze_btn:
@@ -210,52 +246,50 @@ if "종목 분석" in menu:
             else: status.update(label="❌ Not Found", state="error"); st.error("Not Found")
 
 # ==============================================================================
-# 2. 시장 스캐너 모드 (기업명 추가됨)
+# 2. 시장 스캐너 (Top 10 / Bottom 10 확장)
 # ==============================================================================
 elif "시장 스캐너" in menu:
-    st.subheader("📡 Global Market Watch")
+    st.subheader("📡 Global Market Watch (Top 10)")
     
     col_sel, col_btn = st.columns([3, 1])
-    with col_sel: target_market = st.selectbox("Market", list(MARKET_SAMPLES.keys()), label_visibility="collapsed")
-    with col_btn: scan_trigger = st.button("Scan", use_container_width=True)
+    with col_sel: target_market = st.selectbox("Select Country", list(MARKET_SAMPLES.keys()), label_visibility="collapsed")
+    with col_btn: scan_trigger = st.button("Scan Market", use_container_width=True)
     
     if scan_trigger:
         tickers = MARKET_SAMPLES[target_market]
-        with st.spinner(f"Scanning {target_market}..."):
+        with st.spinner(f"Scanning {len(tickers)} major stocks in {target_market}..."):
             try:
+                # 20~30개 종목 Bulk Download
                 data = yf.download(tickers, period="5d", progress=False)['Close']
+                
                 if not data.empty:
                     last = data.iloc[-1]
                     prev = data.iloc[-2]
                     pct = ((last - prev)/prev)*100
                     
-                    # [업데이트] 기업명(Name) 컬럼 추가
                     df = pd.DataFrame({'Price': last, 'Change(%)': pct})
-                    
-                    # 이름표 딕셔너리에서 이름 찾아오기 (없으면 그냥 티커 사용)
                     df['Name'] = [TICKER_NAMES.get(x, x) for x in df.index]
-                    
-                    # 컬럼 순서 정리: 이름 | 가격 | 등락률
                     df = df[['Name', 'Price', 'Change(%)']]
                     df = df.dropna().sort_values('Change(%)', ascending=False)
                     
-                    # 차트 그리기 (막대 그래프 X축을 이름으로 설정)
+                    # 히트맵 (전체 흐름)
                     st.plotly_chart(plot_bar_chart(df), use_container_width=True)
                     
+                    # 🔥 Top 10 Gainers & 💧 Bottom 10 Losers
                     c1, c2 = st.columns(2)
                     with c1:
-                        st.success("🚀 Top Gainers")
+                        st.success(f"🔥 {target_market} 상승 Top 10")
                         st.dataframe(
-                            df.head(3).style.format({"Price": "{:,.2f}", "Change(%)": "{:,.2f}%"}), 
+                            df.head(10).style.format({"Price": "{:,.2f}", "Change(%)": "{:,.2f}%"}), 
                             use_container_width=True,
-                            column_config={"Name": "기업명"} # 헤더 이름 예쁘게
+                            column_config={"Name": "기업명", "Change(%)": "등락률"}
                         )
                     with c2:
-                        st.error("📉 Top Losers")
+                        st.error(f"💧 {target_market} 하락 Top 10")
                         st.dataframe(
-                            df.tail(3).sort_values('Change(%)').style.format({"Price": "{:,.2f}", "Change(%)": "{:,.2f}%"}), 
+                            df.tail(10).sort_values('Change(%)').style.format({"Price": "{:,.2f}", "Change(%)": "{:,.2f}%"}), 
                             use_container_width=True,
-                            column_config={"Name": "기업명"}
+                            column_config={"Name": "기업명", "Change(%)": "등락률"}
                         )
-                else: st.warning("No data received.")
+                else: st.warning("데이터 수신 실패. (휴장일 수 있음)")
             except Exception as e: st.error(f"Scan failed: {e}")