13464 lines
546 KiB
Python
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546 KiB
Python
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import logging
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import time
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import sys
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from typing import Optional, Tuple
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import pandas as pd
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sys.path.extend(['..', '.'])
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import kis_auth as ka
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# 로깅 설정
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logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# [국내주식] 기본시세 > 국내주식 시간외잔량 순위[v1_국내주식-093]
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def after_hour_balance(
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fid_input_price_1: str, # 입력 가격1
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|||
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fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
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|||
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fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
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|||
|
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fid_rank_sort_cls_code: str, # 순위 정렬 구분 코드
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|||
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|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
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|||
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|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
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fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드
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|
fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드
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|||
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|
fid_vol_cnt: str, # 거래량 수
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|||
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|
fid_input_price_2: str, # 입력 가격2
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|||
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tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
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dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
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depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
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max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
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) -> Optional[pd.DataFrame]:
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"""
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[국내주식] 순위분석
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국내주식 시간외잔량 순위[v1_국내주식-093]
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국내주식 시간외잔량 순위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
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Args:
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fid_input_price_1 (str): 입력값 없을때 전체 (가격 ~)
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fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (주식 J)
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fid_cond_scr_div_code (str): Unique key( 20176 )
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fid_rank_sort_cls_code (str): 1: 장전 시간외, 2: 장후 시간외, 3:매도잔량, 4:매수잔량
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fid_div_cls_code (str): 0 : 전체
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|||
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fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200
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|||
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|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 0 : 전체
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fid_trgt_cls_code (str): 0 : 전체
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fid_vol_cnt (str): 입력값 없을때 전체 (거래량 ~)
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fid_input_price_2 (str): 입력값 없을때 전체 (~ 가격)
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tr_cont (str): 연속 거래 여부
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dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
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depth (int): 현재 재귀 깊이
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max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
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Returns:
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Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 시간외잔량 순위 데이터
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Example:
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|
>>> df = after_hour_balance(
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|||
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|
... fid_input_price_1="",
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|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="20176",
|
|||
|
|
... fid_rank_sort_cls_code="1",
|
|||
|
|
... fid_div_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="0000",
|
|||
|
|
... fid_trgt_exls_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_trgt_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_vol_cnt="",
|
|||
|
|
... fid_input_price_2=""
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
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|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/after-hour-balance"
|
|||
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# 로깅 설정
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logger = logging.getLogger(__name__)
|
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# 필수 파라미터 검증
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if not fid_cond_mrkt_div_code:
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|||
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|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
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|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20176')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20176')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_rank_sort_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '1')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '1')")
|
|||
|
|
|
|||
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|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
|
|||
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|
# 최대 재귀 깊이 체크
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|
if depth >= max_depth:
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|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
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|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
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|||
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# API 호출 URL 및 거래 ID 설정
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tr_id = "FHPST01760000"
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|
# API 요청 파라미터 설정
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params = {
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"fid_input_price_1": fid_input_price_1,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"fid_rank_sort_cls_code": fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_trgt_exls_cls_code": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_trgt_cls_code": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_vol_cnt": fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
"fid_input_price_2": fid_input_price_2,
|
|||
|
|
}
|
|||
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# API 호출
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res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
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# API 호출 성공 시 데이터 처리
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if res.isOK():
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|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
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current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
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|||
|
|
else:
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|||
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current_data = pd.DataFrame()
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|
# 기존 데이터프레임과 병합
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|
if dataframe is not None:
|
|||
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|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
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|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
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|
# 연속 거래 여부 확인
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tr_cont = res.getHeader().tr_cont
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|
# 다음 페이지 호출
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|
if tr_cont == "M":
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|
logger.info("Calling next page...")
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|||
|
|
ka.smart_sleep()
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|||
|
|
return after_hour_balance(
|
|||
|
|
fid_input_price_1,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
fid_input_price_2,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
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|
# API 호출 실패 시 에러 로그 출력
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|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
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|||
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|
res.printError(api_url)
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|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
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|||
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|||
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|||
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|
# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 대량체결건수 상위[국내주식-107]
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|||
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|||
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|
def bulk_trans_num(
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|||
|
|
fid_aply_rang_prc_2: str, # 적용 범위 가격2
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code: str, # 순위 정렬 구분 코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_price_1: str, # 입력 가격1
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_1: str, # 적용 범위 가격1
|
|||
|
|
fid_input_iscd_2: str, # 입력 종목코드2
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_vol_cnt: str, # 거래량 수
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|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
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|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
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|||
|
|
"""
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|||
|
|
[국내주식] 순위분석
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|
|
국내주식 대량체결건수 상위[국내주식-107]
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|||
|
|
국내주식 대량체결건수 상위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
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|||
|
|
fid_aply_rang_prc_2 (str): ~ 가격
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|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (J:KRX, NX:NXT)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key(11909)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200, 4001: KRX100
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code (str): 0:매수상위, 1:매도상위
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 0:전체
|
|||
|
|
fid_input_price_1 (str): 건별금액 ~
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_1 (str): 가격 ~
|
|||
|
|
fid_input_iscd_2 (str): 공백:전체종목, 개별종목 조회시 종목코드 (000660)
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 0:전체
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): 0:전체
|
|||
|
|
fid_vol_cnt (str): 거래량 ~
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 대량체결건수 상위 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
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|||
|
|
>>> df = bulk_trans_num(
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_2="100000",
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code="J",
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code="11909",
|
|||
|
|
fid_input_iscd="0000",
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code="0",
|
|||
|
|
fid_div_cls_code="0",
|
|||
|
|
fid_input_price_1="50000",
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_1="200000",
|
|||
|
|
fid_input_iscd_2="",
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code="0",
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code="0",
|
|||
|
|
fid_vol_cnt="1000"
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/bulk-trans-num"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '11909')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '11909')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_rank_sort_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_div_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_trgt_exls_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_trgt_exls_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_trgt_exls_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_trgt_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_trgt_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_trgt_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST190900C0"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_aply_rang_prc_2": fid_aply_rang_prc_2,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_rank_sort_cls_code": fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_price_1": fid_input_price_1,
|
|||
|
|
"fid_aply_rang_prc_1": fid_aply_rang_prc_1,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd_2": fid_input_iscd_2,
|
|||
|
|
"fid_trgt_exls_cls_code": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_trgt_cls_code": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_vol_cnt": fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# 응답 데이터 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 다음 페이지 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return bulk_trans_num(
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_2,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_price_1,
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_1,
|
|||
|
|
fid_input_iscd_2,
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
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|||
|
|
)
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|||
|
|
else:
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|||
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|
logger.info("Data fetch complete.")
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return dataframe
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|||
|
|
else:
|
|||
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# API 호출 실패 시 에러 로그
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logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
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res.printError(api_url)
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|
return pd.DataFrame()
|
|||
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|||
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# [국내주식] 시세분석 > 국내주식 상하한가 포착 [국내주식-190]
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def capture_uplowprice(
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|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건시장분류코드 (ex. J:주식)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # [필수] 조건화면분류코드 (ex. 11300)
|
|||
|
|
fid_prc_cls_code: str, # [필수] 상하한가 구분코드 (ex. 0:상한가, 1:하한가)
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str,
|
|||
|
|
# [필수] 분류구분코드 (ex. 0:상하한가종목, 6:8%상하한가 근접, 5:10%상하한가 근접, 1:15%상하한가 근접, 2:20%상하한가 근접, 3:25%상하한가 근접)
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # [필수] 입력종목코드 (ex. 0000:전체, 0001:코스피, 1001:코스닥)
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str = "", # 대상구분코드
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code: str = "", # 대상제외구분코드
|
|||
|
|
fid_input_price_1: str = "", # 입력가격1
|
|||
|
|
fid_input_price_2: str = "", # 입력가격2
|
|||
|
|
fid_vol_cnt: str = "" # 거래량수
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
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|||
|
|
국내주식 상하한가 포착 API입니다.
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한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0917] 실시간 상하한가 포착 화면 의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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Args:
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|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건시장분류코드 (ex. J:주식)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): [필수] 조건화면분류코드 (ex. 11300)
|
|||
|
|
fid_prc_cls_code (str): [필수] 상하한가 구분코드 (ex. 0:상한가, 1:하한가)
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): [필수] 분류구분코드 (ex. 0:상하한가종목, 6:8%상하한가 근접, 5:10%상하한가 근접, 1:15%상하한가 근접, 2:20%상하한가 근접, 3:25%상하한가 근접)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력종목코드 (ex. 0000:전체, 0001:코스피, 1001:코스닥)
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): 대상구분코드
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 대상제외구분코드
|
|||
|
|
fid_input_price_1 (str): 입력가격1
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|||
|
|
fid_input_price_2 (str): 입력가격2
|
|||
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|
fid_vol_cnt (str): 거래량수
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|
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|
|||
|
|
Returns:
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|
pd.DataFrame: 상하한가 포착 데이터
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Example:
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>>> df = capture_uplowprice("J", "11300", "0", "0", "0000")
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|||
|
|
>>> print(df)
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|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/capture-uplowprice"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_scr_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required (e.g. '11300')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_prc_cls_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_prc_cls_code is required (e.g. '0', '1')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_div_cls_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required (e.g. '0', '6', '5', '1', '2', '3')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '0000', '0001', '1001')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST130000C0"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"FID_PRC_CLS_CODE": fid_prc_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_DIV_CLS_CODE": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_TRGT_CLS_CODE": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_TRGT_EXLS_CLS_CODE": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_PRICE_1": fid_input_price_1,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_PRICE_2": fid_input_price_2,
|
|||
|
|
"FID_VOL_CNT": fid_vol_cnt
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
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|
|
res.printError(url=api_url)
|
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|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
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|||
|
|
# [국내주식] 업종/기타 > 국내휴장일조회[국내주식-040]
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|
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##############################################################################################
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|||
|
|
|
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|
|
def chk_holiday(
|
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|
bass_dt: str, # 기준일자 (YYYYMMDD)
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|||
|
|
NK100: str = "", # 연속조회키
|
|||
|
|
FK100: str = "", # 연속조회검색조건
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속거래여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
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|||
|
|
(★중요) 국내휴장일조회(TCA0903R) 서비스는 당사 원장서비스와 연관되어 있어
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|
단시간 내 다수 호출시 서비스에 영향을 줄 수 있어 가급적 1일 1회 호출 부탁드립니다.
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|
국내휴장일조회 API입니다.
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|
영업일, 거래일, 개장일, 결제일 여부를 조회할 수 있습니다.
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주문을 넣을 수 있는지 확인하고자 하실 경우 개장일여부(opnd_yn)을 사용하시면 됩니다.
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|
Args:
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|
bass_dt (str): [필수] 기준일자 (ex. YYYYMMDD)
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|
NK100 (str): 연속조회키
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|
FK100 (str): 연속조회검색조건
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|
tr_cont (str): 연속거래여부
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|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 국내휴장일조회 데이터
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|
Example:
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|
>>> df = chk_holiday(bass_dt="20250630")
|
|||
|
|
>>> print(df)
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|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/chk-holiday"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if bass_dt == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("bass_dt is required (e.g. 'YYYYMMDD')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if depth > max_depth:
|
|||
|
|
logging.warning("Max recursive depth reached.")
|
|||
|
|
if dataframe is None:
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "CTCA0903R" # 국내휴장일조회
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"BASS_DT": bass_dt,
|
|||
|
|
"CTX_AREA_FK": FK100,
|
|||
|
|
"CTX_AREA_NK": NK100
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
FK100 = res.getBody().ctx_area_fk
|
|||
|
|
NK100 = res.getBody().ctx_area_nk
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재
|
|||
|
|
logging.info("Call Next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
|
|||
|
|
return chk_holiday(
|
|||
|
|
bass_dt, NK100, FK100, "N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 업종/기타 > 금리 종합(국내채권_금리)[국내주식-155]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def comp_interest(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건시장분류코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건화면분류코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류구분코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code1: str, # 분류구분코드
|
|||
|
|
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 업종/기타
|
|||
|
|
금리 종합(국내채권_금리)[국내주식-155]
|
|||
|
|
금리 종합(국내채권_금리) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건시장분류코드 (필수)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): 조건화면분류코드 (필수)
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 분류구분코드 (필수)
|
|||
|
|
fid_div_cls_code1 (str): 분류구분코드 (공백 허용)
|
|||
|
|
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
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|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 금리 종합(국내채권_금리) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
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|||
|
|
>>> df1, df2 = comp_interest('01', '20702', '1', '')
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/comp-interest"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
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|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. '01')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. '01')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20702')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20702')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_div_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '1')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '1')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame(), dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST07020000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"FID_DIV_CLS_CODE": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_DIV_CLS_CODE1": fid_div_cls_code1,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 처리
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|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1],
|
|||
|
|
ignore_index=True) if dataframe1 is not None else current_data1
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output2'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output2
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2],
|
|||
|
|
ignore_index=True) if dataframe2 is not None else current_data2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]:
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return comp_interest(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code1,
|
|||
|
|
"N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
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res.printError(api_url)
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return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
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# [국내주식] 시세분석 > 프로그램매매 종합현황(일별)[국내주식-115]
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def comp_program_trade_daily(
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fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건시장분류코드 (ex. J:주식,NX:NXT,UN:통합)
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|||
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fid_mrkt_cls_code: str, # [필수] 시장구분코드 (ex. K:코스피,Q:코스닥)
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fid_input_date_1: str = "", # 검색시작일
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|||
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fid_input_date_2: str = "" # 검색종료일
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) -> pd.DataFrame:
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"""
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프로그램매매 종합현황(일별) API입니다.
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한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0460] 프로그램매매 종합현황 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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Args:
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fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건시장분류코드 (ex. J:주식,NX:NXT,UN:통합)
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fid_mrkt_cls_code (str): [필수] 시장구분코드 (ex. K:코스피,Q:코스닥)
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fid_input_date_1 (str): 검색시작일
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fid_input_date_2 (str): 검색종료일
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Returns:
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pd.DataFrame: 프로그램매매 종합현황(일별) 데이터
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Example:
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>>> df = comp_program_trade_daily("J", "K", "20250101", "20250617")
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>>> print(df)
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"""
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api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/comp-program-trade-daily"
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if fid_cond_mrkt_div_code == "":
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raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J:주식,NX:NXT,UN:통합')")
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if fid_mrkt_cls_code == "":
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raise ValueError("fid_mrkt_cls_code is required (e.g. 'K:코스피,Q:코스닥')")
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tr_id = "FHPPG04600001"
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params = {
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"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
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|||
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|
"FID_MRKT_CLS_CODE": fid_mrkt_cls_code,
|
|||
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|
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
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|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_2": fid_input_date_2
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|||
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|
}
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|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
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|||
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if res.isOK():
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return pd.DataFrame(res.getBody().output)
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else:
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res.printError(url=api_url)
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return pd.DataFrame()
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# [국내주식] 시세분석 > 프로그램매매 종합현황(시간) [국내주식-114]
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def comp_program_trade_today(
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fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 시장 구분 코드 (J:KRX,NX:NXT,UN:통합)
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|||
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fid_mrkt_cls_code: str, # [필수] 시장구분코드 (K:코스피, Q:코스닥)
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fid_sctn_cls_code: str = "", # 구간 구분 코드
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|||
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fid_input_iscd: str = "", # 입력종목코드
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|||
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|
fid_cond_mrkt_div_code1: str = "", # 시장분류코드
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|||
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fid_input_hour_1: str = "" # 입력시간
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|||
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) -> pd.DataFrame:
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"""
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프로그램매매 종합현황(시간) API입니다.
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한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0460] 프로그램매매 종합현황 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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※ 장시간(09:00~15:30) 동안의 최근 30분간의 데이터 확인이 가능하며, 다음조회가 불가합니다.
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※ 장시간(09:00~15:30) 이후에는 bsop_hour 에 153000 ~ 170000 까지의 시간데이터가 출력되지만 데이터는 모두 동일한 장마감 데이터인 점 유의 부탁드립니다.
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Args:
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fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 시장 구분 코드 (ex. J:KRX,NX:NXT,UN:통합)
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fid_mrkt_cls_code (str): [필수] 시장구분코드 (ex. K:코스피, Q:코스닥)
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fid_sctn_cls_code (str): 구간 구분 코드
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|||
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fid_input_iscd (str): 입력종목코드
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fid_cond_mrkt_div_code1 (str): 시장분류코드
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fid_input_hour_1 (str): 입력시간
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Returns:
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pd.DataFrame: 프로그램매매 종합현황 데이터
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Example:
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>>> df = comp_program_trade_today("J", "K")
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>>> print(df)
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|
"""
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|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/comp-program-trade-today"
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|
# 필수 파라미터 검증
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if fid_cond_mrkt_div_code == "":
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|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J:KRX,NX:NXT,UN:통합')")
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|
if fid_mrkt_cls_code == "":
|
|||
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|
raise ValueError("fid_mrkt_cls_code is required (e.g. 'K:코스피, Q:코스닥')")
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|
tr_id = "FHPPG04600101" # 프로그램매매 종합현황(시간)
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|||
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|
params = {
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|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code, # 시장 구분 코드
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|||
|
|
"FID_MRKT_CLS_CODE": fid_mrkt_cls_code, # 시장구분코드
|
|||
|
|
"FID_SCTN_CLS_CODE": fid_sctn_cls_code, # 구간 구분 코드
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd, # 입력종목코드
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|||
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|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE1": fid_cond_mrkt_div_code1, # 시장분류코드
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|||
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|
"FID_INPUT_HOUR_1": fid_input_hour_1 # 입력시간
|
|||
|
|
}
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|||
|
|
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|||
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|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
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|||
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|||
|
|
if res.isOK():
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|||
|
|
# array 타입이므로 DataFrame으로 반환
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|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
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|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
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|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
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|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
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|
|||
|
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# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 신용잔고 상위 [국내주식-109]
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|||
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|||
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|
def credit_balance(
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|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
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|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_option: str, # 증가율기간
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code: str, # 순위 정렬 구분 코드
|
|||
|
|
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
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|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 순위분석
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|||
|
|
국내주식 신용잔고 상위[국내주식-109]
|
|||
|
|
국내주식 신용잔고 상위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
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|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key(11701)
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|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200,
|
|||
|
|
fid_option (str): 2~999
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (주식 J)
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|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code (str): '(융자)0:잔고비율 상위, 1: 잔고수량 상위, 2: 잔고금액 상위, 3: 잔고비율 증가상위, 4: 잔고비율 감소상위 (대주)5:잔고비율 상위, 6: 잔고수량 상위, 7: 잔고금액 상위, 8: 잔고비율 증가상위, 9: 잔고비율 감소상위 '
|
|||
|
|
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
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|||
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|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 국내주식 신용잔고 상위 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
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|||
|
|
>>> df1, df2 = credit_balance('11701', '0000', '2', 'J', '0')
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/credit-balance"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '11701')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '11701')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_option:
|
|||
|
|
logger.error("fid_option is required. (e.g. '2')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_option is required. (e.g. '2')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_rank_sort_cls_code not in ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']:
|
|||
|
|
logger.error("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame(), dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST17010000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_OPTION": fid_option,
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_RANK_SORT_CLS_CODE": fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
# output1은 단일 객체, output2는 배열일 수 있음
|
|||
|
|
if isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# 단일 객체인 경우 리스트로 감싸서 DataFrame 생성
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame([output_data])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe1 is not None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = current_data1
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
if dataframe1 is None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
if dataframe1 is None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
# output2 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output2'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output2
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
# output1은 단일 객체, output2는 배열일 수 있음
|
|||
|
|
if isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# 단일 객체인 경우 리스트로 감싸서 DataFrame 생성
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame([output_data])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe2 is not None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = current_data2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
if dataframe2 is None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
if dataframe2 is None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]:
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return credit_balance(
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_option,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
"N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 국내주식 당사 신용가능종목[국내주식-111]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def credit_by_company(
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code: str, # 순위 정렬 구분 코드
|
|||
|
|
fid_slct_yn: str, # 선택 여부
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
국내주식 당사 신용가능종목[국내주식-111]
|
|||
|
|
국내주식 당사 신용가능종목 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code (str): 0:코드순, 1:이름순
|
|||
|
|
fid_slct_yn (str): 0:신용주문가능, 1: 신용주문불가
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200, 4001: KRX100
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key(20477)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (주식 J)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
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|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 당사 신용가능종목 데이터
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|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
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|||
|
|
>>> df = credit_by_company(
|
|||
|
|
... fid_rank_sort_cls_code="1",
|
|||
|
|
... fid_slct_yn="0",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="0000",
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="20477",
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="J"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/credit-by-company"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
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|||
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logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
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|
# 필수 파라미터 검증
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|||
|
|
if not fid_rank_sort_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '1')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '1')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_slct_yn:
|
|||
|
|
logger.error("fid_slct_yn is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_slct_yn is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20477')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20477')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
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|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
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|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
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|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출 URL 및 ID 설정
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|
|||
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|
tr_id = "FHPST04770000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 요청 파라미터 설정
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|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_rank_sort_cls_code": fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_slct_yn": fid_slct_yn,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
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|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
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|||
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|
# API 호출 성공 시 데이터 처리
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|||
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|
if res.isOK():
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|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
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|
|
output_data = res.getBody().output
|
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|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 기존 데이터프레임과 병합
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|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
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|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
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|||
|
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|
|||
|
|
# 다음 페이지 호출
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|
|
if tr_cont == "M":
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|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return credit_by_company(
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
fid_slct_yn,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
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|
# API 호출 실패 시 에러 로그 출력
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|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
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|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
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|||
|
|
##############################################################################################
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|||
|
|
# [국내주식] 시세분석 > 국내주식 신용잔고 일별추이[국내주식-110]
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##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def daily_credit_balance(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # [필수] 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # [필수] 종목코드
|
|||
|
|
fid_input_date_1: str, # [필수] 결제일자
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
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|||
|
|
국내주식 신용잔고 일별추이 API입니다.
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|
한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0476] 국내주식 신용잔고 일별추이 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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|||
|
|
한 번의 호출에 최대 30건 확인 가능하며, fid_input_date_1 을 입력하여 다음 조회가 가능합니다.
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|||
|
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|||
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|
※ 상환수량은 "매도상환수량+현금상환수량"의 합계 수치입니다.
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|
|||
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|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 시장 분류 코드 (ex. J: 주식)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): [필수] 화면 분류 코드 (ex. 20476)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 종목코드 (ex. 005930)
|
|||
|
|
fid_input_date_1 (str): [필수] 결제일자 (ex. 20240313)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 국내주식 신용잔고 일별추이 데이터
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|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
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|||
|
|
>>> df = daily_credit_balance("J", "20476", "005930", "20240313")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/daily-credit-balance"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_scr_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required (e.g. '20476')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '005930')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_date_1 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_date_1 is required (e.g. '20240313')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if depth > max_depth:
|
|||
|
|
logging.warning("Max recursive depth reached.")
|
|||
|
|
if dataframe is None:
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST04760000" # 국내주식 신용잔고 일별추이
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code, # 시장 분류 코드
|
|||
|
|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code, # 화면 분류 코드
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd, # 종목코드
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1 # 결제일자
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재
|
|||
|
|
logging.info("Call Next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
|
|||
|
|
return daily_credit_balance(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code, fid_cond_scr_div_code, fid_input_iscd, fid_input_date_1, "N", dataframe,
|
|||
|
|
depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
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|||
|
|
# [국내주식] 시세분석 > 종목별 일별 대차거래추이 [국내주식-135]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def daily_loan_trans(
|
|||
|
|
mrkt_div_cls_code: str, # [필수] 조회구분 (ex. 1:코스피,2:코스닥,3:종목)
|
|||
|
|
mksc_shrn_iscd: str, # [필수] 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
start_date: str = "", # 시작일자
|
|||
|
|
end_date: str = "", # 종료일자
|
|||
|
|
cts: str = "" # 이전조회KEY
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
종목별 일별 대차거래추이 API입니다.
|
|||
|
|
한 번의 조회에 최대 100건까지 조회 가능하며, start_date, end_date 를 수정하여 다음 조회가 가능합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
mrkt_div_cls_code (str): [필수] 조회구분 (ex. 1:코스피,2:코스닥,3:종목)
|
|||
|
|
mksc_shrn_iscd (str): [필수] 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
start_date (str): 시작일자
|
|||
|
|
end_date (str): 종료일자
|
|||
|
|
cts (str): 이전조회KEY
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 종목별 일별 대차거래추이 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = daily_loan_trans(mrkt_div_cls_code="1", mksc_shrn_iscd="005930")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/daily-loan-trans"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if mrkt_div_cls_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("mrkt_div_cls_code is required (e.g. '1', '2', '3')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if mksc_shrn_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("mksc_shrn_iscd is required (e.g. '123456')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "HHPST074500C0"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"MRKT_DIV_CLS_CODE": mrkt_div_cls_code,
|
|||
|
|
"MKSC_SHRN_ISCD": mksc_shrn_iscd,
|
|||
|
|
"START_DATE": start_date,
|
|||
|
|
"END_DATE": end_date,
|
|||
|
|
"CTS": cts
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
result_data = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
|
|||
|
|
return result_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 시세분석 > 국내주식 공매도 일별추이[국내주식-134]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def daily_short_sale(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 시장분류코드 (ex. J:주식)
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # [필수] 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
fid_input_date_1: str = "", # 시작일자
|
|||
|
|
fid_input_date_2: str = "" # 종료일자
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
국내주식 공매도 일별추이를 조회합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 시장분류코드 (ex. J:주식)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
fid_input_date_1 (str): 시작일자
|
|||
|
|
fid_input_date_2 (str): 종료일자
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1, output2) 데이터프레임 쌍
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df1, df2 = daily_short_sale("J", "005930", "20240301", "20240328")
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/daily-short-sale"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J:주식')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '123456')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST04830000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_2": fid_input_date_2
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 처리 (object 타입 -> DataFrame)
|
|||
|
|
output1_data = pd.DataFrame(res.getBody().output1, index=[0])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 처리 (array 타입 -> DataFrame)
|
|||
|
|
output2_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
return output1_data, output2_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 이격도 순위 [v1_국내주식-095]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def disparity(
|
|||
|
|
fid_input_price_2: str, # 입력 가격2
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code: str, # 순위 정렬 구분 코드
|
|||
|
|
fid_hour_cls_code: str, # 시간 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_price_1: str, # 입력 가격1
|
|||
|
|
fid_vol_cnt: str, # 거래량 수
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 순위분석
|
|||
|
|
국내주식 이격도 순위[v1_국내주식-095]
|
|||
|
|
국내주식 이격도 순위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_input_price_2 (str): 입력값 없을때 전체 (~ 가격)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (ex. J:KRX, NX:NXT)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key( 20178 )
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 0: 전체, 1:관리종목, 2:투자주의, 3:투자경고, 4:투자위험예고, 5:투자위험, 6:보톧주, 7:우선주
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code (str): 0: 이격도상위순, 1:이격도하위순
|
|||
|
|
fid_hour_cls_code (str): 5:이격도5, 10:이격도10, 20:이격도20, 60:이격도60, 120:이격도120
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): 0 : 전체
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 0 : 전체
|
|||
|
|
fid_input_price_1 (str): 입력값 없을때 전체 (가격 ~)
|
|||
|
|
fid_vol_cnt (str): 입력값 없을때 전체 (거래량 ~)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 이격도 순위 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = disparity(
|
|||
|
|
... fid_input_price_2="",
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="20178",
|
|||
|
|
... fid_div_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_rank_sort_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_hour_cls_code="5",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="0000",
|
|||
|
|
... fid_trgt_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_trgt_exls_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_price_1="",
|
|||
|
|
... fid_vol_cnt=""
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/disparity"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20178')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20178')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_div_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_rank_sort_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_hour_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_hour_cls_code is required. (e.g. '5')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_hour_cls_code is required. (e.g. '5')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST01780000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_input_price_2": fid_input_price_2,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_rank_sort_cls_code": fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_hour_cls_code": fid_hour_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_trgt_cls_code": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_trgt_exls_cls_code": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_price_1": fid_input_price_1,
|
|||
|
|
"fid_vol_cnt": fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return disparity(
|
|||
|
|
fid_input_price_2,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
fid_hour_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_price_1,
|
|||
|
|
fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 배당률 상위[국내주식-106]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def dividend_rate(
|
|||
|
|
cts_area: str, # CTS_AREA
|
|||
|
|
gb1: str, # KOSPI
|
|||
|
|
upjong: str, # 업종구분
|
|||
|
|
gb2: str, # 종목선택
|
|||
|
|
gb3: str, # 배당구분
|
|||
|
|
f_dt: str, # 기준일From
|
|||
|
|
t_dt: str, # 기준일To
|
|||
|
|
gb4: str, # 결산/중간배당
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 순위분석
|
|||
|
|
국내주식 배당률 상위[국내주식-106]
|
|||
|
|
국내주식 배당률 상위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
cts_area (str): 공백
|
|||
|
|
gb1 (str): 0:전체, 1:코스피, 2: 코스피200, 3: 코스닥,
|
|||
|
|
upjong (str): '코스피(0001:종합, 0002:대형주.…0027:제조업 ), 코스닥(1001:종합, …. 1041:IT부품 코스피200 (2001:KOSPI200, 2007:KOSPI100, 2008:KOSPI50)'
|
|||
|
|
gb2 (str): 0:전체, 6:보통주, 7:우선주
|
|||
|
|
gb3 (str): 1:주식배당, 2: 현금배당
|
|||
|
|
f_dt (str): 기준일 시작
|
|||
|
|
t_dt (str): 기준일 종료
|
|||
|
|
gb4 (str): 0:전체, 1:결산배당, 2:중간배당
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 배당률 상위 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = dividend_rate(
|
|||
|
|
... cts_area=" ",
|
|||
|
|
... gb1="1",
|
|||
|
|
... upjong="0001",
|
|||
|
|
... gb2="0",
|
|||
|
|
... gb3="1",
|
|||
|
|
... f_dt="20230101",
|
|||
|
|
... t_dt="20231231",
|
|||
|
|
... gb4="0"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/dividend-rate"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not gb1:
|
|||
|
|
logger.error("gb1 is required. (e.g. '1')")
|
|||
|
|
raise ValueError("gb1 is required. (e.g. '1')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not upjong:
|
|||
|
|
logger.error("upjong is required. (e.g. '0001')")
|
|||
|
|
raise ValueError("upjong is required. (e.g. '0001')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not gb2:
|
|||
|
|
logger.error("gb2 is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("gb2 is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not gb3:
|
|||
|
|
logger.error("gb3 is required. (e.g. '1')")
|
|||
|
|
raise ValueError("gb3 is required. (e.g. '1')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not f_dt:
|
|||
|
|
logger.error("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
raise ValueError("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not t_dt:
|
|||
|
|
logger.error("t_dt is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
raise ValueError("t_dt is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not gb4:
|
|||
|
|
logger.error("gb4 is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("gb4 is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "HHKDB13470100"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CTS_AREA": cts_area,
|
|||
|
|
"GB1": gb1,
|
|||
|
|
"UPJONG": upjong,
|
|||
|
|
"GB2": gb2,
|
|||
|
|
"GB3": gb3,
|
|||
|
|
"F_DT": f_dt,
|
|||
|
|
"T_DT": t_dt,
|
|||
|
|
"GB4": gb4,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return dividend_rate(
|
|||
|
|
cts_area,
|
|||
|
|
gb1,
|
|||
|
|
upjong,
|
|||
|
|
gb2,
|
|||
|
|
gb3,
|
|||
|
|
f_dt,
|
|||
|
|
t_dt,
|
|||
|
|
gb4,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 국내주식 종목추정실적[국내주식-187]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def estimate_perform(
|
|||
|
|
sht_cd: str, # 종목코드
|
|||
|
|
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
dataframe3: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output3)
|
|||
|
|
dataframe4: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output4)
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame, pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
국내주식 종목추정실적[국내주식-187]
|
|||
|
|
국내주식 종목추정실적 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
sht_cd (str): 종목코드 (예: 265520)
|
|||
|
|
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
dataframe3 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output3)
|
|||
|
|
dataframe4 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output4)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame, pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 국내주식 종목추정실적 데이터
|
|||
|
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|||
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|
Example:
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|||
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>>> df1, df2, df3, df4 = estimate_perform("265520")
|
|||
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|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/estimate-perform"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
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|
if not sht_cd:
|
|||
|
|
logger.error("sht_cd is required. (e.g. '265520')")
|
|||
|
|
raise ValueError("sht_cd is required. (e.g. '265520')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
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|
if depth >= max_depth:
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|||
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|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
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|
return (
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|||
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dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame(),
|
|||
|
|
dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame(),
|
|||
|
|
dataframe3 if dataframe3 is not None else pd.DataFrame(),
|
|||
|
|
dataframe4 if dataframe4 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
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)
|
|||
|
|
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|||
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tr_id = "HHKST668300C0"
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|
params = {
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|||
|
|
"SHT_CD": sht_cd,
|
|||
|
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}
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|||
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|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
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|||
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|||
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if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 처리
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if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
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|||
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output_data = res.getBody().output1
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|||
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if output_data:
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|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1],
|
|||
|
|
ignore_index=True) if dataframe1 is not None else current_data1
|
|||
|
|
else:
|
|||
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dataframe1 = pd.DataFrame() if dataframe1 is None else dataframe1
|
|||
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|
# output2 처리
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|||
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|
if hasattr(res.getBody(), 'output2'):
|
|||
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output_data = res.getBody().output2
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|||
|
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if output_data:
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2],
|
|||
|
|
ignore_index=True) if dataframe2 is not None else current_data2
|
|||
|
|
else:
|
|||
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dataframe2 = pd.DataFrame() if dataframe2 is None else dataframe2
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|||
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|
# output3 처리
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|||
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|
if hasattr(res.getBody(), 'output3'):
|
|||
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|
output_data = res.getBody().output3
|
|||
|
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if output_data:
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|||
|
|
current_data3 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
|||
|
|
dataframe3 = pd.concat([dataframe3, current_data3],
|
|||
|
|
ignore_index=True) if dataframe3 is not None else current_data3
|
|||
|
|
else:
|
|||
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|
dataframe3 = pd.DataFrame() if dataframe3 is None else dataframe3
|
|||
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|
# output4 처리
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|
if hasattr(res.getBody(), 'output4'):
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|||
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|
output_data = res.getBody().output4
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
current_data4 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
|||
|
|
dataframe4 = pd.concat([dataframe4, current_data4],
|
|||
|
|
ignore_index=True) if dataframe4 is not None else current_data4
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe4 = pd.DataFrame() if dataframe4 is None else dataframe4
|
|||
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|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
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if tr_cont in ["M", "F"]:
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logger.info("Calling next page...")
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ka.smart_sleep()
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|
return estimate_perform(
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|
sht_cd, dataframe1, dataframe2, dataframe3, dataframe4, "N", depth + 1, max_depth
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|
|
)
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|||
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|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
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|
return dataframe1, dataframe2, dataframe3, dataframe4
|
|||
|
|
else:
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|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
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|
res.printError(api_url)
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|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
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# [국내주식] 기본시세 > 국내주식 장마감 예상체결가[국내주식-120]
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def exp_closing_price(
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fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건시장분류코드 (ex. J:주식)
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # [필수] 입력종목코드 (ex. 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200, 4001: KRX100)
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code: str, # [필수] 순위정렬구분코드 (ex. 0:전체, 1:상한가마감예상, 2:하한가마감예상, 3:직전대비상승률상위, 4:직전대비하락률상위)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # [필수] 조건화면분류코드 (ex. 11173)
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code: str # [필수] 소속구분코드 (ex. 0:전체, 1:종가범위연장)
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|||
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|
) -> pd.DataFrame:
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|
"""
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국내주식 장마감 예상체결가 API입니다.
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한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0183] 장마감 예상체결가 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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Args:
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|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건시장분류코드 (ex. J:주식)
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|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력종목코드 (ex. 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200, 4001: KRX100)
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code (str): [필수] 순위정렬구분코드 (ex. 0:전체, 1:상한가마감예상, 2:하한가마감예상, 3:직전대비상승률상위, 4:직전대비하락률상위)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): [필수] 조건화면분류코드 (ex. 11173)
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code (str): [필수] 소속구분코드 (ex. 0:전체, 1:종가범위연장)
|
|||
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|
|
Returns:
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|
pd.DataFrame: 국내주식 장마감 예상체결가 데이터
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Example:
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>>> df = exp_closing_price("J", "0001", "0", "11173", "0")
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>>> print(df)
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|||
|
|
"""
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|||
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|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/exp-closing-price"
|
|||
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# 필수 파라미터 검증
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|||
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|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
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|||
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|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
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|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '0000', '0001', '1001', '2001', '4001')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_rank_sort_cls_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_rank_sort_cls_code is required (e.g. '0', '1', '2', '3', '4')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_scr_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required (e.g. '11173')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_blng_cls_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_blng_cls_code is required (e.g. '0', '1')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST117300C0"
|
|||
|
|
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|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_RANK_SORT_CLS_CODE": fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"FID_BLNG_CLS_CODE": fid_blng_cls_code
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
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|
# [국내주식] 업종/기타 > 국내주식 예상체결지수 추이[국내주식-121]
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##############################################################################################
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|
|
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|
def exp_index_trend(
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|||
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|
fid_mkop_cls_code: str, # 장운영 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_hour_1: str, # 입력 시간1
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 업종/기타
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|||
|
|
국내주식 예상체결지수 추이[국내주식-121]
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|||
|
|
국내주식 예상체결지수 추이 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
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|
Args:
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|||
|
|
fid_mkop_cls_code (str): 1: 장시작전, 2: 장마감
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|
|
fid_input_hour_1 (str): 10(10초), 30(30초), 60(1분), 600(10분)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:코스피, 1001:코스닥, 2001:코스피200, 4001: KRX100
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (주식 U)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
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|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 예상체결지수 추이 데이터
|
|||
|
|
|
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|
|
Example:
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|
|
>>> df = exp_index_trend('1', '10', '0000', 'U')
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/exp-index-trend"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_mkop_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_mkop_cls_code is required. (e.g. '1')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_mkop_cls_code is required. (e.g. '1')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
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tr_id = "FHPST01840000"
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|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_MKOP_CLS_CODE": fid_mkop_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_HOUR_1": fid_input_hour_1,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
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|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
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|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return exp_index_trend(
|
|||
|
|
fid_mkop_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_hour_1,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
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|||
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##############################################################################################
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# [국내주식] 시세분석 > 국내주식 예상체결가 추이[국내주식-118]
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##############################################################################################
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def exp_price_trend(
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|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드 (ex. J)
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|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
fid_mkop_cls_code: str # (ex. 0:전체, 4:체결량 0 제외)
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
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국내주식 예상체결가 추이 API입니다.
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한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0184] 예상체결지수 추이 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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최대 30건 확인 가능하며, 다음 조회가 불가합니다.
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Args:
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|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J)
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|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
fid_mkop_cls_code (str): [필수] (ex. 0:전체, 4:체결량 0 제외)
|
|||
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|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1, output2) 데이터
|
|||
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|
Example:
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|
>>> output1, output2 = exp_price_trend("J", "005930", "0")
|
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|
>>> print(output1)
|
|||
|
|
>>> print(output2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/exp-price-trend"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
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|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
|
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|
|
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|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '123456')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_mkop_cls_code:
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_mkop_cls_code is required (e.g. '0')")
|
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|
tr_id = "FHPST01810000"
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|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_MKOP_CLS_CODE": fid_mkop_cls_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
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|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
output1_data = pd.DataFrame([res.getBody().output1])
|
|||
|
|
output2_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return output1_data, output2_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 업종/기타 > 국내주식 예상체결 전체지수[국내주식-122]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def exp_total_index(
|
|||
|
|
fid_mrkt_cls_code: str, # 시장 구분 코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_mkop_cls_code: str, # 장운영 구분 코드
|
|||
|
|
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 업종/기타
|
|||
|
|
국내주식 예상체결 전체지수[국내주식-122]
|
|||
|
|
국내주식 예상체결 전체지수 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_mrkt_cls_code (str): 0:전체 K:거래소 Q:코스닥
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (업종 U)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key(11175)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200, 4001: KRX100
|
|||
|
|
fid_mkop_cls_code (str): 1:장시작전, 2:장마감
|
|||
|
|
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 국내주식 예상체결 전체지수 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df1, df2 = exp_total_index(
|
|||
|
|
... fid_mrkt_cls_code="K",
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="U",
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="11175",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="1001",
|
|||
|
|
... fid_mkop_cls_code="1"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/exp-total-index"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_mrkt_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_mrkt_cls_code is required. (e.g. 'K')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_mrkt_cls_code is required. (e.g. 'K')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '11175')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '11175')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '1001')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '1001')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_mkop_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_mkop_cls_code is required. (e.g. '1')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_mkop_cls_code is required. (e.g. '1')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame(), dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKUP11750000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_mrkt_cls_code": fid_mrkt_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_mkop_cls_code": fid_mkop_cls_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1],
|
|||
|
|
ignore_index=True) if dataframe1 is not None else current_data1
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.DataFrame() if dataframe1 is None else dataframe1
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.DataFrame() if dataframe1 is None else dataframe1
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output2'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output2
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2],
|
|||
|
|
ignore_index=True) if dataframe2 is not None else current_data2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.DataFrame() if dataframe2 is None else dataframe2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.DataFrame() if dataframe2 is None else dataframe2
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]:
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return exp_total_index(
|
|||
|
|
fid_mrkt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_mkop_cls_code,
|
|||
|
|
"N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 예상체결 상승_하락상위[v1_국내주식-103]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def exp_trans_updown(
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code: str, # 순위 정렬 구분 코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_1: str, # 적용 범위 가격1
|
|||
|
|
fid_vol_cnt: str, # 거래량 수
|
|||
|
|
fid_pbmn: str, # 거래대금
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code: str, # 소속 구분 코드
|
|||
|
|
fid_mkop_cls_code: str, # 장운영 구분 코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 순위분석
|
|||
|
|
국내주식 예상체결 상승_하락상위[v1_국내주식-103]
|
|||
|
|
국내주식 예상체결 상승_하락상위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code (str): 0:상승률1:상승폭2:보합3:하락율4:하락폭5:체결량6:거래대금
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (주식 J)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key(20182)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200, 4001: KRX100
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 0:전체 1:보통주 2:우선주
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_1 (str): 입력값 없을때 전체 (가격 ~)
|
|||
|
|
fid_vol_cnt (str): 입력값 없을때 전체 (거래량 ~)
|
|||
|
|
fid_pbmn (str): 입력값 없을때 전체 (거래대금 ~) 천원단위
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code (str): 0: 전체
|
|||
|
|
fid_mkop_cls_code (str): 0:장전예상1:장마감예상
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 예상체결 상승_하락상위 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = exp_trans_updown(
|
|||
|
|
... fid_rank_sort_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="20182",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="0000",
|
|||
|
|
... fid_div_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_aply_rang_prc_1="",
|
|||
|
|
... fid_vol_cnt="",
|
|||
|
|
... fid_pbmn="",
|
|||
|
|
... fid_blng_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_mkop_cls_code="0"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/exp-trans-updown"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_rank_sort_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20182')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20182')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_div_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_blng_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_blng_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_blng_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_mkop_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_mkop_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_mkop_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST01820000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_rank_sort_cls_code": fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_aply_rang_prc_1": fid_aply_rang_prc_1,
|
|||
|
|
"fid_vol_cnt": fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
"fid_pbmn": fid_pbmn,
|
|||
|
|
"fid_blng_cls_code": fid_blng_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_mkop_cls_code": fid_mkop_cls_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return exp_trans_updown(
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_1,
|
|||
|
|
fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
fid_pbmn,
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code,
|
|||
|
|
fid_mkop_cls_code,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 국내주식 대차대조표 [v1_국내주식-078]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def finance_balance_sheet(
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
국내주식 대차대조표[v1_국내주식-078]
|
|||
|
|
국내주식 대차대조표 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 0: 년, 1: 분기
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): J
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 000660 : 종목코드
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 대차대조표 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = finance_balance_sheet("0", "J", "000660")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/finance/balance-sheet"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_div_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST66430100"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_DIV_CLS_CODE": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# 응답 데이터 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return finance_balance_sheet(
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# API 에러 처리
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 국내주식 재무비율 [v1_국내주식-080]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def finance_financial_ratio(
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
국내주식 재무비율[v1_국내주식-080]
|
|||
|
|
국내주식 재무비율 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 0: 년, 1: 분기
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): J
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 000660 : 종목코드
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 재무비율 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = finance_financial_ratio("0", "J", "000660")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/finance/financial-ratio"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_div_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST66430300"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_DIV_CLS_CODE": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return finance_financial_ratio(
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 국내주식 성장성비율 [v1_국내주식-085]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def finance_growth_ratio(
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
국내주식 성장성비율[v1_국내주식-085]
|
|||
|
|
국내주식 성장성비율 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 입력 종목코드 (예: '000660')
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 분류 구분 코드 (0: 년, 1: 분기)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 (예: 'J')
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부 (기본값: "")
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 성장성비율 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = finance_growth_ratio('005930', '1', 'J')
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/finance/growth-ratio"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_div_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0' or '1')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0' or '1')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API URL 및 거래 ID 설정
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST66430800"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 요청 파라미터 설정
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 응답 처리
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return finance_growth_ratio(
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 국내주식 손익계산서 [v1_국내주식-079]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def finance_income_statement(
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
국내주식 손익계산서 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 분류 구분 코드 (0: 년, 1: 분기)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 (예: 'J')
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 입력 종목코드 (예: '000660')
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부 (기본값: "")
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 손익계산서 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = finance_income_statement('1', 'J', '005930')
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/finance/income-statement"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_div_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0' or '1')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0' or '1')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST66430200"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_DIV_CLS_CODE": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return finance_income_statement(
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 국내주식 기타주요비율[v1_국내주식-082]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def finance_other_major_ratios(
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
국내주식 기타주요비율[v1_국내주식-082]
|
|||
|
|
국내주식 기타주요비율 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 종목코드 (예: '000660')
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 분류 구분 코드 (예: '0' - 년, '1' - 분기)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 (예: 'J')
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부 (기본값: 공백)
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (기본값: None)
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이 (기본값: 0)
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 기타주요비율 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = finance_other_major_ratios('005930', '1', 'J')
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/finance/other-major-ratios"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_div_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0' or '1')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0' or '1')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST66430500"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return finance_other_major_ratios(
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 국내주식 수익성비율[v1_국내주식-081]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def finance_profit_ratio(
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
국내주식 수익성비율[v1_국내주식-081]
|
|||
|
|
국내주식 수익성비율 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 입력 종목코드 (예: '000660')
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 분류 구분 코드 (0: 년, 1: 분기)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 (예: 'J')
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부 (기본값: 공백)
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 수익성비율 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = finance_profit_ratio('005930', '1', 'J')
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/finance/profit-ratio"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_div_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST66430400"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_DIV_CLS_CODE": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# 응답 데이터 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return finance_profit_ratio(
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# API 호출 실패 시 에러 로그
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 재무비율 순위[v1_국내주식-092]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def finance_ratio(
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_price_1: str, # 입력 가격1
|
|||
|
|
fid_input_price_2: str, # 입력 가격2
|
|||
|
|
fid_vol_cnt: str, # 거래량 수
|
|||
|
|
fid_input_option_1: str, # 입력 옵션1
|
|||
|
|
fid_input_option_2: str, # 입력 옵션2
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code: str, # 순위 정렬 구분 코드
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code: str, # 소속 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 순위분석
|
|||
|
|
국내주식 재무비율 순위[v1_국내주식-092]
|
|||
|
|
국내주식 재무비율 순위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): 대상 구분 코드 (0 : 전체)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 (J:KRX, NX:NXT)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): 조건 화면 분류 코드 (Unique key, 20175)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 입력 종목코드 (0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200)
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 분류 구분 코드 (0 : 전체)
|
|||
|
|
fid_input_price_1 (str): 입력 가격1 (입력값 없을때 전체, 가격 ~)
|
|||
|
|
fid_input_price_2 (str): 입력 가격2 (입력값 없을때 전체, ~ 가격)
|
|||
|
|
fid_vol_cnt (str): 거래량 수 (입력값 없을때 전체, 거래량 ~)
|
|||
|
|
fid_input_option_1 (str): 입력 옵션1 (회계년도 입력, ex 2023)
|
|||
|
|
fid_input_option_2 (str): 입력 옵션2 (0: 1/4분기, 1: 반기, 2: 3/4분기, 3: 결산)
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code (str): 순위 정렬 구분 코드 (7: 수익성 분석, 11: 안정성 분석, 15: 성장성 분석, 20: 활동성 분석)
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code (str): 소속 구분 코드 (0)
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 대상 제외 구분 코드 (0 : 전체)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부 (공백 : 초기 조회, N : 다음 데이터 조회)
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 재무비율 순위 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = finance_ratio(
|
|||
|
|
... fid_trgt_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="20175",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="0000",
|
|||
|
|
... fid_div_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_price_1="",
|
|||
|
|
... fid_input_price_2="",
|
|||
|
|
... fid_vol_cnt="",
|
|||
|
|
... fid_input_option_1="2023",
|
|||
|
|
... fid_input_option_2="3",
|
|||
|
|
... fid_rank_sort_cls_code="7",
|
|||
|
|
... fid_blng_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_trgt_exls_cls_code="0"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/finance-ratio"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if fid_trgt_cls_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("대상 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code != "J":
|
|||
|
|
raise ValueError("조건 시장 분류 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_cond_scr_div_code != "20175":
|
|||
|
|
raise ValueError("조건 화면 분류 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_input_iscd not in ["0000", "0001", "1001", "2001"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("입력 종목코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_div_cls_code != "0":
|
|||
|
|
raise ValueError("분류 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_input_option_2 not in ["0", "1", "2", "3"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("입력 옵션2 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_rank_sort_cls_code not in ["7", "11", "15", "20"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("순위 정렬 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_blng_cls_code != "0":
|
|||
|
|
raise ValueError("소속 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_trgt_exls_cls_code != "0":
|
|||
|
|
raise ValueError("대상 제외 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST01750000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_trgt_cls_code": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_price_1": fid_input_price_1,
|
|||
|
|
"fid_input_price_2": fid_input_price_2,
|
|||
|
|
"fid_vol_cnt": fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
"fid_input_option_1": fid_input_option_1,
|
|||
|
|
"fid_input_option_2": fid_input_option_2,
|
|||
|
|
"fid_rank_sort_cls_code": fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_blng_cls_code": fid_blng_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_trgt_exls_cls_code": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# 응답 데이터 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
print("Call Next")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return finance_ratio(
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_price_1,
|
|||
|
|
fid_input_price_2,
|
|||
|
|
fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
fid_input_option_1,
|
|||
|
|
fid_input_option_2,
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code,
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"N", dataframe
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
print("The End")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# 오류 처리
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 국내주식 안정성비율[v1_국내주식-083]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def finance_stability_ratio(
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
국내주식 안정성비율[v1_국내주식-083]
|
|||
|
|
국내주식 안정성비율 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 종목코드 (예: '000660')
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 분류 구분 코드 (예: '0' - 년, '1' - 분기)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 (예: 'J')
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부 (기본값: "")
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (기본값: None)
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이 (기본값: 0)
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 안정성비율 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = finance_stability_ratio('005930', '1', 'J')
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/finance/stability-ratio"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_div_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0' or '1')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0' or '1')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST66430600"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return finance_stability_ratio(
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 순위분석 > 등락률 순위[v1_국내주식-088]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def fluctuation(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 필수, 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 필수, 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 필수, 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code: str, # 필수, 순위 정렬 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_cnt_1: str, # 필수, 입력 수1
|
|||
|
|
fid_prc_cls_code: str, # 필수, 가격 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_price_1: str, # 필수, 입력 가격1
|
|||
|
|
fid_input_price_2: str, # 필수, 입력 가격2
|
|||
|
|
fid_vol_cnt: str, # 필수, 거래량 수
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str, # 필수, 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code: str, # 필수, 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 필수, 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_rsfl_rate1: str, # 필수, 등락 비율1
|
|||
|
|
fid_rsfl_rate2: str, # 필수, 등락 비율2
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 선택, 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None # 선택, 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 순위분석
|
|||
|
|
등락률 순위[v1_국내주식-088]
|
|||
|
|
국내주식 등락률 순위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 (J:KRX, NX:NXT)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): 조건 화면 분류 코드 (20170: 등락률)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 입력 종목코드 (0000: 전체)
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code (str): 순위 정렬 구분 코드 (0000: 등락률순)
|
|||
|
|
fid_input_cnt_1 (str): 입력 수1 (조회할 종목 수)
|
|||
|
|
fid_prc_cls_code (str): 가격 구분 코드 (0: 전체)
|
|||
|
|
fid_input_price_1 (str): 입력 가격1 (하한가)
|
|||
|
|
fid_input_price_2 (str): 입력 가격2 (상한가)
|
|||
|
|
fid_vol_cnt (str): 거래량 수 (최소 거래량)
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): 대상 구분 코드 (9자리, "1" or "0", 증거금30% 40% 50% 60% 100% 신용보증금30% 40% 50% 60%)
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 대상 제외 구분 코드 (10자리, "1" or "0", 투자위험/경고/주의 관리종목 정리매매 불성실공시 우선주 거래정지 ETF ETN 신용주문불가 SPAC)
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 분류 구분 코드 (0: 전체)
|
|||
|
|
fid_rsfl_rate1 (str): 등락 비율1 (하락률 하한)
|
|||
|
|
fid_rsfl_rate2 (str): 등락 비율2 (상승률 상한)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: API 응답 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = fluctuation(fid_rsfl_rate2="10", fid_cond_mrkt_div_code="J", fid_cond_scr_div_code="20170", fid_input_iscd="0000", fid_rank_sort_cls_code="0000", fid_input_cnt_1="10", fid_prc_cls_code="0", fid_input_price_1="0", fid_input_price_2="1000000", fid_vol_cnt="100000", fid_trgt_cls_code="0", fid_trgt_exls_cls_code="0", fid_div_cls_code="0", fid_rsfl_rate1="0")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/fluctuation"
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code not in ["J", "W", "Q"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("조건 시장 분류 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_scr_div_code != "20170":
|
|||
|
|
raise ValueError("조건 화면 분류 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST01700000" # 국내주식 등락률 순위
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_rsfl_rate2": fid_rsfl_rate2,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_rank_sort_cls_code": fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_cnt_1": fid_input_cnt_1,
|
|||
|
|
"fid_prc_cls_code": fid_prc_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_price_1": fid_input_price_1,
|
|||
|
|
"fid_input_price_2": fid_input_price_2,
|
|||
|
|
"fid_vol_cnt": fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
"fid_trgt_cls_code": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_trgt_exls_cls_code": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_rsfl_rate1": fid_rsfl_rate1
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M": # 다음 페이지 존재
|
|||
|
|
print("Call Next")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
|
|||
|
|
return fluctuation(
|
|||
|
|
fid_rsfl_rate2, fid_cond_mrkt_div_code, fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd, fid_rank_sort_cls_code, fid_input_cnt_1,
|
|||
|
|
fid_prc_cls_code, fid_input_price_1, fid_input_price_2,
|
|||
|
|
fid_vol_cnt, fid_trgt_cls_code, fid_trgt_exls_cls_code,
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fid_div_cls_code, fid_rsfl_rate1, "N", dataframe
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)
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else:
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print("The End")
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return dataframe
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else:
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|||
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res.printError(api_url)
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return pd.DataFrame()
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# [국내주식] 시세분석 > 국내기관_외국인 매매종목가집계[국내주식-037]
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def foreign_institution_total(
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fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건화면분류코드
|
|||
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|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류구분코드
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code: str, # 순위정렬구분코드
|
|||
|
|
fid_etc_cls_code: str # 기타구분정렬
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|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
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"""
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국내기관_외국인 매매종목가집계 API입니다.
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HTS(efriend Plus) [0440] 외국인/기관 매매종목 가집계 화면을 API로 구현한 사항으로 화면을 함께 보시면 기능 이해가 쉽습니다.
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증권사 직원이 장중에 집계/입력한 자료를 단순 누계한 수치로서,
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입력시간은 외국인 09:30, 11:20, 13:20, 14:30 / 기관종합 10:00, 11:20, 13:20, 14:30 이며,
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입력한 시간은 ±10분정도 차이가 발생할 수 있으며, 장운영 사정에 다라 변동될 수 있습니다.
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Args:
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fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. V)
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fid_cond_scr_div_code (str): [필수] 조건화면분류코드 (ex. 16449)
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fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 0000:전체,0001:코스피,1001:코스닥,...,FAQ 종목정보 다운로드(국내) - 업종코드 참조 )
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fid_div_cls_code (str): [필수] 분류구분코드 (ex. 0:수량정열, 1:금액정열)
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fid_rank_sort_cls_code (str): [필수] 순위정렬구분코드 (ex. 0:순매수상위,1:순매도상위)
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fid_etc_cls_code (str): [필수] 기타구분정렬 (ex. 0:전체,1:외국인,2:기관계,3:기타)
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Returns:
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pd.DataFrame: 국내기관_외국인 매매종목가집계 데이터
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Example:
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>>> df = foreign_institution_total("V", "16449", "0000", "0", "0", "0")
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|
>>> print(df)
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|||
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|
"""
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|||
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|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/foreign-institution-total"
|
|||
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|
|||
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if fid_cond_mrkt_div_code == "":
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|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'V')")
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|
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|||
|
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if fid_cond_scr_div_code == "":
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|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required (e.g. '16449')")
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|||
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|||
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|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError(
|
|||
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|
"fid_input_iscd is required (e.g. '0000:전체,0001:코스피,1001:코스닥,...,FAQ 종목정보 다운로드(국내) - 업종코드 참조 ')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_div_cls_code == "":
|
|||
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|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required (e.g. '0:수량정열, 1:금액정열')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_rank_sort_cls_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_rank_sort_cls_code is required (e.g. '0:순매수상위,1:순매도상위')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_etc_cls_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_etc_cls_code is required (e.g. '0:전체,1:외국인,2:기관계,3:기타')")
|
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|||
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|
tr_id = "FHPTJ04400000" # 국내기관_외국인 매매종목가집계
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params = {
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|||
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"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code, # 조건 시장 분류 코드
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|||
|
|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code, # 조건화면분류코드
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|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd, # 입력 종목코드
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|||
|
|
"FID_DIV_CLS_CODE": fid_div_cls_code, # 분류구분코드
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|||
|
|
"FID_RANK_SORT_CLS_CODE": fid_rank_sort_cls_code, # 순위정렬구분코드
|
|||
|
|
"FID_ETC_CLS_CODE": fid_etc_cls_code # 기타구분정렬
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|||
|
|
}
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|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
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|||
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|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
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|||
|
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|
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|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
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|
|
res.printError(url=api_url)
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|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
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# [국내주식] 시세분석 > 종목별 외국계 순매수추이 [국내주식-164]
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def frgnmem_pchs_trend(
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|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드 (ex. J)
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|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
fid_input_iscd_2: str # 입력 종목코드 (ex. 99999)
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
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|
"""
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|
종목별 외국계 순매수추이 API입니다.
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한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0433] 종목별 외국계 순매수추이 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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|
Args:
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|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J)
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|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
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|
fid_input_iscd_2 (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 99999)
|
|||
|
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|
Returns:
|
|||
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|
pd.DataFrame: 종목별 외국계 순매수추이 데이터
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|
Example:
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|
>>> df = frgnmem_pchs_trend("J", "005930", "99999")
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|||
|
|
>>> print(df)
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|||
|
|
"""
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|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/frgnmem-pchs-trend"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
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|||
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|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
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|||
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|||
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if not fid_input_iscd:
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|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '123456')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd_2:
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd_2 is required (e.g. '99999')")
|
|||
|
|
|
|||
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|
tr_id = "FHKST644400C0"
|
|||
|
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|
params = {
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|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD_2": fid_input_iscd_2,
|
|||
|
|
}
|
|||
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|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
output_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
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|||
|
|
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
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|||
|
|
return output_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
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|||
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|||
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# [국내주식] 시세분석 > 외국계 매매종목 가집계 [국내주식-161]
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|
def frgnmem_trade_estimate(
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|
fid_cond_mrkt_div_code: str,
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|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str,
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str,
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code: str,
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code_2: str
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
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|
"""
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|
외국계 매매종목 가집계 API입니다.
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한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0430] 외국계 매매종목 가집계 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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Args:
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|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건시장분류코드 (ex. J)
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|
fid_cond_scr_div_code (str): [필수] 조건화면분류코드 (ex. 16441)
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|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력종목코드 (ex. 0000:전체, 1001:코스피, 2001:코스닥)
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|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code (str): [필수] 순위정렬구분코드 (ex. 0:금액순, 1:수량순)
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code_2 (str): [필수] 순위정렬구분코드2 (ex. 0:매수순, 1:매도순)
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|
|
Returns:
|
|||
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|
pd.DataFrame: 외국계 매매종목 가집계 데이터
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|
Example:
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|
>>> df = frgnmem_trade_estimate("J", "16441", "0000", "0", "0")
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|
>>> print(df)
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|||
|
|
"""
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|||
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|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/frgnmem-trade-estimate"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
|
|||
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|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_scr_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required (e.g. '16441')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_rank_sort_cls_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_rank_sort_cls_code is required (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_rank_sort_cls_code_2 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_rank_sort_cls_code_2 is required (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST644100C0"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_RANK_SORT_CLS_CODE": fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_RANK_SORT_CLS_CODE_2": fid_rank_sort_cls_code_2
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
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# [국내주식] 기본시세 > 회원사 실 시간 매매동향(틱)[국내주식-163]
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##############################################################################################
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|||
|
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|
def frgnmem_trade_trend(
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|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 화면분류코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건시장구분코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 종목코드
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|
|
fid_input_iscd_2: str, # 회원사코드
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|||
|
|
fid_mrkt_cls_code: str, # 시장구분코드
|
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|
|
fid_vol_cnt: str, # 거래량
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|
|
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
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|||
|
|
[국내주식] 시세분석
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|
|
회원사 실 시간 매매동향(틱)[국내주식-163]
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|
|
회원사 실 시간 매매동향(틱) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
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|
|
Args:
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|
|
fid_cond_scr_div_code (str): 20432(primary key)
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|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): J 고정입력
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|
|
fid_input_iscd (str): ex. 005930(삼성전자) ※ FID_INPUT_ISCD(종목코드) 혹은 FID_MRKT_CLS_CODE(시장구분코드) 둘 중 하나만 입력
|
|||
|
|
fid_input_iscd_2 (str): ex. 99999(전체) ※ 회원사코드 (kis developers 포탈 사이트 포럼-> FAQ -> 종목정보 다운로드(국내) 참조)
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|||
|
|
fid_mrkt_cls_code (str): A(전체),K(코스피), Q(코스닥), K2(코스피200), W(ELW) ※ FID_INPUT_ISCD(종목코드) 혹은 FID_MRKT_CLS_CODE(시장구분코드) 둘 중 하나만 입력
|
|||
|
|
fid_vol_cnt (str): 거래량 ~
|
|||
|
|
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
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|
depth (int): 현재 재귀 깊이
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|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
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|
|
|
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|
|
Returns:
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|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 회원사 실 시간 매매동향(틱) 데이터
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|
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|
|
Example:
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|
>>> df1, df2 = frgnmem_trade_trend(
|
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|
... fid_cond_scr_div_code="20432",
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="005930",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd_2="99999",
|
|||
|
|
... fid_mrkt_cls_code="A",
|
|||
|
|
... fid_vol_cnt="1000"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/frgnmem-trade-trend"
|
|||
|
|
# [필수 파라미터 검증]
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
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|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20432')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20432')")
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code or fid_cond_mrkt_div_code != "J":
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '005930')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '005930')")
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd_2:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd_2 is required. (e.g. '99999')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd_2 is required. (e.g. '99999')")
|
|||
|
|
if not fid_mrkt_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_mrkt_cls_code is required. (e.g. 'A')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_mrkt_cls_code is required. (e.g. 'A')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame(), dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST04320000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD_2": fid_input_iscd_2,
|
|||
|
|
"FID_MRKT_CLS_CODE": fid_mrkt_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_VOL_CNT": fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
# output1은 단일 객체, output2는 배열일 수 있음
|
|||
|
|
if isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# 단일 객체인 경우 리스트로 감싸서 DataFrame 생성
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame([output_data])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe1 is not None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = current_data1
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
if dataframe1 is None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
if dataframe1 is None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
# output2 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output2'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output2
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
# output1은 단일 객체, output2는 배열일 수 있음
|
|||
|
|
if isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# 단일 객체인 경우 리스트로 감싸서 DataFrame 생성
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame([output_data])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe2 is not None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = current_data2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
if dataframe2 is None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
if dataframe2 is None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]:
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|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return frgnmem_trade_trend(
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_input_iscd_2,
|
|||
|
|
fid_mrkt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
"N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 순위분석 > HTS조회상위20종목[국내주식-214]
|
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|
|
##############################################################################################
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|||
|
|
|
|||
|
|
def hts_top_view(
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 순위분석
|
|||
|
|
HTS조회상위20종목[국내주식-214]
|
|||
|
|
HTS조회상위20종목 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
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|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부 ("공백": 초기 조회, "N": 다음 데이터 조회)
|
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|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
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|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
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|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: HTS조회상위20종목 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
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|
|
>>> df = hts_top_view(tr_cont="", dataframe=None, depth=0, max_depth=10)
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/hts-top-view"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
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|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
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|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "HHMCM000100C0"
|
|||
|
|
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|
|
# Request Query Parameter가 없으므로 빈 딕셔너리로 유지
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|
|
params = {}
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|||
|
|
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|
|
# API 호출
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|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# 응답 데이터 처리
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|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
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|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 다음 페이지 호출 여부 결정
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|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
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|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return hts_top_view(
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
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|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
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|
|
# API 호출 실패 시 에러 로그 출력
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|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
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|
|
# [국내주식] 주문/계좌 > 투자계좌자산현황조회[v1_국내주식-048]
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##############################################################################################
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|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_account_balance(
|
|||
|
|
cano: str, # [필수] 종합계좌번호 (ex. 12345678)
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # [필수] 계좌상품코드 (ex. 19 or 21)
|
|||
|
|
inqr_dvsn_1: str = "", # 조회구분1
|
|||
|
|
bspr_bf_dt_aply_yn: str = "" # 기준가이전일자적용여부
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
투자계좌자산현황조회 API입니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
output1은 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0891] 계좌 자산비중(결제기준) 화면 아래 테이블의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
cano (str): [필수] 종합계좌번호 (ex. 12345678)
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. 19 or 21)
|
|||
|
|
inqr_dvsn_1 (str): 조회구분1
|
|||
|
|
bspr_bf_dt_aply_yn (str): 기준가이전일자적용여부
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1 데이터프레임, output2 데이터프레임)
|
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|
|
|
|||
|
|
Example:
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|||
|
|
>>> df1, df2 = inquire_account_balance("12345678", "21")
|
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|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/inquire-account-balance"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cano == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("cano is required (e.g. '12345678')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if acnt_prdt_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '19' or '21')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "CTRP6548R" # 투자계좌자산현황조회
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CANO": cano, # 종합계좌번호
|
|||
|
|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd, # 계좌상품코드
|
|||
|
|
"INQR_DVSN_1": inqr_dvsn_1, # 조회구분1
|
|||
|
|
"BSPR_BF_DT_APLY_YN": bspr_bf_dt_aply_yn # 기준가이전일자적용여부
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 - array 타입
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|||
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|
df1 = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 - object 타입 (단일 객체를 DataFrame으로 변환)
|
|||
|
|
df2 = pd.DataFrame([res.getBody().output2])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return df1, df2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 기본시세 > 주식현재가 호가/예상체결[v1_국내주식-011]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_asking_price_exp_ccn(
|
|||
|
|
env_dv: str, # 실전모의구분 (real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드 (J:KRX, NX:NXT, UN:통합)
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str # 입력 종목코드 (123456)
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
주식현재가 호가 예상체결 API입니다. 매수 매도 호가를 확인하실 수 있습니다. 실시간 데이터를 원하신다면 웹소켓 API를 활용하세요.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX, NX:NXT, UN:통합)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (호가정보, 예상체결정보) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
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|||
|
|
>>> result1, result2 = inquire_asking_price_exp_ccn(env_dv="real", fid_cond_mrkt_div_code="J", fid_input_iscd="005930")
|
|||
|
|
>>> print(result1) # 호가정보
|
|||
|
|
>>> print(result2) # 예상체결정보
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-asking-price-exp-ccn"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if env_dv == "":
|
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|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real:실전, demo:모의')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J:KRX, NX:NXT, UN:통합')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '123456')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# TR_ID 설정
|
|||
|
|
if env_dv == "real":
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST01010200"
|
|||
|
|
elif env_dv == "demo":
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST01010200"
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv can only be 'real' or 'demo'")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd # 입력 종목코드
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 (object) -> 호가정보
|
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|
|
output1_data = pd.DataFrame([res.getBody().output1])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 (array) -> 예상체결정보
|
|||
|
|
output2_data = pd.DataFrame([res.getBody().output2])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
return output1_data, output2_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 주문/계좌 > 주식잔고조회[v1_국내주식-006]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_balance(
|
|||
|
|
env_dv: str, # 실전모의구분
|
|||
|
|
cano: str, # 종합계좌번호
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드
|
|||
|
|
afhr_flpr_yn: str, # 시간외단일가·거래소여부
|
|||
|
|
inqr_dvsn: str, # 조회구분
|
|||
|
|
unpr_dvsn: str, # 단가구분
|
|||
|
|
fund_sttl_icld_yn: str, # 펀드결제분포함여부
|
|||
|
|
fncg_amt_auto_rdpt_yn: str, # 융자금액자동상환여부
|
|||
|
|
prcs_dvsn: str, # 처리구분
|
|||
|
|
FK100: str = "", # 연속조회검색조건100
|
|||
|
|
NK100: str = "", # 연속조회키100
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속거래여부
|
|||
|
|
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임1
|
|||
|
|
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임2
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
주식 잔고조회 API입니다.
|
|||
|
|
실전계좌의 경우, 한 번의 호출에 최대 50건까지 확인 가능하며, 이후의 값은 연속조회를 통해 확인하실 수 있습니다.
|
|||
|
|
모의계좌의 경우, 한 번의 호출에 최대 20건까지 확인 가능하며, 이후의 값은 연속조회를 통해 확인하실 수 있습니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
* 당일 전량매도한 잔고도 보유수량 0으로 보여질 수 있으나, 해당 보유수량 0인 잔고는 최종 D-2일 이후에는 잔고에서 사라집니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
cano (str): [필수] 종합계좌번호 (ex. 계좌번호 체계(8-2)의 앞 8자리)
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. 계좌번호 체계(8-2)의 뒤 2자리)
|
|||
|
|
afhr_flpr_yn (str): [필수] 시간외단일가·거래소여부 (ex. N:기본값, Y:시간외단일가, X:NXT)
|
|||
|
|
inqr_dvsn (str): [필수] 조회구분 (ex. 01 – 대출일별 | 02 – 종목별)
|
|||
|
|
unpr_dvsn (str): [필수] 단가구분 (ex. 01)
|
|||
|
|
fund_sttl_icld_yn (str): [필수] 펀드결제분포함여부 (ex. N, Y)
|
|||
|
|
fncg_amt_auto_rdpt_yn (str): [필수] 융자금액자동상환여부 (ex. N)
|
|||
|
|
prcs_dvsn (str): [필수] 처리구분 (ex. 00: 전일매매포함, 01:전일매매미포함)
|
|||
|
|
FK100 (str): 연속조회검색조건100
|
|||
|
|
NK100 (str): 연속조회키100
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속거래여부
|
|||
|
|
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임1
|
|||
|
|
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임2
|
|||
|
|
depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 주식잔고조회 데이터 (output1, output2)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df1, df2 = inquire_balance(env_dv="real", cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, afhr_flpr_yn="N", inqr_dvsn="01", unpr_dvsn="01", fund_sttl_icld_yn="N", fncg_amt_auto_rdpt_yn="N", prcs_dvsn="00")
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/inquire-balance"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if env_dv == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real:실전, demo:모의')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cano == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("cano is required (e.g. '계좌번호 체계(8-2)의 앞 8자리')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if acnt_prdt_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '계좌번호 체계(8-2)의 뒤 2자리')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if afhr_flpr_yn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("afhr_flpr_yn is required (e.g. 'N:기본값, Y:시간외단일가, X:NXT')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if inqr_dvsn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("inqr_dvsn is required (e.g. '01 – 대출일별 | 02 – 종목별')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if unpr_dvsn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("unpr_dvsn is required (e.g. '01')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fund_sttl_icld_yn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fund_sttl_icld_yn is required (e.g. 'N, Y')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fncg_amt_auto_rdpt_yn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fncg_amt_auto_rdpt_yn is required (e.g. 'N')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if prcs_dvsn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("prcs_dvsn is required (e.g. '00: 전일매매포함, 01:전일매매미포함')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if depth > max_depth:
|
|||
|
|
logging.warning("Max recursive depth reached.")
|
|||
|
|
if dataframe1 is None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
if dataframe2 is None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# tr_id 설정
|
|||
|
|
if env_dv == "real":
|
|||
|
|
tr_id = "TTTC8434R"
|
|||
|
|
elif env_dv == "demo":
|
|||
|
|
tr_id = "VTTC8434R"
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real' or 'demo')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CANO": cano,
|
|||
|
|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
|
|||
|
|
"AFHR_FLPR_YN": afhr_flpr_yn,
|
|||
|
|
"OFL_YN": "",
|
|||
|
|
"INQR_DVSN": inqr_dvsn,
|
|||
|
|
"UNPR_DVSN": unpr_dvsn,
|
|||
|
|
"FUND_STTL_ICLD_YN": fund_sttl_icld_yn,
|
|||
|
|
"FNCG_AMT_AUTO_RDPT_YN": fncg_amt_auto_rdpt_yn,
|
|||
|
|
"PRCS_DVSN": prcs_dvsn,
|
|||
|
|
"CTX_AREA_FK100": FK100,
|
|||
|
|
"CTX_AREA_NK100": NK100
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 처리
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
|
|||
|
|
if dataframe1 is not None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = current_data1
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 처리
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
|
|||
|
|
if dataframe2 is not None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = current_data2
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
FK100 = res.getBody().ctx_area_fk100
|
|||
|
|
NK100 = res.getBody().ctx_area_nk100
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재
|
|||
|
|
logging.info("Call Next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
|
|||
|
|
return inquire_balance(
|
|||
|
|
env_dv, cano, acnt_prdt_cd, afhr_flpr_yn, inqr_dvsn, unpr_dvsn,
|
|||
|
|
fund_sttl_icld_yn, fncg_amt_auto_rdpt_yn, prcs_dvsn, FK100, NK100,
|
|||
|
|
"N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 주문/계좌 > 주식잔고조회_실현손익[v1_국내주식-041]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_balance_rlz_pl(
|
|||
|
|
cano: str, # 종합계좌번호
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드
|
|||
|
|
afhr_flpr_yn: str, # 시간외단일가여부
|
|||
|
|
inqr_dvsn: str, # 조회구분
|
|||
|
|
unpr_dvsn: str, # 단가구분
|
|||
|
|
fund_sttl_icld_yn: str, # 펀드결제포함여부
|
|||
|
|
fncg_amt_auto_rdpt_yn: str, # 융자금액자동상환여부
|
|||
|
|
prcs_dvsn: str, # PRCS_DVSN
|
|||
|
|
ofl_yn: str = "", # 오프라인여부
|
|||
|
|
cost_icld_yn: str = "", # 비용포함여부
|
|||
|
|
FK100: str = "", # 연속조회검색조건100
|
|||
|
|
NK100: str = "", # 연속조회키100
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속거래여부
|
|||
|
|
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임1
|
|||
|
|
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임2
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
주식잔고조회_실현손익 API입니다.
|
|||
|
|
한국투자 HTS(eFriend Plus) [0800] 국내 체결기준잔고 화면을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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|
(참고: 포럼 - 공지사항 - 신규 API 추가 안내(주식잔고조회_실현손익 외 1건))
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|
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|
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|
Args:
|
|||
|
|
cano (str): [필수] 종합계좌번호 (계좌번호 체계(8-2)의 앞 8자리)
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (계좌번호 체계(8-2)의 뒤 2자리)
|
|||
|
|
afhr_flpr_yn (str): [필수] 시간외단일가여부 (N:기본값, Y:시간외단일가)
|
|||
|
|
inqr_dvsn (str): [필수] 조회구분 (00:전체)
|
|||
|
|
unpr_dvsn (str): [필수] 단가구분 (01:기본값)
|
|||
|
|
fund_sttl_icld_yn (str): [필수] 펀드결제포함여부 (N:포함하지 않음, Y:포함)
|
|||
|
|
fncg_amt_auto_rdpt_yn (str): [필수] 융자금액자동상환여부 (N:기본값)
|
|||
|
|
prcs_dvsn (str): [필수] PRCS_DVSN (00:전일매매포함, 01:전일매매미포함)
|
|||
|
|
ofl_yn (str): 오프라인여부
|
|||
|
|
cost_icld_yn (str): 비용포함여부
|
|||
|
|
FK100 (str): 연속조회검색조건100
|
|||
|
|
NK100 (str): 연속조회키100
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속거래여부
|
|||
|
|
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임1
|
|||
|
|
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임2
|
|||
|
|
depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 주식잔고조회_실현손익 데이터 (output1, output2)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df1, df2 = inquire_balance_rlz_pl(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, afhr_flpr_yn="N", inqr_dvsn="02", unpr_dvsn="01", fund_sttl_icld_yn="N", fncg_amt_auto_rdpt_yn="N", prcs_dvsn="01")
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/inquire-balance-rlz-pl"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if cano == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("cano is required (e.g. '계좌번호 체계(8-2)의 앞 8자리')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if acnt_prdt_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '계좌번호 체계(8-2)의 뒤 2자리')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if afhr_flpr_yn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("afhr_flpr_yn is required (e.g. 'N:기본값, Y:시간외단일가')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if inqr_dvsn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("inqr_dvsn is required (e.g. '00:전체')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if unpr_dvsn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("unpr_dvsn is required (e.g. '01:기본값')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fund_sttl_icld_yn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fund_sttl_icld_yn is required (e.g. 'N:포함하지 않음, Y:포함')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fncg_amt_auto_rdpt_yn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fncg_amt_auto_rdpt_yn is required (e.g. 'N:기본값')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if prcs_dvsn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("prcs_dvsn is required (e.g. '00:전일매매포함, 01:전일매매미포함')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if depth > max_depth:
|
|||
|
|
logging.warning("Max recursive depth reached.")
|
|||
|
|
if dataframe1 is None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
if dataframe2 is None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "TTTC8494R" # 주식잔고조회_실현손익
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CANO": cano,
|
|||
|
|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
|
|||
|
|
"AFHR_FLPR_YN": afhr_flpr_yn,
|
|||
|
|
"OFL_YN": ofl_yn,
|
|||
|
|
"INQR_DVSN": inqr_dvsn,
|
|||
|
|
"UNPR_DVSN": unpr_dvsn,
|
|||
|
|
"FUND_STTL_ICLD_YN": fund_sttl_icld_yn,
|
|||
|
|
"FNCG_AMT_AUTO_RDPT_YN": fncg_amt_auto_rdpt_yn,
|
|||
|
|
"PRCS_DVSN": prcs_dvsn,
|
|||
|
|
"COST_ICLD_YN": cost_icld_yn,
|
|||
|
|
"CTX_AREA_FK100": FK100,
|
|||
|
|
"CTX_AREA_NK100": NK100
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 처리
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
|
|||
|
|
if dataframe1 is not None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = current_data1
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 처리
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
|
|||
|
|
if dataframe2 is not None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = current_data2
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
FK100 = res.getBody().ctx_area_fk100
|
|||
|
|
NK100 = res.getBody().ctx_area_nk100
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재
|
|||
|
|
logging.info("Call Next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
|
|||
|
|
return inquire_balance_rlz_pl(
|
|||
|
|
cano, acnt_prdt_cd, afhr_flpr_yn, inqr_dvsn, unpr_dvsn,
|
|||
|
|
fund_sttl_icld_yn, fncg_amt_auto_rdpt_yn, prcs_dvsn,
|
|||
|
|
ofl_yn, cost_icld_yn, FK100, NK100, "N",
|
|||
|
|
dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 기본시세 > 주식현재가 체결[v1_국내주식-009]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_ccnl(
|
|||
|
|
env_dv: str, # [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX, NX:NXT, UN:통합)
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str # [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
국내현재가 체결 API 입니다. 종목의 체결 정보를 확인할 수 있습니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX, NX:NXT, UN:통합)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 주식현재가 체결 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = inquire_ccnl("real", "J", "005930")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-ccnl"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if env_dv == "" or env_dv is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real:실전', 'demo:모의')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "" or fid_cond_mrkt_div_code is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J:KRX', 'NX:NXT', 'UN:통합')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "" or fid_input_iscd is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '123456')")
|
|||
|
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|
|||
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|
# tr_id 설정
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|||
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|
if env_dv == "real":
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|||
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tr_id = "FHKST01010300"
|
|||
|
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elif env_dv == "demo":
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|||
|
|
tr_id = "FHKST01010300"
|
|||
|
|
else:
|
|||
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|
raise ValueError("env_dv can only be 'real' or 'demo'")
|
|||
|
|
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|||
|
|
params = {
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|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
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|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd
|
|||
|
|
}
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|||
|
|
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|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
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|||
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|||
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|
if res.isOK():
|
|||
|
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current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
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|||
|
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return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
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|||
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|||
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##############################################################################################
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# [국내주식] 주문/계좌 > 신용매수가능조회[v1_국내주식-042]
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|
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|||
|
|
def inquire_credit_psamount(
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|||
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|
cano: str, # 종합계좌번호
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|
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드
|
|||
|
|
pdno: str, # 종목코드
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|||
|
|
ord_dvsn: str, # 주문구분
|
|||
|
|
crdt_type: str, # 신용유형
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|||
|
|
cma_evlu_amt_icld_yn: str, # CMA평가금액포함여부
|
|||
|
|
ovrs_icld_yn: str, # 해외포함여부
|
|||
|
|
ord_unpr: str = "" # 주문단가
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|||
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|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
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|||
|
|
신용매수가능조회 API입니다.
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|
|
신용매수주문 시 주문가능수량과 금액을 확인하실 수 있습니다.
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|
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|||
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Args:
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cano (str): [필수] 종합계좌번호
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acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드
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|
pdno (str): [필수] 종목코드
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|||
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|
ord_dvsn (str): [필수] 주문구분 (ex. 00 : 지정가, 01 : 시장가, 02 : 조건부지정가, 03 : 최유리지정가, 04 : 최우선지정가, 05 : 장전 시간외, 06 : 장후 시간외, 07 : 시간외 단일가 등)
|
|||
|
|
crdt_type (str): [필수] 신용유형 (ex. 21 : 자기융자신규, 23 : 유통융자신규, 26 : 유통대주상환, 28 : 자기대주상환, 25 : 자기융자상환, 27 : 유통융자상환, 22 : 유통대주신규, 24 : 자기대주신규)
|
|||
|
|
cma_evlu_amt_icld_yn (str): [필수] CMA평가금액포함여부
|
|||
|
|
ovrs_icld_yn (str): [필수] 해외포함여부
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|||
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|
ord_unpr (str): 주문단가 (ex. 1주당 가격. 장전/장후 시간외, 시장가의 경우 "0" 입력 권고)
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|||
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|
Returns:
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|
pd.DataFrame: 신용매수가능조회 데이터
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Example:
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>>> df = inquire_credit_psamount(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, pdno="005930", ord_dvsn="00", crdt_type="21", cma_evlu_amt_icld_yn="N", ovrs_icld_yn="N")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/inquire-credit-psamount"
|
|||
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|
|
# 필수 파라미터 검증
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if cano == "" or cano is None:
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|
raise ValueError("cano is required")
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|
|
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|||
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|
if acnt_prdt_cd == "" or acnt_prdt_cd is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required")
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|||
|
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|
|||
|
|
if pdno == "" or pdno is None:
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|||
|
|
raise ValueError("pdno is required")
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|||
|
|
if ord_dvsn == "" or ord_dvsn is None:
|
|||
|
|
raise ValueError(
|
|||
|
|
"ord_dvsn is required (e.g. '00 : 지정가, 01 : 시장가, 02 : 조건부지정가, 03 : 최유리지정가, 04 : 최우선지정가, 05 : 장전 시간외, 06 : 장후 시간외, 07 : 시간외 단일가 등')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if crdt_type == "" or crdt_type is None:
|
|||
|
|
raise ValueError(
|
|||
|
|
"crdt_type is required (e.g. '21 : 자기융자신규, 23 : 유통융자신규, 26 : 유통대주상환, 28 : 자기대주상환, 25 : 자기융자상환, 27 : 유통융자상환, 22 : 유통대주신규, 24 : 자기대주신규')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cma_evlu_amt_icld_yn == "" or cma_evlu_amt_icld_yn is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("cma_evlu_amt_icld_yn is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ovrs_icld_yn == "" or ovrs_icld_yn is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("ovrs_icld_yn is required")
|
|||
|
|
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|||
|
|
tr_id = "TTTC8909R"
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|||
|
|
|
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|
|
params = {
|
|||
|
|
"CANO": cano,
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|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
|
|||
|
|
"PDNO": pdno,
|
|||
|
|
"ORD_DVSN": ord_dvsn,
|
|||
|
|
"CRDT_TYPE": crdt_type,
|
|||
|
|
"CMA_EVLU_AMT_ICLD_YN": cma_evlu_amt_icld_yn,
|
|||
|
|
"OVRS_ICLD_YN": ovrs_icld_yn,
|
|||
|
|
"ORD_UNPR": ord_unpr
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output, index=[0])
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|||
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|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
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|
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|||
|
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##############################################################################################
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|
|
# [국내주식] 주문/계좌 > 주식일별주문체결조회[v1_국내주식-005]
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|||
|
|
##############################################################################################
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|||
|
|
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|||
|
|
def inquire_daily_ccld(
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|||
|
|
env_dv: str, # [필수] 실전모의구분 (real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
pd_dv: str, # [필수] 3개월이전이내구분 (before:이전, inner:이내)
|
|||
|
|
cano: str, # [필수] 종합계좌번호
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # [필수] 계좌상품코드
|
|||
|
|
inqr_strt_dt: str, # [필수] 조회시작일자
|
|||
|
|
inqr_end_dt: str, # [필수] 조회종료일자
|
|||
|
|
sll_buy_dvsn_cd: str, # [필수] 매도매수구분코드 (00 : 전체 / 01 : 매도 / 02 : 매수)
|
|||
|
|
ccld_dvsn: str, # [필수] 체결구분 (00 전체 / 01 체결 / 02 미체결)
|
|||
|
|
inqr_dvsn: str, # [필수] 조회구분 (00 역순 / 01 정순)
|
|||
|
|
inqr_dvsn_3: str, # [필수] 조회구분3 (00 전체 / 01 현금 / 02 신용 / 03 담보 / 04 대주 / 05 대여 / 06 자기융자신규/상환 / 07 유통융자신규/상환)
|
|||
|
|
pdno: str = "", # 상품번호
|
|||
|
|
ord_gno_brno: str = "", # 주문채번지점번호
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|||
|
|
odno: str = "", # 주문번호 (주문시 한국투자증권 시스템에서 채번된 주문번호)
|
|||
|
|
inqr_dvsn_1: str = "", # 조회구분1 (없음: 전체 / 1: ELW / 2: 프리보드)
|
|||
|
|
FK100: str = "", # 연속조회검색조건100 (공란: 최초 조회 / 이전 조회 Output 사용)
|
|||
|
|
NK100: str = "", # 연속조회키100 (공란: 최초 조회 / 이전 조회 Output 사용)
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속거래여부
|
|||
|
|
excg_id_dvsn_cd: Optional[str] = "KRX", # 거래소ID구분코드 (KRX / NXT / SOR / ALL)
|
|||
|
|
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
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|||
|
|
주식일별주문체결조회 API입니다.
|
|||
|
|
실전계좌의 경우, 한 번의 호출에 최대 100건까지 확인 가능하며, 이후의 값은 연속조회를 통해 확인하실 수 있습니다.
|
|||
|
|
모의계좌의 경우, 한 번의 호출에 최대 15건까지 확인 가능하며, 이후의 값은 연속조회를 통해 확인하실 수 있습니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
* 다만, 3개월 이전 체결내역 조회(CTSC9115R) 의 경우,
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|
장중에는 많은 거래량으로 인해 순간적으로 DB가 밀렸거나 응답을 늦게 받거나 하는 등의 이슈가 있을 수 있어
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|
① 가급적 장 종료 이후(15:30 이후) 조회하시고
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|||
|
|
② 조회기간(INQR_STRT_DT와 INQR_END_DT 사이의 간격)을 보다 짧게 해서 조회하는 것을
|
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|
|
권유드립니다.
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|
Args:
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|
env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
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|||
|
|
pd_dv (str): [필수] 3개월이전이내구분 (ex. before:이전, inner:이내)
|
|||
|
|
cano (str): [필수] 종합계좌번호
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드
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|||
|
|
inqr_strt_dt (str): [필수] 조회시작일자
|
|||
|
|
inqr_end_dt (str): [필수] 조회종료일자
|
|||
|
|
sll_buy_dvsn_cd (str): [필수] 매도매수구분코드 (ex. 00 : 전체 / 01 : 매도 / 02 : 매수)
|
|||
|
|
pdno (str): 상품번호
|
|||
|
|
ccld_dvsn (str): [필수] 체결구분 (ex. 00 전체 / 01 체결 / 02 미체결)
|
|||
|
|
inqr_dvsn (str): [필수] 조회구분 (ex. 00 역순 / 01 정순)
|
|||
|
|
inqr_dvsn_3 (str): [필수] 조회구분3 (ex. 00 전체 / 01 현금 / 02 신용 / 03 담보 / 04 대주 / 05 대여 / 06 자기융자신규/상환 / 07 유통융자신규/상환)
|
|||
|
|
ord_gno_brno (str): 주문채번지점번호
|
|||
|
|
odno (str): 주문번호 (ex. 주문시 한국투자증권 시스템에서 채번된 주문번호)
|
|||
|
|
inqr_dvsn_1 (str): 조회구분1 (ex. 없음: 전체 / 1: ELW / 2: 프리보드)
|
|||
|
|
FK100 (str): 연속조회검색조건100 (ex. 공란: 최초 조회 / 이전 조회 Output 사용)
|
|||
|
|
NK100 (str): 연속조회키100 (ex. 공란: 최초 조회 / 이전 조회 Output 사용)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속거래여부
|
|||
|
|
excg_id_dvsn_cd (Optional[str]): 거래소ID구분코드 (ex. KRX / NXT / SOR / ALL)
|
|||
|
|
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
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|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1 데이터프레임, output2 데이터프레임)
|
|||
|
|
|
|||
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|
Example:
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>>> df1, df2 = inquire_daily_ccld(
|
|||
|
|
... env_dv="real", pd_dv="inner", cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod,
|
|||
|
|
... inqr_strt_dt="20220810", inqr_end_dt="20220810",
|
|||
|
|
... sll_buy_dvsn_cd="00", pdno="005930", ccld_dvsn="00",
|
|||
|
|
... inqr_dvsn="00", inqr_dvsn_3="00"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/inquire-daily-ccld"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if env_dv == "":
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|||
|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real:실전', 'demo:모의')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if pd_dv == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("pd_dv is required (e.g. 'before:이전', 'inner:이내')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cano == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("cano is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if acnt_prdt_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if inqr_strt_dt == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("inqr_strt_dt is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if inqr_end_dt == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("inqr_end_dt is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if sll_buy_dvsn_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("sll_buy_dvsn_cd is required (e.g. '00 : 전체 / 01 : 매도 / 02 : 매수')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ccld_dvsn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("ccld_dvsn is required (e.g. '00 전체 / 01 체결 / 02 미체결')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if inqr_dvsn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("inqr_dvsn is required (e.g. '00 역순 / 01 정순')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if inqr_dvsn_3 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError(
|
|||
|
|
"inqr_dvsn_3 is required (e.g. '00 전체 / 01 현금 / 02 신용 / 03 담보 / 04 대주 / 05 대여 / 06 자기융자신규/상환 / 07 유통융자신규/상환')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if depth > max_depth:
|
|||
|
|
logging.warning("Max recursive depth reached.")
|
|||
|
|
if dataframe1 is None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
if dataframe2 is None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# tr_id 설정
|
|||
|
|
if env_dv == "real":
|
|||
|
|
if pd_dv == "before":
|
|||
|
|
tr_id = "CTSC9215R"
|
|||
|
|
elif pd_dv == "inner":
|
|||
|
|
tr_id = "TTTC0081R"
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("pd_dv can only be 'before' or 'inner'")
|
|||
|
|
elif env_dv == "demo":
|
|||
|
|
if pd_dv == "before":
|
|||
|
|
tr_id = "VTSC9215R"
|
|||
|
|
elif pd_dv == "inner":
|
|||
|
|
tr_id = "VTTC0081R"
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("pd_dv can only be 'before' or 'inner'")
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real' or 'demo')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CANO": cano,
|
|||
|
|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
|
|||
|
|
"INQR_STRT_DT": inqr_strt_dt,
|
|||
|
|
"INQR_END_DT": inqr_end_dt,
|
|||
|
|
"SLL_BUY_DVSN_CD": sll_buy_dvsn_cd,
|
|||
|
|
"PDNO": pdno,
|
|||
|
|
"CCLD_DVSN": ccld_dvsn,
|
|||
|
|
"INQR_DVSN": inqr_dvsn,
|
|||
|
|
"INQR_DVSN_3": inqr_dvsn_3,
|
|||
|
|
"ORD_GNO_BRNO": ord_gno_brno,
|
|||
|
|
"ODNO": odno,
|
|||
|
|
"INQR_DVSN_1": inqr_dvsn_1,
|
|||
|
|
"CTX_AREA_FK100": FK100,
|
|||
|
|
"CTX_AREA_NK100": NK100
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if excg_id_dvsn_cd is not None:
|
|||
|
|
params["EXCG_ID_DVSN_CD"] = excg_id_dvsn_cd
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 (array) 처리
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
|
|||
|
|
if dataframe1 is not None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = current_data1
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 (object) 처리
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame([res.getBody().output2])
|
|||
|
|
if dataframe2 is not None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = current_data2
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
FK100 = res.getBody().ctx_area_fk100
|
|||
|
|
NK100 = res.getBody().ctx_area_nk100
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재
|
|||
|
|
logging.info("Call Next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
|
|||
|
|
return inquire_daily_ccld(
|
|||
|
|
env_dv, pd_dv, cano, acnt_prdt_cd, inqr_strt_dt, inqr_end_dt,
|
|||
|
|
sll_buy_dvsn_cd, pdno, ccld_dvsn, inqr_dvsn, inqr_dvsn_3,
|
|||
|
|
ord_gno_brno, odno, inqr_dvsn_1, FK100, NK100, "N",
|
|||
|
|
excg_id_dvsn_cd, dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 기본시세 > 국내주식업종기간별시세(일_주_월_년)[v1_국내주식-021]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_daily_indexchartprice(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 업종 상세코드
|
|||
|
|
fid_input_date_1: str, # 조회 시작일자
|
|||
|
|
fid_input_date_2: str, # 조회 종료일자
|
|||
|
|
fid_period_div_code: str, # 기간분류코드
|
|||
|
|
env_dv: str = "real", # [추가] 실전모의구분 (real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 업종/기타
|
|||
|
|
국내주식업종기간별시세(일_주_월_년)[v1_국내주식-021]
|
|||
|
|
국내주식업종기간별시세(일_주_월_년) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 업종 : U
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0001 : 종합 0002 : 대형주 ... 포탈 (FAQ : 종목정보 다운로드(국내) - 업종코드 참조)
|
|||
|
|
fid_input_date_1 (str): 조회 시작일자 (ex. 20220501)
|
|||
|
|
fid_input_date_2 (str): 조회 종료일자 (ex. 20220530)
|
|||
|
|
fid_period_div_code (str): D:일봉 W:주봉, M:월봉, Y:년봉
|
|||
|
|
env_dv (str): [추가] 실전모의구분 (real:실전, demo:모의, 기본값: 'real')
|
|||
|
|
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 국내주식업종기간별시세(일_주_월_년) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df1, df2 = inquire_daily_indexchartprice(
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="U",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="0001",
|
|||
|
|
... fid_input_date_1="20220501",
|
|||
|
|
... fid_input_date_2="20220530",
|
|||
|
|
... fid_period_div_code="D",
|
|||
|
|
... env_dv="real" # 실전투자
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> df1, df2 = inquire_daily_indexchartprice(
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="U",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="0001",
|
|||
|
|
... fid_input_date_1="20220501",
|
|||
|
|
... fid_input_date_2="20220530",
|
|||
|
|
... fid_period_div_code="D",
|
|||
|
|
... env_dv="demo" # 모의투자
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-daily-indexchartprice"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0001')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0001')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_date_1:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20220501')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20220501')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_date_2:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_date_2 is required. (e.g. '20220530')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_date_2 is required. (e.g. '20220530')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_period_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_period_div_code is required. (e.g. 'D')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_period_div_code is required. (e.g. 'D')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# env_dv 파라미터 검증 (모의투자 지원 로직)
|
|||
|
|
if env_dv not in ["real", "demo"]:
|
|||
|
|
logger.error("env_dv must be 'real' or 'demo'")
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv must be 'real' or 'demo'")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame(), dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출 URL 설정
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# TR ID 설정 (모의투자 지원 로직)
|
|||
|
|
if env_dv == "real" or env_dv == "demo":
|
|||
|
|
tr_id = "FHKUP03500100" # 실전투자용 TR ID
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv can only be 'real' or 'demo'")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_2": fid_input_date_2,
|
|||
|
|
"FID_PERIOD_DIV_CODE": fid_period_div_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1],
|
|||
|
|
ignore_index=True) if dataframe1 is not None else current_data1
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output2'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output2
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2],
|
|||
|
|
ignore_index=True) if dataframe2 is not None else current_data2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]:
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return inquire_daily_indexchartprice(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_input_date_1,
|
|||
|
|
fid_input_date_2,
|
|||
|
|
fid_period_div_code,
|
|||
|
|
env_dv, # env_dv 파라미터 추가
|
|||
|
|
dataframe1,
|
|||
|
|
dataframe2,
|
|||
|
|
"N", depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 기본시세 > 국내주식기간별시세(일/주/월/년)[v1_국내주식-016]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_daily_itemchartprice(
|
|||
|
|
env_dv: str, # 실전모의구분
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_input_date_1: str, # 입력 날짜 1
|
|||
|
|
fid_input_date_2: str, # 입력 날짜 2
|
|||
|
|
fid_period_div_code: str, # 기간분류코드
|
|||
|
|
fid_org_adj_prc: str # 수정주가 원주가 가격 여부
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
국내주식기간별시세(일/주/월/년) API입니다.
|
|||
|
|
실전계좌/모의계좌의 경우, 한 번의 호출에 최대 100건까지 확인 가능합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX, NX:NXT, UN:통합)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 종목코드 (ex 005930 삼성전자))
|
|||
|
|
fid_input_date_1 (str): [필수] 입력 날짜 1 (ex. 조회 시작일자)
|
|||
|
|
fid_input_date_2 (str): [필수] 입력 날짜 2 (ex. 조회 종료일자 (최대 100개))
|
|||
|
|
fid_period_div_code (str): [필수] 기간분류코드 (ex. D:일봉 W:주봉, M:월봉, Y:년봉)
|
|||
|
|
fid_org_adj_prc (str): [필수] 수정주가 원주가 가격 여부 (ex. 0:수정주가 1:원주가)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1 데이터, output2 데이터)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df1, df2 = inquire_daily_itemchartprice("real", "J", "005930", "20220101", "20220809", "D", "1")
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-daily-itemchartprice"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if env_dv == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real:실전, demo:모의')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J:KRX, NX:NXT, UN:통합')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '종목코드 (ex 005930 삼성전자)')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_date_1 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_date_1 is required (e.g. '조회 시작일자')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_date_2 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_date_2 is required (e.g. '조회 종료일자 (최대 100개)')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_period_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_period_div_code is required (e.g. 'D:일봉 W:주봉, M:월봉, Y:년봉')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_org_adj_prc == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_org_adj_prc is required (e.g. '0:수정주가 1:원주가')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# TR_ID 설정
|
|||
|
|
if env_dv == "real":
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST03010100"
|
|||
|
|
elif env_dv == "demo":
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST03010100"
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real' or 'demo')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_2": fid_input_date_2,
|
|||
|
|
"FID_PERIOD_DIV_CODE": fid_period_div_code,
|
|||
|
|
"FID_ORG_ADJ_PRC": fid_org_adj_prc
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 처리 (object 타입이므로 DataFrame)
|
|||
|
|
output1_data = pd.DataFrame([res.getBody().output1])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 처리 (array 타입이므로 DataFrame)
|
|||
|
|
output2_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
return (output1_data, output2_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return (pd.DataFrame(), pd.DataFrame())
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 기본시세 > 주식현재가 시간외일자별주가[v1_국내주식-026]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_daily_overtimeprice(
|
|||
|
|
env_dv: str, # [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J)
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str # [필수] 입력 종목코드
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
주식현재가 시간외일자별주가 API입니다. (최근일 30건만 조회 가능)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1, output2) 데이터프레임 튜플
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> result1, result2 = inquire_daily_overtimeprice("real", "J", "005930")
|
|||
|
|
>>> print(result1)
|
|||
|
|
>>> print(result2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-daily-overtimeprice"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if env_dv == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real:실전, demo:모의')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# TR_ID 설정
|
|||
|
|
if env_dv == "real":
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST02320000"
|
|||
|
|
elif env_dv == "demo":
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST02320000"
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv can only be 'real' or 'demo'")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 (object) -> DataFrame
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|||
|
|
output1_data = pd.DataFrame(res.getBody().output1, index=[0])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 (array) -> DataFrame
|
|||
|
|
output2_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
return output1_data, output2_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
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##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 기본시세 > 주식현재가 일자별[v1_국내주식-010]
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|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_daily_price(
|
|||
|
|
env_dv: str, # [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX, NX:NXT, UN:통합)
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # [필수] 입력 종목코드 (ex. 종목코드 (ex 005930 삼성전자))
|
|||
|
|
fid_period_div_code: str, # [필수] 기간 분류 코드 (ex. D:(일)최근 30거래일, W:(주)최근 30주, M:(월)최근 30개월)
|
|||
|
|
fid_org_adj_prc: str
|
|||
|
|
# [필수] 수정주가 원주가 가격 (ex. 0:수정주가미반영, 1:수정주가반영, *수정주가는 액면분할/액면병합 등 권리 발생 시 과거 시세를 현재 주가에 맞게 보정한 가격)
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
주식현재가 일자별 API입니다. 일/주/월별 주가를 확인할 수 있으며 최근 30일(주,별)로 제한되어 있습니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX, NX:NXT, UN:통합)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 종목코드 (ex 005930 삼성전자))
|
|||
|
|
fid_period_div_code (str): [필수] 기간 분류 코드 (ex. D:(일)최근 30거래일, W:(주)최근 30주, M:(월)최근 30개월)
|
|||
|
|
fid_org_adj_prc (str): [필수] 수정주가 원주가 가격 (ex. 0:수정주가미반영, 1:수정주가반영, *수정주가는 액면분할/액면병합 등 권리 발생 시 과거 시세를 현재 주가에 맞게 보정한 가격)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 주식현재가 일자별 데이터
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|
Raises:
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|
ValueError: 필수 파라미터가 누락된 경우
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|
Example:
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|
>>> df = inquire_daily_price("real", "J", "005930", "D", "1")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-daily-price"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if env_dv == "" or env_dv is None:
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|||
|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real:실전, demo:모의')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "" or fid_cond_mrkt_div_code is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J:KRX, NX:NXT, UN:통합')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "" or fid_input_iscd is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '종목코드 (ex 005930 삼성전자)')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_period_div_code == "" or fid_period_div_code is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_period_div_code is required (e.g. 'D:(일)최근 30거래일, W:(주)최근 30주, M:(월)최근 30개월')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_org_adj_prc == "" or fid_org_adj_prc is None:
|
|||
|
|
raise ValueError(
|
|||
|
|
"fid_org_adj_prc is required (e.g. '0:수정주가미반영, 1:수정주가반영, *수정주가는 액면분할/액면병합 등 권리 발생 시 과거 시세를 현재 주가에 맞게 보정한 가격')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# tr_id 설정 (실전/모의 모두 동일)
|
|||
|
|
if env_dv == "real":
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST01010400"
|
|||
|
|
elif env_dv == "demo":
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST01010400"
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv can only be real or demo")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_PERIOD_DIV_CODE": fid_period_div_code,
|
|||
|
|
"FID_ORG_ADJ_PRC": fid_org_adj_prc
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output은 array 자료형이므로 DataFrame으로 변환
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|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 시세분석 > 종목별일별매수매도체결량 [v1_국내주식-056]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_daily_trade_volume(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # FID 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # FID 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_period_div_code: str, # FID 기간 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_date_1: str = "", # FID 입력 날짜1
|
|||
|
|
fid_input_date_2: str = "" # FID 입력 날짜2
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
종목별일별매수매도체결량 API입니다. 실전계좌의 경우, 한 번의 호출에 최대 100건까지 확인 가능합니다.
|
|||
|
|
국내주식 종목의 일별 매수체결량, 매도체결량 데이터를 확인할 수 있습니다.
|
|||
|
|
|
|||
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|
Args:
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|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] FID 조건 시장 분류 코드 (J:KRX, NX:NXT, UN:통합)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] FID 입력 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
fid_period_div_code (str): [필수] FID 기간 분류 코드 (ex. D)
|
|||
|
|
fid_input_date_1 (str): FID 입력 날짜1
|
|||
|
|
fid_input_date_2 (str): FID 입력 날짜2
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1 데이터프레임, output2 데이터프레임)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df1, df2 = inquire_daily_trade_volume("J", "005930", "D")
|
|||
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|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-daily-trade-volume"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '005930')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_period_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_period_div_code is required (e.g. 'D')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST03010800"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_PERIOD_DIV_CODE": fid_period_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_2": fid_input_date_2
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 (object) - 단일 레코드
|
|||
|
|
output1_data = pd.DataFrame([res.getBody().output1])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 (array) - 배열 데이터
|
|||
|
|
output2_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
return output1_data, output2_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] ELW시세 > ELW 현재가 시세 [v1_국내주식-014]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_elw_price(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # FID 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # FID 입력 종목코드
|
|||
|
|
env_dv: str = "real", # 실전모의구분 (real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] ELW시세
|
|||
|
|
ELW 현재가 시세[v1_국내주식-014]
|
|||
|
|
ELW 현재가 시세 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): FID 조건 시장 분류 코드 (예: 'W')
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): FID 입력 종목코드 (예: '000660')
|
|||
|
|
env_dv (str): [추가] 실전모의구분 (real:실전, demo:모의, 기본값: 'real')
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부 (기본값: '')
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (기본값: None)
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이 (기본값: 0)
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: ELW 현재가 시세 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = inquire_elw_price('W', '000660', env_dv='real') # 실전투자
|
|||
|
|
>>> df = inquire_elw_price('W', '000660', env_dv='demo') # 모의투자
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-elw-price"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'W')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'W')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# env_dv 파라미터 검증 (모의투자 지원 로직)
|
|||
|
|
if env_dv not in ["real", "demo"]:
|
|||
|
|
logger.error("env_dv must be 'real' or 'demo'")
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv must be 'real' or 'demo'")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출 URL 설정
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# TR ID 설정 (모의투자 지원 로직)
|
|||
|
|
if env_dv == "real" or env_dv == "demo":
|
|||
|
|
tr_id = "FHKEW15010000" # 실전투자용 TR ID
|
|||
|
|
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv can only be 'real' or 'demo'")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 요청 파라미터 설정
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 응답 처리
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]:
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return inquire_elw_price(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
env_dv,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 업종/기타 > 국내업종 구분별전체시세[v1_국내주식-066]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_index_category_price(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # FID 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # FID 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # FID 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_mrkt_cls_code: str, # FID 시장 구분 코드
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code: str, # FID 소속 구분 코드
|
|||
|
|
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 업종/기타
|
|||
|
|
국내업종 구분별전체시세[v1_국내주식-066]
|
|||
|
|
국내업종 구분별전체시세 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (업종 U)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 코스피(0001), 코스닥(1001), 코스피200(2001) ... 포탈 (FAQ : 종목정보 다운로드(국내) - 업종코드 참조)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key( 20214 )
|
|||
|
|
fid_mrkt_cls_code (str): 시장구분코드(K:거래소, Q:코스닥, K2:코스피200)
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code (str): 시장구분코드에 따라 아래와 같이 입력 시장구분코드(K:거래소) 0:전업종, 1:기타구분, 2:자본금구분 3:상업별구분 시장구분코드(Q:코스닥) 0:전업종, 1:기타구분, 2:벤처구분 3:일반구분 시장구분코드(K2:코스닥) 0:전업종
|
|||
|
|
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 국내업종 구분별전체시세 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df1, df2 = inquire_index_category_price(
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code='U',
|
|||
|
|
... fid_input_iscd='0001',
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code='20214',
|
|||
|
|
... fid_mrkt_cls_code='K',
|
|||
|
|
... fid_blng_cls_code='0'
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-index-category-price"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0001')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0001')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20214')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20214')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_mrkt_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_mrkt_cls_code is required. (e.g. 'K')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_mrkt_cls_code is required. (e.g. 'K')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_blng_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_blng_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_blng_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame(), dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPUP02140000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"FID_MRKT_CLS_CODE": fid_mrkt_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_BLNG_CLS_CODE": fid_blng_cls_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1],
|
|||
|
|
ignore_index=True) if dataframe1 is not None else current_data1
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output2'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output2
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2],
|
|||
|
|
ignore_index=True) if dataframe2 is not None else current_data2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]:
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return inquire_index_category_price(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_mrkt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code,
|
|||
|
|
"N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 업종/기타 > 국내업종 일자별지수 [v1_국내주식-065]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_index_daily_price(
|
|||
|
|
fid_period_div_code: str, # FID 기간 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # FID 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # FID 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_input_date_1: str, # FID 입력 날짜1
|
|||
|
|
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 업종/기타
|
|||
|
|
국내업종 일자별지수[v1_국내주식-065]
|
|||
|
|
국내업종 일자별지수 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_period_div_code (str): 일/주/월 구분코드 ( D:일별 , W:주별, M:월별 )
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (업종 U)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 코스피(0001), 코스닥(1001), 코스피200(2001) ... 포탈 (FAQ : 종목정보 다운로드(국내) - 업종코드 참조)
|
|||
|
|
fid_input_date_1 (str): 입력 날짜(ex. 20240223)
|
|||
|
|
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 국내업종 일자별지수 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df1, df2 = inquire_index_daily_price('D', 'U', '0001', '20240223')
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-index-daily-price"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_period_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_period_div_code is required. (e.g. 'D')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_period_div_code is required. (e.g. 'D')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0001')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0001')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_date_1:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20240223')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20240223')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame(), dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPUP02120000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_PERIOD_DIV_CODE": fid_period_div_code,
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1],
|
|||
|
|
ignore_index=True) if dataframe1 is not None else current_data1
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.DataFrame() if dataframe1 is None else dataframe1
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output2'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output2
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2],
|
|||
|
|
ignore_index=True) if dataframe2 is not None else current_data2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.DataFrame() if dataframe2 is None else dataframe2
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]:
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return inquire_index_daily_price(
|
|||
|
|
fid_period_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_input_date_1,
|
|||
|
|
"N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 업종/기타 > 국내업종 현재지수 [v1_국내주식-063]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_index_price(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # FID 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # FID 입력 종목코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 업종/기타
|
|||
|
|
국내업종 현재지수[v1_국내주식-063]
|
|||
|
|
국내업종 현재지수 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 업종(U)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 코스피(0001), 코스닥(1001), 코스피200(2001) ... 포탈 (FAQ : 종목정보 다운로드(국내) - 업종코드 참조)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내업종 현재지수 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = inquire_index_price("U", "0001")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-index-price"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0001')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0001')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출 URL 및 거래 ID 설정
|
|||
|
|
tr_id = "FHPUP02100000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 요청 파라미터 설정
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출 성공 시 데이터 처리
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 기존 데이터프레임과 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return inquire_index_price(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# API 호출 실패 시 에러 로그 출력
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 업종/기타 > 국내업종 시간별지수(초)[국내주식-064]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_index_tickprice(
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 시장 분류 코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 업종/기타
|
|||
|
|
국내업종 시간별지수(초)[국내주식-064]
|
|||
|
|
국내업종 시간별지수(초) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200, 3003:KSQ150
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (업종 U)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내업종 시간별지수(초) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = inquire_index_tickprice('0001', 'U')
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-index-tickprice"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0001')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0001')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPUP02110100"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# 응답 데이터 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return inquire_index_tickprice(
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# API 에러 처리
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 업종/기타 > 국내업종 시간별지수(분)[국내주식-119]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_index_timeprice(
|
|||
|
|
fid_input_hour_1: str, # ?입력 시간1
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 업종/기타
|
|||
|
|
국내업종 시간별지수(분)[국내주식-119]
|
|||
|
|
국내업종 시간별지수(분) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_input_hour_1 (str): 초단위, 60(1분), 300(5분), 600(10분)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200, 3003:KSQ150
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (업종 U)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내업종 시간별지수(분) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = inquire_index_timeprice("60", "0001", "U")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-index-timeprice"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_input_hour_1:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_hour_1 is required. (e.g. '60')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_hour_1 is required. (e.g. '60')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0001')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0001')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPUP02110200"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_INPUT_HOUR_1": fid_input_hour_1,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return inquire_index_timeprice(
|
|||
|
|
fid_input_hour_1,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 기본시세 > 주식현재가 투자자[v1_국내주식-012]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_investor(
|
|||
|
|
env_dv: str, # [필수] 실전모의구분
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str # [필수] 입력 종목코드
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
주식현재가 투자자 API입니다. 개인, 외국인, 기관 등 투자 정보를 확인할 수 있습니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
[유의사항]
|
|||
|
|
- 외국인은 외국인(외국인투자등록 고유번호가 있는 경우)+기타 외국인을 지칭합니다.
|
|||
|
|
- 당일 데이터는 장 종료 후 제공됩니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX, NX:NXT, UN:통합)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 주식현재가 투자자 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = inquire_investor(env_dv="real", fid_cond_mrkt_div_code="J", fid_input_iscd="005930")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-investor"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if env_dv == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real:실전, demo:모의')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J:KRX')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '123456')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# tr_id 설정
|
|||
|
|
if env_dv == "real":
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST01010900"
|
|||
|
|
elif env_dv == "demo":
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST01010900"
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv can only be real or demo")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 시세분석 > 시장별 투자자매매동향(일별) [국내주식-075]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_investor_daily_by_market(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. U:업종)
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # [필수] 입력 종목코드 (ex. 0001)
|
|||
|
|
fid_input_date_1: str, # [필수] 입력 날짜1 (ex. 20250701)
|
|||
|
|
fid_input_iscd_1: str, # [필수] 입력 종목코드 (ex. KSP:코스피, KSQ:코스닥)
|
|||
|
|
fid_input_date_2: str, # [필수] 입력 날짜1과 동일날짜 입력
|
|||
|
|
fid_input_iscd_2: str, # [필수] 입력 종목코드 (ex. 업종분류코드)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
시장별 투자자매매동향(일별) API입니다.
|
|||
|
|
한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0404] 시장별 일별동향 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. U:업종)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 0001)
|
|||
|
|
fid_input_date_1 (str): [필수] 입력 날짜1 (ex. 20250701)
|
|||
|
|
fid_input_iscd_1 (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. KSP:코스피, KSQ:코스닥)
|
|||
|
|
fid_input_date_2 (str): [필수] 입력 날짜1과 동일날짜 입력
|
|||
|
|
fid_input_iscd_2 (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 업종분류코드)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 시장별 투자자매매동향(일별) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = inquire_investor_daily_by_market("U", "0001", "20250701", "KSP", "20250701", "0001")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-investor-daily-by-market"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
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|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '0001')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_date_1 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_date_1 is required (e.g. '20250701')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_1 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd_1 is required (e.g. 'KSP')")
|
|||
|
|
|
|||
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|
if fid_input_date_2 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_date_2 is required (e.g. '20250701')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_2 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd_2 is required (e.g. 업종분류코드')")
|
|||
|
|
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|||
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|
tr_id = "FHPTJ04040000" # 시장별 투자자매매동향(일별)
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|
params = {
|
|||
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|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code, # 조건 시장 분류 코드
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|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1, # 입력 날짜1
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD_1": fid_input_iscd_1, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_2": fid_input_date_2, # 입력 날짜2
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD_2": fid_input_iscd_2, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
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|
|
# [국내주식] 시세분석 > 시장별 투자자매매동향(시세)[v1_국내주식-074]
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##############################################################################################
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|
|
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|
def inquire_investor_time_by_market(
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # [필수] 시장구분
|
|||
|
|
fid_input_iscd_2: str # [필수] 업종구분
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
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|||
|
|
시장별 투자자매매동향(시세성) API입니다.
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|
한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0403] 시장별 시간동향 의 상단 표 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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|
Args:
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 시장구분
|
|||
|
|
fid_input_iscd_2 (str): [필수] 업종구분
|
|||
|
|
|
|||
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|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 시장별 투자자매매동향 데이터
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|
|
Example:
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|
>>> df = inquire_investor_time_by_market(fid_input_iscd="999", fid_input_iscd_2="S001")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-investor-time-by-market"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required")
|
|||
|
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|||
|
|
if fid_input_iscd_2 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd_2 is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPTJ04030000"
|
|||
|
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|
params = {
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd, # 시장구분
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|||
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|
"FID_INPUT_ISCD_2": fid_input_iscd_2 # 업종구분
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
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|||
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|
# [국내주식] 기본시세 > 주식현재가 회원사[v1_국내주식-013]
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|||
|
|
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|||
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|
def inquire_member(
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|||
|
|
env_dv: str, # [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX)
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
주식 현재가 회원사 API입니다. 회원사의 투자 정보를 확인할 수 있습니다.
|
|||
|
|
|
|||
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|
Args:
|
|||
|
|
env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX, NX:NXT, UN:통합)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 주식현재가 회원사 데이터
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|||
|
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|
|||
|
|
Example:
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|||
|
|
>>> df = inquire_member(env_dv="real", fid_cond_mrkt_div_code="J", fid_input_iscd="005930")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-member"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if env_dv == "" or env_dv is None:
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|||
|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real:실전, demo:모의')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "" or fid_cond_mrkt_div_code is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J:KRX')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "" or fid_input_iscd is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '123456')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# tr_id 설정
|
|||
|
|
if env_dv == "real":
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|||
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|
tr_id = "FHKST01010600"
|
|||
|
|
elif env_dv == "demo":
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST01010600"
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv can only be real or demo")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame([res.getBody().output])
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
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|
# [국내주식] 시세분석 > 주식현재가 회원사 종목매매동향 [국내주식-197]
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|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_member_daily(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건시장분류코드 (ex. 주식J)
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # [필수] 입력종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
fid_input_iscd_2: str, # [필수] 회원사코드 (ex. 회원사코드 FAQ 종목정보 다운로드(국내) > 회원사 참조)
|
|||
|
|
fid_input_date_1: str, # [필수] 입력날짜1
|
|||
|
|
fid_input_date_2: str, # [필수] 입력날짜2
|
|||
|
|
fid_sctn_cls_code: str = "" # 데이터 순위 (초기값: "")
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
주식현재가 회원사 종목매매동향 API입니다.
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|||
|
|
한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0454] 증권사 종목매매동향 화면을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건시장분류코드 (ex. J:KRX, NX:NXT)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
fid_input_iscd_2 (str): [필수] 회원사코드 (ex. 회원사코드 FAQ 종목정보 다운로드(국내) > 회원사 참조)
|
|||
|
|
fid_input_date_1 (str): [필수] 입력날짜1
|
|||
|
|
fid_input_date_2 (str): [필수] 입력날짜2
|
|||
|
|
fid_sctn_cls_code (str): 데이터 순위 (초기값: "")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 주식현재가 회원사 종목매매동향 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
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|
>>> df = inquire_member_daily(
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="005930",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd_2="00003",
|
|||
|
|
... fid_input_date_1="20240501",
|
|||
|
|
... fid_input_date_2="20240624"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-member-daily"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '123456')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_2 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd_2 is required (e.g. '00003')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_date_1 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_date_1 is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_date_2 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_date_2 is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST04540000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD_2": fid_input_iscd_2,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_2": fid_input_date_2,
|
|||
|
|
"FID_SCTN_CLS_CODE": fid_sctn_cls_code
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 기본시세 > 국내주식 시간외호가[국내주식-077]
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|||
|
|
##############################################################################################
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|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_overtime_asking_price(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 시장 분류 코드 (ex. J:주식)
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # [필수] 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
국내주식 시간외호가 API입니다.
|
|||
|
|
한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0230] 시간외 현재가 화면의 '호가' 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 시장 분류 코드 (ex. J:주식)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 국내주식 시간외호가 데이터
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|||
|
|
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|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = inquire_overtime_asking_price("J", "005930")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-overtime-asking-price"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '123456')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST02300400" # 국내주식 시간외호가
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code, # 시장 분류 코드
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd, # 종목코드
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame([res.getBody().output])
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 기본시세 > 국내주식 시간외현재가[국내주식-076]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_overtime_price(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 시장 분류 코드 (ex. J: 주식)
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str # [필수] 종목코드 (ex. 005930)
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
국내주식 시간외현재가 API입니다.
|
|||
|
|
한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0230] 시간외 현재가 화면의 좌측 상단기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 시장 분류 코드 (ex. J: 주식)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 종목코드 (ex. 005930)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 시간외현재가 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = inquire_overtime_price("J", "005930")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-overtime-price"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '005930')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST02300000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd
|
|||
|
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}
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|||
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|||
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|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
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|||
|
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|||
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|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output, index=[0])
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|||
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|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
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|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
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|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
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# [국내주식] 주문/계좌 > 기간별손익일별합산조회[v1_국내주식-052]
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##############################################################################################
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def inquire_period_profit(
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cano: str, # 종합계좌번호
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acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드
|
|||
|
|
inqr_strt_dt: str, # 조회시작일자
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|||
|
|
inqr_end_dt: str, # 조회종료일자
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|||
|
|
sort_dvsn: str, # 정렬구분 (ex. 00: 최근 순, 01: 과거 순, 02: 최근 순)
|
|||
|
|
inqr_dvsn: str, # 조회구분 (ex. 00)
|
|||
|
|
cblc_dvsn: str, # 잔고구분 (ex. 00: 전체)
|
|||
|
|
pdno: str = "", # 상품번호
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|
|
NK100: str = "", # 연속조회키100
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|||
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|
FK100: str = "", # 연속조회검색조건100
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|
tr_cont: str = "", # 연속거래여부
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|
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임1
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|||
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|
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임2
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|||
|
|
depth: int = 0, # 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한
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|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
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"""
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기간별손익일별합산조회 API입니다.
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한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0856] 기간별 매매손익 화면 에서 "일별" 클릭 시의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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Args:
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cano (str): [필수] 종합계좌번호
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|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드
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|||
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|
inqr_strt_dt (str): [필수] 조회시작일자
|
|||
|
|
inqr_end_dt (str): [필수] 조회종료일자
|
|||
|
|
sort_dvsn (str): [필수] 정렬구분 (00: 최근 순, 01: 과거 순, 02: 최근 순)
|
|||
|
|
inqr_dvsn (str): [필수] 조회구분 (00)
|
|||
|
|
cblc_dvsn (str): [필수] 잔고구분 (00: 전체)
|
|||
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|
pdno (str): 상품번호
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NK100 (str): 연속조회키100
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FK100 (str): 연속조회검색조건100
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tr_cont (str): 연속거래여부
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|
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임1
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|
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임2
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|
depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
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|||
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|
max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
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|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 기간별손익일별합산조회 데이터 (output1, output2)
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|||
|
|
|
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|
Example:
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|
>>> df1, df2 = inquire_period_profit(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, inqr_strt_dt="20230101", inqr_end_dt="20240301", sort_dvsn="00", inqr_dvsn="00", cblc_dvsn="00")
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
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|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/inquire-period-profit"
|
|||
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|
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|
|
# 필수 파라미터 검증
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if cano == "":
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|
raise ValueError("cano is required")
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|
if acnt_prdt_cd == "":
|
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|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required")
|
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|
|
|
|||
|
|
if inqr_strt_dt == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("inqr_strt_dt is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if inqr_end_dt == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("inqr_end_dt is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if sort_dvsn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("sort_dvsn is required (e.g. '00', '01', '02')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if inqr_dvsn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("inqr_dvsn is required (e.g. '00')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cblc_dvsn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("cblc_dvsn is required (e.g. '00')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if depth > max_depth:
|
|||
|
|
logging.warning("Max recursive depth reached.")
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|
if dataframe1 is None:
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|
|
dataframe1 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
if dataframe2 is None:
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|
|
dataframe2 = pd.DataFrame()
|
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|
return dataframe1, dataframe2
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|
|
|
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|
tr_id = "TTTC8708R"
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|
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|
params = {
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|
"CANO": cano,
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|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
|
|||
|
|
"INQR_STRT_DT": inqr_strt_dt,
|
|||
|
|
"INQR_END_DT": inqr_end_dt,
|
|||
|
|
"SORT_DVSN": sort_dvsn,
|
|||
|
|
"INQR_DVSN": inqr_dvsn,
|
|||
|
|
"CBLC_DVSN": cblc_dvsn,
|
|||
|
|
"PDNO": pdno,
|
|||
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|
"CTX_AREA_FK100": FK100,
|
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|
"CTX_AREA_NK100": NK100
|
|||
|
|
}
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|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
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|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 처리 (array)
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|
current_data1 = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
|
|||
|
|
if dataframe1 is not None:
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|||
|
|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = current_data1
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 처리 (object)
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame(res.getBody().output2, index=[0])
|
|||
|
|
if dataframe2 is not None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = current_data2
|
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|
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|||
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|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
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|
FK100 = res.getBody().ctx_area_fk100
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|
|
NK100 = res.getBody().ctx_area_nk100
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재
|
|||
|
|
logging.info("Call Next page...")
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|
|
ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
|
|||
|
|
return inquire_period_profit(
|
|||
|
|
cano, acnt_prdt_cd, inqr_strt_dt, inqr_end_dt, sort_dvsn, inqr_dvsn, cblc_dvsn,
|
|||
|
|
pdno, NK100, FK100, "N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
else:
|
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|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
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|
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# [국내주식] 주문/계좌 > 기간별매매손익현황조회[v1_국내주식-060]
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##############################################################################################
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def inquire_period_trade_profit(
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|
cano: str, # 종합계좌번호
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드
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|||
|
|
sort_dvsn: str, # 정렬구분 (00: 최근, 01:과거, 02:최근)
|
|||
|
|
inqr_strt_dt: str, # 조회시작일자
|
|||
|
|
inqr_end_dt: str, # 조회종료일자
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|||
|
|
cblc_dvsn: str, # 잔고구분 (00: 전체)
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|||
|
|
pdno: str = "", # 상품번호
|
|||
|
|
NK100: str = "", # 연속조회키100
|
|||
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|
FK100: str = "", # 연속조회검색조건100
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속거래여부
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|||
|
|
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임1
|
|||
|
|
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임2
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
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|
기간별매매손익현황조회 API입니다.
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한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0856] 기간별 매매손익 화면 에서 "종목별" 클릭 시의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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|
Args:
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|
cano (str): [필수] 종합계좌번호
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|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드
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|
|
sort_dvsn (str): [필수] 정렬구분 (ex. 00: 최근, 01:과거, 02:최근)
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|
inqr_strt_dt (str): [필수] 조회시작일자
|
|||
|
|
inqr_end_dt (str): [필수] 조회종료일자
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|||
|
|
cblc_dvsn (str): [필수] 잔고구분 (ex. 00: 전체)
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|||
|
|
pdno (str): 상품번호
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|
NK100 (str): 연속조회키100
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|
FK100 (str): 연속조회검색조건100
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|
|
tr_cont (str): 연속거래여부
|
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|
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임1
|
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|
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임2
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|
depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
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|
max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
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|||
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|
|
|||
|
|
Returns:
|
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|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 기간별매매손익현황 데이터 (output1, output2)
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Example:
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|
>>> df1, df2 = inquire_period_trade_profit(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, sort_dvsn="02", inqr_strt_dt="20230216", inqr_end_dt="20240301", cblc_dvsn="00")
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
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|||
|
|
"""
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|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/inquire-period-trade-profit"
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|||
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|
if cano == "":
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|
raise ValueError("cano is required")
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|
if acnt_prdt_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required")
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|||
|
|
|
|||
|
|
if sort_dvsn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("sort_dvsn is required (e.g. '00', '01', '02')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if inqr_strt_dt == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("inqr_strt_dt is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if inqr_end_dt == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("inqr_end_dt is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cblc_dvsn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("cblc_dvsn is required (e.g. '00')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if depth > max_depth:
|
|||
|
|
logging.warning("Max recursive depth reached.")
|
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|
if dataframe1 is None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.DataFrame()
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|||
|
|
if dataframe2 is None:
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|
|
dataframe2 = pd.DataFrame()
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|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
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|||
|
|
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|||
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|
tr_id = "TTTC8715R" # 기간별매매손익현황조회
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|
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|
|
params = {
|
|||
|
|
"CANO": cano, # 종합계좌번호
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|||
|
|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd, # 계좌상품코드
|
|||
|
|
"SORT_DVSN": sort_dvsn, # 정렬구분
|
|||
|
|
"INQR_STRT_DT": inqr_strt_dt, # 조회시작일자
|
|||
|
|
"INQR_END_DT": inqr_end_dt, # 조회종료일자
|
|||
|
|
"CBLC_DVSN": cblc_dvsn, # 잔고구분
|
|||
|
|
"PDNO": pdno, # 상품번호
|
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|
"CTX_AREA_FK100": FK100, # 연속조회검색조건100
|
|||
|
|
"CTX_AREA_NK100": NK100 # 연속조회키100
|
|||
|
|
}
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|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
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|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame(res.getBody().output2, index=[0])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe1 is not None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
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|
|
dataframe1 = current_data1
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe2 is not None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = current_data2
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
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|
|
FK100 = res.getBody().ctx_area_fk100
|
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|
|
NK100 = res.getBody().ctx_area_nk100
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재
|
|||
|
|
logging.info("Call Next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
|
|||
|
|
return inquire_period_trade_profit(
|
|||
|
|
cano, acnt_prdt_cd, sort_dvsn, inqr_strt_dt, inqr_end_dt, cblc_dvsn,
|
|||
|
|
pdno, NK100, FK100, "N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
else:
|
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|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
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##############################################################################################
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|||
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# [국내주식] 기본시세 > 주식현재가 시세[v1_국내주식-008]
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##############################################################################################
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|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_price(
|
|||
|
|
env_dv: str, # [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX, NX:NXT, UN:통합)
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str # [필수] 입력 종목코드 (ex. 종목코드 (ex 005930 삼성전자), ETN은 종목코드 6자리 앞에 Q 입력 필수)
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
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|
|
주식 현재가 시세 API입니다. 실시간 시세를 원하신다면 웹소켓 API를 활용하세요.
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|
|
※ 종목코드 마스터파일 파이썬 정제코드는 한국투자증권 Github 참고 부탁드립니다.
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|
https://github.com/koreainvestment/open-trading-api/tree/main/stocks_info
|
|||
|
|
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|
|
Args:
|
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|
|
env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX, NX:NXT, UN:통합)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 종목코드 (ex 005930 삼성전자), ETN은 종목코드 6자리 앞에 Q 입력 필수)
|
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|
|
|
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|
Returns:
|
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|
pd.DataFrame: 주식 현재가 시세 데이터
|
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|
Example:
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|
>>> df = inquire_price("real", "J", "005930")
|
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|
|
>>> print(df)
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|
"""
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|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-price"
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# 필수 파라미터 검증
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|
if env_dv == "" or env_dv is None:
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|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real:실전, demo:모의')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "" or fid_cond_mrkt_div_code is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J:KRX, NX:NXT, UN:통합')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "" or fid_input_iscd is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '종목코드 (ex 005930 삼성전자), ETN은 종목코드 6자리 앞에 Q 입력 필수')")
|
|||
|
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|
|||
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|
# tr_id 설정
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if env_dv == "real":
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tr_id = "FHKST01010100"
|
|||
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elif env_dv == "demo":
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|||
|
|
tr_id = "FHKST01010100"
|
|||
|
|
else:
|
|||
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|
raise ValueError("env_dv can only be 'real' or 'demo'")
|
|||
|
|
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|||
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|
params = {
|
|||
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|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output, index=[0])
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
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|||
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|||
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# [국내주식] 기본시세 > 주식현재가 시세2[v1_국내주식-054]
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##############################################################################################
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|||
|
|
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|||
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def inquire_price_2(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
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|||
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"""
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|
주식현재가 시세2 API입니다.
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|
|
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Args:
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fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX, NX:NXT, UN:통합)
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|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드
|
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Returns:
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pd.DataFrame: 주식현재가 시세2 데이터
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Example:
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>>> df = inquire_price_2("J", "005930")
|
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>>> print(df)
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|
"""
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|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-price-2"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
|
|||
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|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST01010000" # 주식현재가 시세2
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(res.getBody().output, index=[0])
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
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|
|
|||
|
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##############################################################################################
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|||
|
|
# [국내주식] 주문/계좌 > 매수가능조회[v1_국내주식-007]
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|||
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##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_psbl_order(
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|||
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|
env_dv: str, # 실전모의구분
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|||
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|
cano: str, # 종합계좌번호
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드
|
|||
|
|
pdno: str, # 상품번호
|
|||
|
|
ord_unpr: str, # 주문단가
|
|||
|
|
ord_dvsn: str, # 주문구분
|
|||
|
|
cma_evlu_amt_icld_yn: str, # CMA평가금액포함여부
|
|||
|
|
ovrs_icld_yn: str # 해외포함여부
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
매수가능 조회 API입니다.
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|
실전계좌/모의계좌의 경우, 한 번의 호출에 최대 1건까지 확인 가능합니다.
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|
1) 매수가능금액 확인
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. 미수 사용 X: nrcvb_buy_amt(미수없는매수금액) 확인
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. 미수 사용 O: max_buy_amt(최대매수금액) 확인
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|||
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|
2) 매수가능수량 확인
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. 특정 종목 전량매수 시 가능수량을 확인하실 경우 ORD_DVSN:00(지정가)는 종목증거금율이 반영되지 않습니다.
|
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|
따라서 "반드시" ORD_DVSN:01(시장가)로 지정하여 종목증거금율이 반영된 가능수량을 확인하시기 바랍니다.
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|
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|||
|
|
(다만, 조건부지정가 등 특정 주문구분(ex.IOC)으로 주문 시 가능수량을 확인할 경우 주문 시와 동일한 주문구분(ex.IOC) 입력하여 가능수량 확인)
|
|||
|
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|
|||
|
|
. 미수 사용 X: ORD_DVSN:01(시장가) or 특정 주문구분(ex.IOC)로 지정하여 nrcvb_buy_qty(미수없는매수수량) 확인
|
|||
|
|
. 미수 사용 O: ORD_DVSN:01(시장가) or 특정 주문구분(ex.IOC)로 지정하여 max_buy_qty(최대매수수량) 확인
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|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
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|||
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|
env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
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|||
|
|
cano (str): [필수] 종합계좌번호 (ex. 계좌번호 체계(8-2)의 앞 8자리)
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. 계좌번호 체계(8-2)의 뒤 2자리)
|
|||
|
|
pdno (str): [필수] 상품번호 (ex. 종목번호(6자리))
|
|||
|
|
ord_unpr (str): [필수] 주문단가 (ex. 1주당 가격)
|
|||
|
|
ord_dvsn (str): [필수] 주문구분 (ex. 01 : 시장가)
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|||
|
|
cma_evlu_amt_icld_yn (str): [필수] CMA평가금액포함여부 (ex. Y)
|
|||
|
|
ovrs_icld_yn (str): [필수] 해외포함여부 (ex. N)
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|
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Returns:
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|
pd.DataFrame: 매수가능조회 데이터
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Example:
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>>> df = inquire_psbl_order(env_dv="real", cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, pdno="005930", ord_unpr="55000", ord_dvsn="01", cma_evlu_amt_icld_yn="N", ovrs_icld_yn="N")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/inquire-psbl-order"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if env_dv == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real:실전, demo:모의')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cano == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("cano is required (e.g. '계좌번호 체계(8-2)의 앞 8자리')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if acnt_prdt_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '계좌번호 체계(8-2)의 뒤 2자리')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if pdno == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("pdno is required (e.g. '종목번호(6자리)')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ord_unpr == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_unpr is required (e.g. '1주당 가격')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ord_dvsn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_dvsn is required (e.g. '01 : 시장가')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cma_evlu_amt_icld_yn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("cma_evlu_amt_icld_yn is required (e.g. 'Y')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ovrs_icld_yn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("ovrs_icld_yn is required (e.g. 'N')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# tr_id 설정
|
|||
|
|
if env_dv == "real":
|
|||
|
|
tr_id = "TTTC8908R"
|
|||
|
|
elif env_dv == "demo":
|
|||
|
|
tr_id = "VTTC8908R"
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv can only be 'real' or 'demo'")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CANO": cano,
|
|||
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|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
|
|||
|
|
"PDNO": pdno,
|
|||
|
|
"ORD_UNPR": ord_unpr,
|
|||
|
|
"ORD_DVSN": ord_dvsn,
|
|||
|
|
"CMA_EVLU_AMT_ICLD_YN": cma_evlu_amt_icld_yn,
|
|||
|
|
"OVRS_ICLD_YN": ovrs_icld_yn
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(res.getBody().output, index=[0])
|
|||
|
|
else:
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|||
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|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
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|
|
|||
|
|
##############################################################################################
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|||
|
|
# [국내주식] 주문/계좌 > 주식정정취소가능주문조회[v1_국내주식-004]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_psbl_rvsecncl(
|
|||
|
|
cano: str, # 종합계좌번호
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드
|
|||
|
|
inqr_dvsn_1: str, # 조회구분1
|
|||
|
|
inqr_dvsn_2: str, # 조회구분2
|
|||
|
|
FK100: str = "", # 연속조회검색조건100
|
|||
|
|
NK100: str = "", # 연속조회키100
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속거래여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
주식정정취소가능주문조회 API입니다. 한 번의 호출에 최대 50건까지 확인 가능하며, 이후의 값은 연속조회를 통해 확인하실 수 있습니다.
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|||
|
|
|
|||
|
|
※ 주식주문(정정취소) 호출 전에 반드시 주식정정취소가능주문조회 호출을 통해 정정취소가능수량(output > psbl_qty)을 확인하신 후 정정취소주문 내시기 바랍니다.
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|||
|
|
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|||
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|
Args:
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|||
|
|
cano (str): [필수] 종합계좌번호 (ex. 계좌번호 체계(8-2)의 앞 8자리)
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. 계좌번호 체계(8-2)의 뒤 2자리)
|
|||
|
|
inqr_dvsn_1 (str): [필수] 조회구분1 (ex. 0: 주문, 1: 종목)
|
|||
|
|
inqr_dvsn_2 (str): [필수] 조회구분2 (ex. 0: 전체, 1: 매도, 2: 매수)
|
|||
|
|
FK100 (str): 연속조회검색조건100
|
|||
|
|
NK100 (str): 연속조회키100
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|
|
tr_cont (str): 연속거래여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
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|
max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 주식정정취소가능주문조회 데이터
|
|||
|
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|
|||
|
|
Example:
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|
>>> df = inquire_psbl_rvsecncl(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, inqr_dvsn_1="1", inqr_dvsn_2="0")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/inquire-psbl-rvsecncl"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cano == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("cano is required (e.g. '계좌번호 체계(8-2)의 앞 8자리')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if acnt_prdt_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '계좌번호 체계(8-2)의 뒤 2자리')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if inqr_dvsn_1 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("inqr_dvsn_1 is required (e.g. '0: 주문, 1: 종목')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if inqr_dvsn_2 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("inqr_dvsn_2 is required (e.g. '0: 전체, 1: 매도, 2: 매수')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if depth > max_depth:
|
|||
|
|
logging.warning("Max recursive depth reached.")
|
|||
|
|
if dataframe is None:
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
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|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
|
|||
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|
tr_id = "TTTC0084R" # 주식정정취소가능주문조회
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CANO": cano, # 종합계좌번호
|
|||
|
|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd, # 계좌상품코드
|
|||
|
|
"INQR_DVSN_1": inqr_dvsn_1, # 조회구분1
|
|||
|
|
"INQR_DVSN_2": inqr_dvsn_2, # 조회구분2
|
|||
|
|
"CTX_AREA_FK100": FK100, # 연속조회검색조건100
|
|||
|
|
"CTX_AREA_NK100": NK100 # 연속조회키100
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
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|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
FK100 = res.getBody().ctx_area_fk100
|
|||
|
|
NK100 = res.getBody().ctx_area_nk100
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재
|
|||
|
|
logging.info("Call Next page...")
|
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|
|
ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
|
|||
|
|
return inquire_psbl_rvsecncl(
|
|||
|
|
cano, acnt_prdt_cd, inqr_dvsn_1, inqr_dvsn_2, FK100, NK100, "N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 주문/계좌 > 매도가능수량조회 [국내주식-165]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_psbl_sell(
|
|||
|
|
cano: str, # 종합계좌번호
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드
|
|||
|
|
pdno: str, # 종목번호
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 주문/계좌
|
|||
|
|
매도가능수량조회[국내주식-165]
|
|||
|
|
매도가능수량조회 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
cano (str): 종합계좌번호
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd (str): 계좌상품코드
|
|||
|
|
pdno (str): 보유종목 코드 ex)000660
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 매도가능수량조회 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = inquire_psbl_sell("12345678", "01", "000660")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/inquire-psbl-sell"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not cano:
|
|||
|
|
logger.error("cano is required. (e.g. '12345678')")
|
|||
|
|
raise ValueError("cano is required. (e.g. '12345678')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not acnt_prdt_cd:
|
|||
|
|
logger.error("acnt_prdt_cd is required. (e.g. '01')")
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required. (e.g. '01')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not pdno:
|
|||
|
|
logger.error("pdno is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
raise ValueError("pdno is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "TTTC8408R"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CANO": cano,
|
|||
|
|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
|
|||
|
|
"PDNO": pdno,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return inquire_psbl_sell(
|
|||
|
|
cano,
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd,
|
|||
|
|
pdno,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 기본시세 > 주식일별분봉조회 [국내주식-213]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_time_dailychartprice(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 종목코드
|
|||
|
|
fid_input_hour_1: str, # 입력 시간1
|
|||
|
|
fid_input_date_1: str, # 입력 날짜1
|
|||
|
|
fid_pw_data_incu_yn: str = "N", # 과거 데이터 포함 여부
|
|||
|
|
fid_fake_tick_incu_yn: str = "" # 허봉 포함 여부
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
주식일별분봉조회 API입니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
실전계좌의 경우, 한 번의 호출에 최대 120건까지 확인 가능하며,
|
|||
|
|
FID_INPUT_DATE_1, FID_INPUT_HOUR_1 이용하여 과거일자 분봉조회 가능합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
※ 과거 분봉 조회 시, 당사 서버에서 보관하고 있는 만큼의 데이터만 확인이 가능합니다. (최대 1년 분봉 보관)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 시장 분류 코드 (ex. J:주식,NX:NXT,UN:통합)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
fid_input_hour_1 (str): [필수] 입력 시간1 (ex. 130000)
|
|||
|
|
fid_input_date_1 (str): [필수] 입력 날짜1 (ex. 20241023)
|
|||
|
|
fid_pw_data_incu_yn (str): 과거 데이터 포함 여부 (기본값: "N")
|
|||
|
|
fid_fake_tick_incu_yn (str): 허봉 포함 여부 (기본값: "")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1 데이터, output2 데이터)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> output1, output2 = inquire_time_dailychartprice("J", "005930", "130000", "20241023")
|
|||
|
|
>>> print(output1)
|
|||
|
|
>>> print(output2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-time-dailychartprice"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J', 'NX', 'UN')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '123456')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_hour_1 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_hour_1 is required (e.g. '130000')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_date_1 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_date_1 is required (e.g. '20241023')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST03010230"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_HOUR_1": fid_input_hour_1,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
|
|||
|
|
"FID_PW_DATA_INCU_YN": fid_pw_data_incu_yn,
|
|||
|
|
"FID_FAKE_TICK_INCU_YN": fid_fake_tick_incu_yn
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 (object) -> DataFrame
|
|||
|
|
output1 = pd.DataFrame([res.getBody().output1])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 (array) -> DataFrame
|
|||
|
|
output2 = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
return output1, output2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 기본시세 > 업종 분봉조회[v1_국내주식-045]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_time_indexchartprice(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # FID 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_etc_cls_code: str, # FID 기타 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # FID 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_input_hour_1: str, # FID 입력 시간1
|
|||
|
|
fid_pw_data_incu_yn: str, # FID 과거 데이터 포함 여부
|
|||
|
|
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 업종/기타
|
|||
|
|
업종 분봉조회[v1_국내주식-045]
|
|||
|
|
업종 분봉조회 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): FID 조건 시장 분류 코드 (예: 'U')
|
|||
|
|
fid_etc_cls_code (str): FID 기타 구분 코드 (예: '0' 기본, '1' 장마감, 시간외 제외)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): FID 입력 종목코드 (예: '0001' 종합, '0002' 대형주)
|
|||
|
|
fid_input_hour_1 (str): FID 입력 시간1 (예: '30', '60', '600', '3600')
|
|||
|
|
fid_pw_data_incu_yn (str): FID 과거 데이터 포함 여부 (예: 'Y' 과거, 'N' 당일)
|
|||
|
|
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 업종 분봉조회 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df1, df2 = inquire_time_indexchartprice(
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code='U',
|
|||
|
|
... fid_etc_cls_code='0',
|
|||
|
|
... fid_input_iscd='0001',
|
|||
|
|
... fid_input_hour_1='30',
|
|||
|
|
... fid_pw_data_incu_yn='Y'
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-time-indexchartprice"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_etc_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_etc_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_etc_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0001')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0001')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_hour_1:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_hour_1 is required. (e.g. '30')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_hour_1 is required. (e.g. '30')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_pw_data_incu_yn:
|
|||
|
|
logger.error("fid_pw_data_incu_yn is required. (e.g. 'Y')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_pw_data_incu_yn is required. (e.g. 'Y')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame(), dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKUP03500200"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_ETC_CLS_CODE": fid_etc_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_HOUR_1": fid_input_hour_1,
|
|||
|
|
"FID_PW_DATA_INCU_YN": fid_pw_data_incu_yn,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# Output1 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
# output1은 단일 객체, output2는 배열일 수 있음
|
|||
|
|
if isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# 단일 객체인 경우 리스트로 감싸서 DataFrame 생성
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame([output_data])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe1 is not None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = current_data1
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
if dataframe1 is None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
if dataframe1 is None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
# Output2 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output2'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output2
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
# output1은 단일 객체, output2는 배열일 수 있음
|
|||
|
|
if isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# 단일 객체인 경우 리스트로 감싸서 DataFrame 생성
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame([output_data])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe2 is not None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = current_data2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
if dataframe2 is None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
if dataframe2 is None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]:
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return inquire_time_indexchartprice(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_etc_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_input_hour_1,
|
|||
|
|
fid_pw_data_incu_yn,
|
|||
|
|
"N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 기본시세 > 주식당일분봉조회[v1_국내주식-022]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def inquire_time_itemchartprice(
|
|||
|
|
env_dv: str, # [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX, NX:NXT, UN:통합)
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
fid_input_hour_1: str, # [필수] 입력 시간1 (ex. 입력시간)
|
|||
|
|
fid_pw_data_incu_yn: str, # [필수] 과거 데이터 포함 여부
|
|||
|
|
fid_etc_cls_code: str = "" # [필수] 기타 구분 코드
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
주식당일분봉조회 API입니다.
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실전계좌/모의계좌의 경우, 한 번의 호출에 최대 30건까지 확인 가능합니다.
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※ 당일 분봉 데이터만 제공됩니다. (전일자 분봉 미제공)
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※ input > FID_INPUT_HOUR_1 에 미래일시 입력 시에 현재가로 조회됩니다.
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ex) 오전 10시에 113000 입력 시에 오전 10시~11시30분 사이의 데이터가 오전 10시 값으로 조회됨
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※ output2의 첫번째 배열의 체결량(cntg_vol)은 첫체결이 발생되기 전까지는 이전 분봉의 체결량이 해당 위치에 표시됩니다.
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해당 분봉의 첫 체결이 발생되면 해당 이전분 체결량이 두번째 배열로 이동되면서 새로운 체결량으로 업데이트됩니다.
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Args:
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env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
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fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX, NX:NXT, UN:통합)
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fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456)
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fid_input_hour_1 (str): [필수] 입력 시간1 (ex. 입력시간)
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fid_pw_data_incu_yn (str): [필수] 과거 데이터 포함 여부
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fid_etc_cls_code (str): [필수] 기타 구분 코드
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Returns:
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Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1 데이터, output2 데이터)
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Example:
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>>> output1, output2 = inquire_time_itemchartprice(env_dv="real", fid_cond_mrkt_div_code="J", fid_input_iscd="005930", fid_input_hour_1="093000", fid_pw_data_incu_yn="Y")
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|||
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>>> print(output1)
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|||
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>>> print(output2)
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"""
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api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-time-itemchartprice"
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# 필수 파라미터 검증
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if env_dv == "" or env_dv is None:
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raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real:실전, demo:모의')")
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if fid_cond_mrkt_div_code == "" or fid_cond_mrkt_div_code is None:
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raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J:KRX, NX:NXT, UN:통합')")
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if fid_input_iscd == "" or fid_input_iscd is None:
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raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '123456')")
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if fid_input_hour_1 == "" or fid_input_hour_1 is None:
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raise ValueError("fid_input_hour_1 is required (e.g. '입력시간')")
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if fid_pw_data_incu_yn == "" or fid_pw_data_incu_yn is None:
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|
raise ValueError("fid_pw_data_incu_yn is required")
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# tr_id 설정 (실전/모의 동일)
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if env_dv == "real" or env_dv == "demo":
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tr_id = "FHKST03010200"
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else:
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raise ValueError("env_dv can only be real or demo")
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params = {
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"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
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|||
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"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
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|||
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|
"FID_INPUT_HOUR_1": fid_input_hour_1,
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|||
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"FID_PW_DATA_INCU_YN": fid_pw_data_incu_yn,
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|||
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"FID_ETC_CLS_CODE": fid_etc_cls_code
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}
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res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
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if res.isOK():
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# output1 (object) -> DataFrame (1행)
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output1_data = pd.DataFrame(res.getBody().output1, index=[0])
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# output2 (array) -> DataFrame (여러행)
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output2_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
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return output1_data, output2_data
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|||
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|
else:
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res.printError(url=api_url)
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|||
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|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
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|||
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# [국내주식] 기본시세 > 주식현재가 당일시간대별체결[v1_국내주식-023]
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def inquire_time_itemconclusion(
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env_dv: str, # [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
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fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX, NX:NXT, UN:통합)
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fid_input_iscd: str, # [필수] 입력 종목코드
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fid_input_hour_1: str # [필수] 입력 시간1
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) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
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"""
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주식현재가 당일시간대별체결 API입니다.
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Args:
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env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (real:실전, demo:모의)
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|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (J:KRX, NX:NXT, UN:통합)
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|||
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fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드
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fid_input_hour_1 (str): [필수] 입력 시간1
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Returns:
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Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1 데이터, output2 데이터)
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|
Example:
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>>> df1, df2 = inquire_time_itemconclusion("real", "U", "0001", "115959")
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>>> print(df1)
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|||
|
|
>>> print(df2)
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|||
|
|
"""
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|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-time-itemconclusion"
|
|||
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|
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|||
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|
# 필수 파라미터 검증
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if env_dv == "" or env_dv is None:
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|||
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|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real:실전, demo:모의')")
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|||
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|
|
|||
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|
if fid_cond_mrkt_div_code == "" or fid_cond_mrkt_div_code is None:
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|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J:KRX, NX:NXT, UN:통합')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "" or fid_input_iscd is None:
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|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '입력 종목코드')")
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|||
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|
|||
|
|
if fid_input_hour_1 == "" or fid_input_hour_1 is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_hour_1 is required (e.g. '입력 시간1')")
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|||
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# tr_id 설정
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if env_dv == "real":
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|
tr_id = "FHPST01060000"
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elif env_dv == "demo":
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|
tr_id = "FHPST01060000"
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|||
|
|
else:
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|||
|
|
raise ValueError("env_dv can only be 'real' or 'demo'")
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|||
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|
params = {
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|||
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|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
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|||
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|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
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|||
|
|
"FID_INPUT_HOUR_1": fid_input_hour_1
|
|||
|
|
}
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|||
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|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
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|||
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|
if res.isOK():
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|
# output1 처리 (object -> DataFrame)
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output1_data = pd.DataFrame([res.getBody().output1])
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|||
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|||
|
|
# output2 처리 (object -> DataFrame)
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output2_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
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|||
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|||
|
|
return output1_data, output2_data
|
|||
|
|
else:
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|||
|
|
res.printError(url=api_url)
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|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
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|||
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|||
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# [국내주식] 기본시세 > 주식현재가 시간외시간별체결[v1_국내주식-025]
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def inquire_time_overtimeconclusion(
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|
env_dv: str, # [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
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|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건시장분류코드 (ex. J:주식/ETF/ETN)
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|||
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|
fid_input_iscd: str, # [필수] 입력종목코드 (ex. 123456(ETN의 경우 Q로 시작 Q500001))
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|||
|
|
fid_hour_cls_code: str # [필수] 적립금구분코드 (ex. 1: 시간외)
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|||
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|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
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|||
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"""
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|||
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|
주식현재가 시간외시간별체결 API입니다.
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|
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Args:
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|||
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|
env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
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|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건시장분류코드 (ex. J:주식/ETF/ETN)
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|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력종목코드 (ex. 123456(ETN의 경우 Q로 시작 Q500001))
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|||
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|
fid_hour_cls_code (str): [필수] 적립금구분코드 (ex. 1: 시간외)
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|||
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|
Returns:
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|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1 데이터, output2 데이터)
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Example:
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>>> output1, output2 = inquire_time_overtimeconclusion("real", "J", "005930", "1")
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|
>>> print(output1)
|
|||
|
|
>>> print(output2)
|
|||
|
|
"""
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|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-time-overtimeconclusion"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
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|||
|
|
if env_dv == "" or env_dv is None:
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|||
|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real:실전, demo:모의')")
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|||
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|
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "" or fid_cond_mrkt_div_code is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J:주식/ETF/ETN')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "" or fid_input_iscd is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '123456(ETN의 경우 Q로 시작 Q500001)')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_hour_cls_code == "" or fid_hour_cls_code is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_hour_cls_code is required (e.g. '1: 시간외')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# TR_ID 설정
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|||
|
|
if env_dv == "real":
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|
tr_id = "FHPST02310000"
|
|||
|
|
elif env_dv == "demo":
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST02310000"
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv can only be 'real' or 'demo'")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
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|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_HOUR_CLS_CODE": fid_hour_cls_code
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 (object) -> DataFrame
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|||
|
|
output1_data = pd.DataFrame(res.getBody().output1, index=[0])
|
|||
|
|
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|||
|
|
# output2 (array) -> DataFrame
|
|||
|
|
output2_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
return output1_data, output2_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
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|||
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# [국내주식] 기본시세 > 변동성완화장치(VI) 현황[v1_국내주식-055]
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##############################################################################################
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|||
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|||
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|
def inquire_vi_status(
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # FID 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # FID 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_mrkt_cls_code: str, # FID 시장 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # FID 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code: str, # FID 순위 정렬 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_date_1: str, # FID 입력 날짜1
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str, # FID 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code: str, # FID 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
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|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 업종/기타
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|||
|
|
변동성완화장치(VI) 현황[v1_국내주식-055]
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|||
|
|
변동성완화장치(VI) 현황 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 0:전체 1:상승 2:하락
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|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): 20139
|
|||
|
|
fid_mrkt_cls_code (str): 0:전체 K:거래소 Q:코스닥
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 종목코드
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code (str): 0:전체 1:정적 2:동적 3:정적&동적
|
|||
|
|
fid_input_date_1 (str): 영업일
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 변동성완화장치(VI) 현황 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
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|
|
>>> df = inquire_vi_status(
|
|||
|
|
... fid_div_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="20139",
|
|||
|
|
... fid_mrkt_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="005930",
|
|||
|
|
... fid_rank_sort_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_date_1="20240126",
|
|||
|
|
... fid_trgt_cls_code="",
|
|||
|
|
... fid_trgt_exls_cls_code=""
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-vi-status"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증 (첨부된 사진 기준, 비어있으면 빼고 체크)
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20139')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20139')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_mrkt_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_mrkt_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_mrkt_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_rank_sort_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_date_1:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20200420')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20200420')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_div_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
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|||
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|
|||
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tr_id = "FHPST01390000"
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|||
|
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|||
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params = {
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|||
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"FID_DIV_CLS_CODE": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"FID_MRKT_CLS_CODE": fid_mrkt_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_RANK_SORT_CLS_CODE": fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
|
|||
|
|
"FID_TRGT_CLS_CODE": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_TRGT_EXLS_CLS_CODE": fid_trgt_exls_cls_code,
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|||
|
|
}
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|||
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# API 호출
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res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
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|||
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if res.isOK():
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|||
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if hasattr(res.getBody(), 'output'):
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output_data = res.getBody().output
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if not isinstance(output_data, list):
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output_data = [output_data]
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|||
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current_data = pd.DataFrame(output_data)
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|||
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else:
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current_data = pd.DataFrame()
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|||
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if dataframe is not None:
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dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
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|||
|
|
else:
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dataframe = current_data
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|||
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tr_cont = res.getHeader().tr_cont
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if tr_cont == "M":
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logger.info("Calling next page...")
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ka.smart_sleep()
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return inquire_vi_status(
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fid_div_cls_code,
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fid_cond_scr_div_code,
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|||
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fid_mrkt_cls_code,
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|||
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fid_input_iscd,
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|||
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|
fid_rank_sort_cls_code,
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|||
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fid_input_date_1,
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fid_trgt_cls_code,
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fid_trgt_exls_cls_code,
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"N", dataframe, depth + 1, max_depth
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)
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else:
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logger.info("Data fetch complete.")
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return dataframe
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else:
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logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
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res.printError(api_url)
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return pd.DataFrame()
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# [국내주식] 주문/계좌 > 주식통합증거금 현황 [국내주식-191]
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def intgr_margin(
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cano: str, # [필수] 종합계좌번호 (ex. 12345678)
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|
acnt_prdt_cd: str, # [필수] 계좌상품코드 (ex. 01)
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cma_evlu_amt_icld_yn: str, # [필수] CMA평가금액포함여부 (ex. Y: 포함, N: 미포함)
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|||
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wcrc_frcr_dvsn_cd: str, # [필수] 원화외화구분코드 (ex. 01: 외화기준, 02: 원화기준)
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|||
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fwex_ctrt_frcr_dvsn_cd: str # [필수] 선도환계약외화구분코드 (ex. 01: 외화기준, 02: 원화기준)
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) -> pd.DataFrame:
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"""
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주식통합증거금 현황 API입니다.
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한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0867] 통합증거금조회 화면 의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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※ 해당 화면은 일반계좌와 통합증거금 신청계좌에 대해서 국내 및 해외 주문가능금액을 간단하게 조회하는 화면입니다.
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※ 해외 국가별 상세한 증거금현황을 원하시면 [해외주식] 주문/계좌 > 해외증거금 통화별조회 API를 이용하여 주시기 바랍니다.
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Args:
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cano (str): [필수] 종합계좌번호 (ex. 12345678)
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acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. 01)
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cma_evlu_amt_icld_yn (str): [필수] CMA평가금액포함여부 (ex. Y: 포함, N: 미포함)
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wcrc_frcr_dvsn_cd (str): [필수] 원화외화구분코드 (ex. 01: 외화기준, 02: 원화기준)
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|
fwex_ctrt_frcr_dvsn_cd (str): [필수] 선도환계약외화구분코드 (ex. 01: 외화기준, 02: 원화기준)
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Returns:
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pd.DataFrame: 주식통합증거금 현황 데이터
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Example:
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>>> df = intgr_margin(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, cma_evlu_amt_icld_yn="N", wcrc_frcr_dvsn_cd="01", fwex_ctrt_frcr_dvsn_cd="01")
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|||
|
|
>>> print(df)
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"""
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|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/intgr-margin"
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if cano == "":
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raise ValueError("cano is required (e.g. '12345678')")
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if acnt_prdt_cd == "":
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|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '01')")
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if cma_evlu_amt_icld_yn == "":
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raise ValueError("cma_evlu_amt_icld_yn is required (e.g. 'Y' or 'N')")
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|
if wcrc_frcr_dvsn_cd == "":
|
|||
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|
raise ValueError("wcrc_frcr_dvsn_cd is required (e.g. '01' or '02')")
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|||
|
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|||
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|
if fwex_ctrt_frcr_dvsn_cd == "":
|
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|
raise ValueError("fwex_ctrt_frcr_dvsn_cd is required (e.g. '01' or '02')")
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tr_id = "TTTC0869R"
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params = {
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"CANO": cano,
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"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
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|
"CMA_EVLU_AMT_ICLD_YN": cma_evlu_amt_icld_yn,
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|
"WCRC_FRCR_DVSN_CD": wcrc_frcr_dvsn_cd,
|
|||
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|
"FWEX_CTRT_FRCR_DVSN_CD": fwex_ctrt_frcr_dvsn_cd
|
|||
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|
}
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|||
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|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
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if res.isOK():
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current_data = pd.DataFrame([res.getBody().output])
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return current_data
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|
else:
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|
res.printError(url=api_url)
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|
return pd.DataFrame()
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# [국내주식] 시세분석 > 관심종목 그룹조회 [국내주식-204]
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def intstock_grouplist(
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type: str, # [필수] 관심종목구분코드 (ex. 1)
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|
fid_etc_cls_code: str, # [필수] FID 기타 구분 코드 (ex. 00)
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|||
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|
user_id: str # [필수] 사용자 ID
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|
) -> pd.DataFrame:
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"""
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관심종목 그룹조회 API입니다.
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① 관심종목 그룹조회 → ② 관심종목 그룹별 종목조회 → ③ 관심종목(멀티종목) 시세조회 순서대로 호출하셔서 관심종목 시세 조회 가능합니다.
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※ 한 번의 호출에 최대 30종목의 시세 확인 가능합니다.
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한국투자증권 Github 에서 관심종목 복수시세조회 파이썬 샘플코드를 참고하실 수 있습니다.
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https://github.com/koreainvestment/open-trading-api/blob/main/rest/interest_stocks_price.py
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Args:
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type (str): [필수] 관심종목구분코드 (ex. 1)
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fid_etc_cls_code (str): [필수] FID 기타 구분 코드 (ex. 00)
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user_id (str): [필수] 사용자 ID
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Returns:
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pd.DataFrame: 관심종목 그룹 정보를 담은 DataFrame
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Example:
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>>> df = intstock_grouplist(type="1", fid_etc_cls_code="00", user_id=trenv.my_htsid)
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>>> print(df)
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"""
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api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/intstock-grouplist"
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if type == "":
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raise ValueError("type is required (e.g. '1')")
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if fid_etc_cls_code == "":
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raise ValueError("fid_etc_cls_code is required (e.g. '00')")
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if user_id == "":
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raise ValueError("user_id is required")
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tr_id = "HHKCM113004C7" # 관심종목 그룹조회
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params = {
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"TYPE": type, # 관심종목구분코드
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"FID_ETC_CLS_CODE": fid_etc_cls_code, # FID 기타 구분 코드
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"USER_ID": user_id # 사용자 ID
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}
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res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
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if res.isOK():
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current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
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return current_data
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else:
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res.printError(url=api_url)
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return pd.DataFrame()
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# [국내주식] 시세분석 > 관심종목(멀티종목) 시세조회 [국내주식-205]
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def intstock_multprice(
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fid_cond_mrkt_div_code_1: str, # [필수] 조건 시장 분류 코드1 (ex. J)
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|
fid_input_iscd_1: str, # [필수] 입력 종목코드1 (ex. 123456)
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|
fid_cond_mrkt_div_code_2: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드2
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|||
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|
fid_input_iscd_2: Optional[str] = None, # 입력 종목코드2
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|||
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|
fid_cond_mrkt_div_code_3: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드3
|
|||
|
|
fid_input_iscd_3: Optional[str] = None, # 입력 종목코드3
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_4: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드4
|
|||
|
|
fid_input_iscd_4: Optional[str] = None, # 입력 종목코드4
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_5: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드5
|
|||
|
|
fid_input_iscd_5: Optional[str] = None, # 입력 종목코드5
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_6: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드6
|
|||
|
|
fid_input_iscd_6: Optional[str] = None, # 입력 종목코드6
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_7: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드7
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|||
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|
fid_input_iscd_7: Optional[str] = None, # 입력 종목코드7
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_8: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드8
|
|||
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|
fid_input_iscd_8: Optional[str] = None, # 입력 종목코드8
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|
fid_cond_mrkt_div_code_9: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드9
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fid_input_iscd_9: Optional[str] = None, # 입력 종목코드9
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|
|
fid_cond_mrkt_div_code_10: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드10
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fid_input_iscd_10: Optional[str] = None, # 입력 종목코드10
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|||
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|
fid_cond_mrkt_div_code_11: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드11
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|||
|
|
fid_input_iscd_11: Optional[str] = None, # 입력 종목코드11
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|||
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|
fid_cond_mrkt_div_code_12: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드12
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|||
|
|
fid_input_iscd_12: Optional[str] = None, # 입력 종목코드12
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|||
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|
fid_cond_mrkt_div_code_13: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드13
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|||
|
|
fid_input_iscd_13: Optional[str] = None, # 입력 종목코드13
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_14: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드14
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|||
|
|
fid_input_iscd_14: Optional[str] = None, # 입력 종목코드14
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_15: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드15
|
|||
|
|
fid_input_iscd_15: Optional[str] = None, # 입력 종목코드15
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_16: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드16
|
|||
|
|
fid_input_iscd_16: Optional[str] = None, # 입력 종목코드16
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_17: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드17
|
|||
|
|
fid_input_iscd_17: Optional[str] = None, # 입력 종목코드17
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_18: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드18
|
|||
|
|
fid_input_iscd_18: Optional[str] = None, # 입력 종목코드18
|
|||
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|
fid_cond_mrkt_div_code_19: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드19
|
|||
|
|
fid_input_iscd_19: Optional[str] = None, # 입력 종목코드19
|
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|
fid_cond_mrkt_div_code_20: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드20
|
|||
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|
fid_input_iscd_20: Optional[str] = None, # 입력 종목코드20
|
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|
fid_cond_mrkt_div_code_21: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드21
|
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fid_input_iscd_21: Optional[str] = None, # 입력 종목코드21
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fid_cond_mrkt_div_code_22: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드22
|
|||
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fid_input_iscd_22: Optional[str] = None, # 입력 종목코드22
|
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|
fid_cond_mrkt_div_code_23: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드23
|
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|
fid_input_iscd_23: Optional[str] = None, # 입력 종목코드23
|
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|
fid_cond_mrkt_div_code_24: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드24
|
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|
fid_input_iscd_24: Optional[str] = None, # 입력 종목코드24
|
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|
fid_cond_mrkt_div_code_25: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드25
|
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|
fid_input_iscd_25: Optional[str] = None, # 입력 종목코드25
|
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|
fid_cond_mrkt_div_code_26: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드26
|
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|
fid_input_iscd_26: Optional[str] = None, # 입력 종목코드26
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|
fid_cond_mrkt_div_code_27: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드27
|
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|
|
fid_input_iscd_27: Optional[str] = None, # 입력 종목코드27
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|
fid_cond_mrkt_div_code_28: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드28
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fid_input_iscd_28: Optional[str] = None, # 입력 종목코드28
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|
fid_cond_mrkt_div_code_29: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드29
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|
fid_input_iscd_29: Optional[str] = None, # 입력 종목코드29
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|
fid_cond_mrkt_div_code_30: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드30
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|
fid_input_iscd_30: Optional[str] = None # 입력 종목코드30
|
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|
) -> pd.DataFrame:
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|
"""
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|
관심종목(멀티종목) 시세조회 API입니다.
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① 관심종목 그룹조회 → ② 관심종목 그룹별 종목조회 → ③ 관심종목(멀티종목) 시세조회 순서대로 호출하셔서 관심종목 시세 조회 가능합니다.
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※ 한 번의 호출에 최대 30종목의 시세 확인 가능합니다.
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그룹별종목조회 결과를 아래와 같이 입력하셔서 총 30종목까지 복수종목 조회 가능합니다.(아래 Example 참고)
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. fid_mrkt_cls_code(시장구분) → FID_COND_MRKT_DIV_CODE_1
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. jong_code(종목코드) 1 → FID_INPUT_ISCD_1
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...
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한국투자증권 Github 에서 관심종목 복수시세조회 파이썬 샘플코드를 참고하실 수 있습니다.
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https://github.com/koreainvestment/open-trading-api/blob/main/rest/interest_stocks_price.py
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Args:
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|
fid_cond_mrkt_div_code_1 (str): [필수] 조건 시장 분류 코드1 (ex. J:KRX, NX:NXT)
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|
|
fid_input_iscd_1 (str): [필수] 입력 종목코드1 (ex. 123456)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_2 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드2
|
|||
|
|
fid_input_iscd_2 (Optional[str]): 입력 종목코드2
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_3 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드3
|
|||
|
|
fid_input_iscd_3 (Optional[str]): 입력 종목코드3
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_4 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드4
|
|||
|
|
fid_input_iscd_4 (Optional[str]): 입력 종목코드4
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_5 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드5
|
|||
|
|
fid_input_iscd_5 (Optional[str]): 입력 종목코드5
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_6 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드6
|
|||
|
|
fid_input_iscd_6 (Optional[str]): 입력 종목코드6
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_7 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드7
|
|||
|
|
fid_input_iscd_7 (Optional[str]): 입력 종목코드7
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_8 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드8
|
|||
|
|
fid_input_iscd_8 (Optional[str]): 입력 종목코드8
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_9 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드9
|
|||
|
|
fid_input_iscd_9 (Optional[str]): 입력 종목코드9
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_10 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드10
|
|||
|
|
fid_input_iscd_10 (Optional[str]): 입력 종목코드10
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_11 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드11
|
|||
|
|
fid_input_iscd_11 (Optional[str]): 입력 종목코드11
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_12 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드12
|
|||
|
|
fid_input_iscd_12 (Optional[str]): 입력 종목코드12
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_13 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드13
|
|||
|
|
fid_input_iscd_13 (Optional[str]): 입력 종목코드13
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_14 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드14
|
|||
|
|
fid_input_iscd_14 (Optional[str]): 입력 종목코드14
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_15 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드15
|
|||
|
|
fid_input_iscd_15 (Optional[str]): 입력 종목코드15
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_16 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드16
|
|||
|
|
fid_input_iscd_16 (Optional[str]): 입력 종목코드16
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_17 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드17
|
|||
|
|
fid_input_iscd_17 (Optional[str]): 입력 종목코드17
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_18 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드18
|
|||
|
|
fid_input_iscd_18 (Optional[str]): 입력 종목코드18
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_19 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드19
|
|||
|
|
fid_input_iscd_19 (Optional[str]): 입력 종목코드19
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_20 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드20
|
|||
|
|
fid_input_iscd_20 (Optional[str]): 입력 종목코드20
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_21 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드21
|
|||
|
|
fid_input_iscd_21 (Optional[str]): 입력 종목코드21
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_22 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드22
|
|||
|
|
fid_input_iscd_22 (Optional[str]): 입력 종목코드22
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_23 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드23
|
|||
|
|
fid_input_iscd_23 (Optional[str]): 입력 종목코드23
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_24 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드24
|
|||
|
|
fid_input_iscd_24 (Optional[str]): 입력 종목코드24
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_25 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드25
|
|||
|
|
fid_input_iscd_25 (Optional[str]): 입력 종목코드25
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_26 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드26
|
|||
|
|
fid_input_iscd_26 (Optional[str]): 입력 종목코드26
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_27 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드27
|
|||
|
|
fid_input_iscd_27 (Optional[str]): 입력 종목코드27
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_28 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드28
|
|||
|
|
fid_input_iscd_28 (Optional[str]): 입력 종목코드28
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_29 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드29
|
|||
|
|
fid_input_iscd_29 (Optional[str]): 입력 종목코드29
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code_30 (Optional[str]): 조건 시장 분류 코드30
|
|||
|
|
fid_input_iscd_30 (Optional[str]): 입력 종목코드30
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
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|||
|
|
pd.DataFrame: 관심종목(멀티종목) 시세 데이터
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|||
|
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|
|
Example:
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|
>>> df = intstock_multprice(fid_cond_mrkt_div_code_1="J", fid_input_iscd_1="419530")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/intstock-multprice"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_1 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code_1 is required (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_1 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd_1 is required (e.g. '123456')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST11300006" # 관심종목(멀티종목) 시세조회
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE_1": fid_cond_mrkt_div_code_1,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD_1": fid_input_iscd_1
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 옵션 파라미터 처리
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_2 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_2"] = fid_cond_mrkt_div_code_2
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_2 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_2"] = fid_input_iscd_2
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_3 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_3"] = fid_cond_mrkt_div_code_3
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_3 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_3"] = fid_input_iscd_3
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_4 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_4"] = fid_cond_mrkt_div_code_4
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_4 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_4"] = fid_input_iscd_4
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_5 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_5"] = fid_cond_mrkt_div_code_5
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_5 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_5"] = fid_input_iscd_5
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_6 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_6"] = fid_cond_mrkt_div_code_6
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_6 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_6"] = fid_input_iscd_6
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_7 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_7"] = fid_cond_mrkt_div_code_7
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_7 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_7"] = fid_input_iscd_7
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_8 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_8"] = fid_cond_mrkt_div_code_8
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_8 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_8"] = fid_input_iscd_8
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_9 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_9"] = fid_cond_mrkt_div_code_9
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_9 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_9"] = fid_input_iscd_9
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_10 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_10"] = fid_cond_mrkt_div_code_10
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_10 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_10"] = fid_input_iscd_10
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_11 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_11"] = fid_cond_mrkt_div_code_11
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_11 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_11"] = fid_input_iscd_11
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_12 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_12"] = fid_cond_mrkt_div_code_12
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_12 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_12"] = fid_input_iscd_12
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_13 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_13"] = fid_cond_mrkt_div_code_13
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_13 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_13"] = fid_input_iscd_13
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_14 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_14"] = fid_cond_mrkt_div_code_14
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_14 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_14"] = fid_input_iscd_14
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_15 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_15"] = fid_cond_mrkt_div_code_15
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_15 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_15"] = fid_input_iscd_15
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_16 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_16"] = fid_cond_mrkt_div_code_16
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_16 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_16"] = fid_input_iscd_16
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_17 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_17"] = fid_cond_mrkt_div_code_17
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_17 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_17"] = fid_input_iscd_17
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_18 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_18"] = fid_cond_mrkt_div_code_18
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_18 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_18"] = fid_input_iscd_18
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_19 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_19"] = fid_cond_mrkt_div_code_19
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_19 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_19"] = fid_input_iscd_19
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_20 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_20"] = fid_cond_mrkt_div_code_20
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_20 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_20"] = fid_input_iscd_20
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_21 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_21"] = fid_cond_mrkt_div_code_21
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_21 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_21"] = fid_input_iscd_21
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_22 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_22"] = fid_cond_mrkt_div_code_22
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_22 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_22"] = fid_input_iscd_22
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_23 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_23"] = fid_cond_mrkt_div_code_23
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_23 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_23"] = fid_input_iscd_23
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_24 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_24"] = fid_cond_mrkt_div_code_24
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_24 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_24"] = fid_input_iscd_24
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_25 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_25"] = fid_cond_mrkt_div_code_25
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_25 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_25"] = fid_input_iscd_25
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_26 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_26"] = fid_cond_mrkt_div_code_26
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_26 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_26"] = fid_input_iscd_26
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_27 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_27"] = fid_cond_mrkt_div_code_27
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_27 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_27"] = fid_input_iscd_27
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_28 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_28"] = fid_cond_mrkt_div_code_28
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_28 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_28"] = fid_input_iscd_28
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_29 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_29"] = fid_cond_mrkt_div_code_29
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_29 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_29"] = fid_input_iscd_29
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code_30 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_COND_MRKT_DIV_CODE_30"] = fid_cond_mrkt_div_code_30
|
|||
|
|
if fid_input_iscd_30 is not None:
|
|||
|
|
params["FID_INPUT_ISCD_30"] = fid_input_iscd_30
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
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|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
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|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
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|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
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|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
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##############################################################################################
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# [국내주식] 시세분석 > 관심종목 그룹별 종목조회 [국내주식-203]
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|
|
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|
def intstock_stocklist_by_group(
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type: str, # 관심종목구분코드 (ex. 1)
|
|||
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|
user_id: str, # 사용자 ID
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|||
|
|
inter_grp_code: str, # 관심 그룹 코드 (ex. 001)
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|||
|
|
fid_etc_cls_code: str, # 기타 구분 코드 (ex. 4)
|
|||
|
|
data_rank: str = "", # 데이터 순위
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|
|
inter_grp_name: str = "", # 관심 그룹 명
|
|||
|
|
hts_kor_isnm: str = "", # HTS 한글 종목명
|
|||
|
|
cntg_cls_code: str = "" # 체결 구분 코드
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
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|
관심종목 그룹별 종목조회 API입니다.
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① 관심종목 그룹조회 → ② 관심종목 그룹별 종목조회 → ③ 관심종목(멀티종목) 시세조회 순서대로 호출하셔서 관심종목 시세 조회 가능합니다.
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※ 한 번의 호출에 최대 30종목의 시세 확인 가능합니다.
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한국투자증권 Github 에서 관심종목 복수시세조회 파이썬 샘플코드를 참고하실 수 있습니다.
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https://github.com/koreainvestment/open-trading-api/blob/main/rest/interest_stocks_price.py
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|
Args:
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|
|
type (str): [필수] 관심종목구분코드 (ex. 1)
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|||
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|
user_id (str): [필수] 사용자 ID
|
|||
|
|
inter_grp_code (str): [필수] 관심 그룹 코드 (ex. 001)
|
|||
|
|
fid_etc_cls_code (str): [필수] 기타 구분 코드 (ex. 4)
|
|||
|
|
data_rank (str): 데이터 순위
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|||
|
|
inter_grp_name (str): 관심 그룹 명
|
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|
hts_kor_isnm (str): HTS 한글 종목명
|
|||
|
|
cntg_cls_code (str): 체결 구분 코드
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1 데이터프레임, output2 데이터프레임)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df1, df2 = intstock_stocklist_by_group(
|
|||
|
|
... type="1", user_id=trenv.my_htsid, inter_grp_code="001", fid_etc_cls_code="4"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/intstock-stocklist-by-group"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if type == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("type is required (e.g. '1')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if user_id == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("user_id is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if inter_grp_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("inter_grp_code is required (e.g. '001')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_etc_cls_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_etc_cls_code is required (e.g. '4')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "HHKCM113004C6" # 관심종목 그룹별 종목조회
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"TYPE": type, # 관심종목구분코드
|
|||
|
|
"USER_ID": user_id, # 사용자 ID
|
|||
|
|
"INTER_GRP_CODE": inter_grp_code, # 관심 그룹 코드
|
|||
|
|
"FID_ETC_CLS_CODE": fid_etc_cls_code, # 기타 구분 코드
|
|||
|
|
"DATA_RANK": data_rank, # 데이터 순위
|
|||
|
|
"INTER_GRP_NAME": inter_grp_name, # 관심 그룹 명
|
|||
|
|
"HTS_KOR_ISNM": hts_kor_isnm, # HTS 한글 종목명
|
|||
|
|
"CNTG_CLS_CODE": cntg_cls_code # 체결 구분 코드
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 데이터프레임 생성
|
|||
|
|
output1_data = pd.DataFrame([res.getBody().output1])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 데이터프레임 생성
|
|||
|
|
output2_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return output1_data, output2_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 국내주식 증권사별 투자의견[국내주식-189]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def invest_opbysec(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건시장분류코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건화면분류코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력종목코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류구분코드
|
|||
|
|
fid_input_date_1: str, # 입력날짜1
|
|||
|
|
fid_input_date_2: str, # 입력날짜2
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
국내주식 증권사별 투자의견[국내주식-189]
|
|||
|
|
국내주식 증권사별 투자의견 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): J(시장 구분 코드)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): 16634(Primary key)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 회원사코드 (kis developers 포탈 사이트 포럼-> FAQ -> 종목정보 다운로드(국내) 참조)
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 전체(0) 매수(1) 중립(2) 매도(3)
|
|||
|
|
fid_input_date_1 (str): 이후 ~
|
|||
|
|
fid_input_date_2 (str): ~ 이전
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 증권사별 투자의견 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
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|||
|
|
>>> df = invest_opbysec(
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="16634",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="005930",
|
|||
|
|
... fid_div_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_date_1="20230101",
|
|||
|
|
... fid_input_date_2="20231231"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/invest-opbysec"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '16634')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '16634')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '005930')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '005930')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_div_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_date_1:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_date_2:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_date_2 is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_date_2 is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출 URL 및 거래 ID 설정
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST663400C0"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 요청 파라미터 설정
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_DIV_CLS_CODE": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_2": fid_input_date_2,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 응답 처리
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return invest_opbysec(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_date_1,
|
|||
|
|
fid_input_date_2,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 국내주식 종목투자의견[국내주식-188]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def invest_opinion(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건시장분류코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건화면분류코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력종목코드
|
|||
|
|
fid_input_date_1: str, # 입력날짜1
|
|||
|
|
fid_input_date_2: str, # 입력날짜2
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
국내주식 종목투자의견[국내주식-188]
|
|||
|
|
국내주식 종목투자의견 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): J(시장 구분 코드)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): 16633(Primary key)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 종목코드(ex) 005930(삼성전자))
|
|||
|
|
fid_input_date_1 (str): 이후 ~(ex) 0020231113)
|
|||
|
|
fid_input_date_2 (str): ~ 이전(ex) 0020240513)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 종목투자의견 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = invest_opinion(
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="16633",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="005930",
|
|||
|
|
... fid_input_date_1="20231113",
|
|||
|
|
... fid_input_date_2="20240513"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/invest-opinion"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '16633')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '16633')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '005930')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '005930')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_date_1:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20231113')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20231113')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_date_2:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_date_2 is required. (e.g. '20240513')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_date_2 is required. (e.g. '20240513')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출 URL 및 거래 ID 설정
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST663300C0"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 요청 파라미터 설정
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_2": fid_input_date_2,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 응답 처리
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return invest_opinion(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_input_date_1,
|
|||
|
|
fid_input_date_2,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
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# [국내주식] 시세분석 > 프로그램매매 투자자매매동향(당일) [국내주식-116]
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def investor_program_trade_today(
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mrkt_div_cls_code: str # [필수] 시장 구분 코드 (ex. 1:코스피, 4:코스닥)
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) -> pd.DataFrame:
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"""
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프로그램매매 투자자매매동향(당일) API입니다.
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한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0466] 프로그램매매 투자자별 동향 화면 의 "당일동향" 표의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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Args:
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mrkt_div_cls_code (str): [필수] 시장 구분 코드 (ex. 1:코스피, 4:코스닥)
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Returns:
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pd.DataFrame: 프로그램매매 투자자매매동향 데이터
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Example:
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>>> df = investor_program_trade_today(mrkt_div_cls_code="1")
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>>> print(df)
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"""
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api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/investor-program-trade-today"
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if mrkt_div_cls_code == "":
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raise ValueError("mrkt_div_cls_code is required (e.g. '1' or '4')")
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tr_id = "HHPPG046600C1"
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params = {
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"MRKT_DIV_CLS_CODE": mrkt_div_cls_code
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}
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res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
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if res.isOK():
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current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
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return current_data
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else:
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res.printError(url=api_url)
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return pd.DataFrame()
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# [국내주식] 시세분석 > 종목별 투자자매매동향(일별)[종목별 투자자매매동향(일별)]
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def investor_trade_by_stock_daily(
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fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
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fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
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fid_input_date_1: str, # 입력 날짜1
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fid_org_adj_prc: str, # 수정주가 원주가 가격
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fid_etc_cls_code: str, # 기타 구분 코드
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dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
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dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
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tr_cont: str = "",
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depth: int = 0,
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max_depth: int = 10
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) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
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"""
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[국내주식] 시세분석
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종목별 투자자매매동향(일별)[종목별 투자자매매동향(일별)]
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종목별 투자자매매동향(일별) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
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Args:
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fid_cond_mrkt_div_code (str): J:KRX, NX:NXT, UN:통합
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fid_input_iscd (str): 종목번호 (6자리)
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fid_input_date_1 (str): 입력 날짜(20250812)
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fid_org_adj_prc (str): 공란 입력
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fid_etc_cls_code (str): 공란 입력
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dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
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dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
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tr_cont (str): 연속 거래 여부
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depth (int): 현재 재귀 깊이
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max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
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Returns:
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Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 종목별 투자자매매동향(일별) 데이터
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Example:
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>>> df1, df2 = investor_trade_by_stock_daily(
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... fid_cond_mrkt_div_code="J",
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... fid_input_iscd="005930",
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|
... fid_input_date_1="20250812",
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|
... fid_org_adj_prc="",
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|
... fid_etc_cls_code=""
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|
... )
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>>> print(df1)
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|||
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|
>>> print(df2)
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|
"""
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api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/investor-trade-by-stock-daily"
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# 필수 파라미터 검증
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if not fid_cond_mrkt_div_code:
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logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
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|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
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|||
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|
if not fid_input_iscd:
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|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '005930')")
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|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '005930')")
|
|||
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|
if not fid_input_date_1:
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|||
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|
logger.error("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20250812')")
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|||
|
|
raise ValueError("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20250812')")
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|||
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|
# 최대 재귀 깊이 체크
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if depth >= max_depth:
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logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
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|
return dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame(), dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
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tr_id = "FHPTJ04160001"
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params = {
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"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
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|||
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|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
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|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
|
|||
|
|
"FID_ORG_ADJ_PRC": fid_org_adj_prc,
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|||
|
|
"FID_ETC_CLS_CODE": fid_etc_cls_code,
|
|||
|
|
}
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|||
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|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
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|||
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if res.isOK():
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|
# output1 처리
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if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
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|||
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output_data = res.getBody().output1
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|
|
if output_data:
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|||
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if isinstance(output_data, list):
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|||
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|
current_data1 = pd.DataFrame(output_data)
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|||
|
|
else:
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|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame([output_data])
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|||
|
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|||
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|
if dataframe1 is not None:
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|||
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|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
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|||
|
|
else:
|
|||
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|
dataframe1 = current_data1
|
|||
|
|
else:
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|||
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|
if dataframe1 is None:
|
|||
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|
dataframe1 = pd.DataFrame()
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|||
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|
else:
|
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|
|
if dataframe1 is None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.DataFrame()
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|
# output2 처리
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|
if hasattr(res.getBody(), 'output2'):
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|
output_data = res.getBody().output2
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|||
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|
if output_data:
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|||
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|
if isinstance(output_data, list):
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|||
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|
current_data2 = pd.DataFrame(output_data)
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|||
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|
else:
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|
current_data2 = pd.DataFrame([output_data])
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|||
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|
if dataframe2 is not None:
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|||
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|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
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|||
|
|
else:
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|
dataframe2 = current_data2
|
|||
|
|
else:
|
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|
if dataframe2 is None:
|
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|
dataframe2 = pd.DataFrame()
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|
else:
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|
if dataframe2 is None:
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|
dataframe2 = pd.DataFrame()
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tr_cont = res.getHeader().tr_cont
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if tr_cont in ["M", "F"]:
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logger.info("Calling next page...")
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ka.smart_sleep()
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return investor_trade_by_stock_daily(
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|||
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fid_cond_mrkt_div_code,
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|||
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fid_input_iscd,
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|
fid_input_date_1,
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|
fid_org_adj_prc,
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|||
|
|
fid_etc_cls_code,
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"N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
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)
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else:
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|
logger.info("Data fetch complete.")
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return dataframe1, dataframe2
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|
else:
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logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
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res.printError(api_url)
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|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
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# [국내주식] 시세분석 > 종목별 외인기관 추정가집계[v1_국내주식-046]
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def investor_trend_estimate(
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mksc_shrn_iscd: str # [필수] 종목코드 (ex. 123456)
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) -> pd.DataFrame:
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|
"""
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|
국내주식 종목별 외국인, 기관 추정가집계 API입니다.
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한국투자 MTS > 국내 현재가 > 투자자 > 투자자동향 탭 > 왼쪽구분을 '추정(주)'로 선택 시 확인 가능한 데이터를 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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증권사 직원이 장중에 집계/입력한 자료를 단순 누계한 수치로서,
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입력시간은 외국인 09:30, 11:20, 13:20, 14:30 / 기관종합 10:00, 11:20, 13:20, 14:30 이며, 사정에 따라 변동될 수 있습니다.
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Args:
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|
mksc_shrn_iscd (str): [필수] 종목코드 (ex. 123456)
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Returns:
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pd.DataFrame: 종목별 외인기관 추정가집계 데이터
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Example:
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>>> df = investor_trend_estimate(mksc_shrn_iscd="005930")
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>>> print(df)
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|
"""
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|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/investor-trend-estimate"
|
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if mksc_shrn_iscd == "":
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|||
|
|
raise ValueError("mksc_shrn_iscd is required (ex. '123456')")
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tr_id = "HHPTJ04160200"
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|
params = {
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|||
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|
"MKSC_SHRN_ISCD": mksc_shrn_iscd
|
|||
|
|
}
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|||
|
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|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
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|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
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|
res.printError(url=api_url)
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|
return pd.DataFrame()
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|||
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|||
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# [국내주식] 종목정보 > 예탁원정보(무상증자일정)[국내주식-144]
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def ksdinfo_bonus_issue(
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|||
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cts: str, # CTS
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f_dt: str, # 조회일자From
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|
t_dt: str, # 조회일자To
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sht_cd: str, # 종목코드
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|||
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|
tr_cont: str = "",
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|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
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|||
|
|
depth: int = 0,
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|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
예탁원정보(무상증자일정)[국내주식-144]
|
|||
|
|
예탁원정보(무상증자일정) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
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|
|
|
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|
|
Args:
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|||
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|
cts (str): 공백
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f_dt (str): 일자 ~
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t_dt (str): ~ 일자
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sht_cd (str): 공백: 전체, 특정종목 조회시 : 종목코드
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|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
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|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
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|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
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|
|
|||
|
|
Returns:
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|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 예탁원정보(무상증자일정) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
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|
>>> df = ksdinfo_bonus_issue(" ", "20230101", "20231231", "005930")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ksdinfo/bonus-issue"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
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logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
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|||
|
|
if not f_dt:
|
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|
|
logger.error("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
raise ValueError("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not t_dt:
|
|||
|
|
logger.error("t_dt is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
raise ValueError("t_dt is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "HHKDB669101C0"
|
|||
|
|
|
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|
|
params = {
|
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|
|
"CTS": cts,
|
|||
|
|
"F_DT": f_dt,
|
|||
|
|
"T_DT": t_dt,
|
|||
|
|
"SHT_CD": sht_cd,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
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|
# API 호출
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res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
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|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
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|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
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|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return ksdinfo_bonus_issue(
|
|||
|
|
cts,
|
|||
|
|
f_dt,
|
|||
|
|
t_dt,
|
|||
|
|
sht_cd,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 예탁원정보(자본감소일정) [국내주식-149]
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|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def ksdinfo_cap_dcrs(
|
|||
|
|
cts: str, # CTS
|
|||
|
|
f_dt: str, # 조회일자From
|
|||
|
|
t_dt: str, # 조회일자To
|
|||
|
|
sht_cd: str, # 종목코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
예탁원정보(자본감소일정)[국내주식-149]
|
|||
|
|
예탁원정보(자본감소일정) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
cts (str): 공백
|
|||
|
|
f_dt (str): 일자 ~
|
|||
|
|
t_dt (str): ~ 일자
|
|||
|
|
sht_cd (str): 공백: 전체, 특정종목 조회시 : 종목코드
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 예탁원정보(자본감소일정) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = ksdinfo_cap_dcrs(" ", "20230101", "20231231", "005930")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ksdinfo/cap-dcrs"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not f_dt:
|
|||
|
|
logger.error("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
raise ValueError("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not t_dt:
|
|||
|
|
logger.error("t_dt is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
raise ValueError("t_dt is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "HHKDB669106C0"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CTS": cts,
|
|||
|
|
"F_DT": f_dt,
|
|||
|
|
"T_DT": t_dt,
|
|||
|
|
"SHT_CD": sht_cd,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return ksdinfo_cap_dcrs(
|
|||
|
|
cts,
|
|||
|
|
f_dt,
|
|||
|
|
t_dt,
|
|||
|
|
sht_cd,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 예탁원정보(배당일정)[국내주식-145]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def ksdinfo_dividend(
|
|||
|
|
cts: str, # CTS
|
|||
|
|
gb1: str, # 조회구분
|
|||
|
|
f_dt: str, # 조회일자From
|
|||
|
|
t_dt: str, # 조회일자To
|
|||
|
|
sht_cd: str, # 종목코드
|
|||
|
|
high_gb: str, # 고배당여부
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
예탁원정보(배당일정)[국내주식-145]
|
|||
|
|
예탁원정보(배당일정) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
cts (str): 공백
|
|||
|
|
gb1 (str): 0:배당전체, 1:결산배당, 2:중간배당
|
|||
|
|
f_dt (str): 일자 ~
|
|||
|
|
t_dt (str): ~ 일자
|
|||
|
|
sht_cd (str): 공백: 전체, 특정종목 조회시 : 종목코드
|
|||
|
|
high_gb (str): 공백
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 예탁원정보(배당일정) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = ksdinfo_dividend(" ", "0", "20230101", "20231231", " ", " ")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ksdinfo/dividend"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not gb1:
|
|||
|
|
logger.error("gb1 is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("gb1 is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not f_dt:
|
|||
|
|
logger.error("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
raise ValueError("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not t_dt:
|
|||
|
|
logger.error("t_dt is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
raise ValueError("t_dt is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "HHKDB669102C0"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CTS": cts,
|
|||
|
|
"GB1": gb1,
|
|||
|
|
"F_DT": f_dt,
|
|||
|
|
"T_DT": t_dt,
|
|||
|
|
"SHT_CD": sht_cd,
|
|||
|
|
"HIGH_GB": high_gb,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return ksdinfo_dividend(
|
|||
|
|
cts,
|
|||
|
|
gb1,
|
|||
|
|
f_dt,
|
|||
|
|
t_dt,
|
|||
|
|
sht_cd,
|
|||
|
|
high_gb,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 예탁원정보(실권주일정)[국내주식-152]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def ksdinfo_forfeit(
|
|||
|
|
sht_cd: str, # 종목코드
|
|||
|
|
t_dt: str, # 조회일자To
|
|||
|
|
f_dt: str, # 조회일자From
|
|||
|
|
cts: str, # CTS
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
예탁원정보(실권주일정)[국내주식-152]
|
|||
|
|
예탁원정보(실권주일정) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
sht_cd (str): 공백: 전체, 특정종목 조회시 : 종목코드
|
|||
|
|
t_dt (str): ~ 일자
|
|||
|
|
f_dt (str): 일자 ~
|
|||
|
|
cts (str): 공백
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 예탁원정보(실권주일정) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = ksdinfo_forfeit("001440", "20240315", "20240314", " ")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ksdinfo/forfeit"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not t_dt:
|
|||
|
|
logger.error("t_dt is required. (e.g. '20240315')")
|
|||
|
|
raise ValueError("t_dt is required. (e.g. '20240315')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not f_dt:
|
|||
|
|
logger.error("f_dt is required. (e.g. '20240314')")
|
|||
|
|
raise ValueError("f_dt is required. (e.g. '20240314')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "HHKDB669109C0"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"SHT_CD": sht_cd,
|
|||
|
|
"T_DT": t_dt,
|
|||
|
|
"F_DT": f_dt,
|
|||
|
|
"CTS": cts,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return ksdinfo_forfeit(
|
|||
|
|
sht_cd,
|
|||
|
|
t_dt,
|
|||
|
|
f_dt,
|
|||
|
|
cts,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 예탁원정보(상장정보일정)[국내주식-150]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def ksdinfo_list_info(
|
|||
|
|
sht_cd: str, # 종목코드
|
|||
|
|
t_dt: str, # 조회일자To
|
|||
|
|
f_dt: str, # 조회일자From
|
|||
|
|
cts: str, # CTS
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
예탁원정보(상장정보일정)[국내주식-150]
|
|||
|
|
예탁원정보(상장정보일정) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
sht_cd (str): 공백: 전체, 특정종목 조회시 : 종목코드
|
|||
|
|
t_dt (str): ~ 일자
|
|||
|
|
f_dt (str): 일자 ~
|
|||
|
|
cts (str): 공백
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 예탁원정보(상장정보일정) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = ksdinfo_list_info("000660", "20231010", "20231001", "")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ksdinfo/list-info"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not t_dt:
|
|||
|
|
logger.error("t_dt is required. (e.g. '20231010')")
|
|||
|
|
raise ValueError("t_dt is required. (e.g. '20231010')")
|
|||
|
|
if not f_dt:
|
|||
|
|
logger.error("f_dt is required. (e.g. '20231001')")
|
|||
|
|
raise ValueError("f_dt is required. (e.g. '20231001')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출 URL 및 ID 설정
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "HHKDB669107C0"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 요청 파라미터 설정
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"SHT_CD": sht_cd,
|
|||
|
|
"T_DT": t_dt,
|
|||
|
|
"F_DT": f_dt,
|
|||
|
|
"CTS": cts,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 응답 처리
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return ksdinfo_list_info(
|
|||
|
|
sht_cd,
|
|||
|
|
t_dt,
|
|||
|
|
f_dt,
|
|||
|
|
cts,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 예탁원정보(의무예치일정) [국내주식-153]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def ksdinfo_mand_deposit(
|
|||
|
|
t_dt: str, # 조회일자To
|
|||
|
|
sht_cd: str, # 종목코드
|
|||
|
|
f_dt: str, # 조회일자From
|
|||
|
|
cts: str, # CTS
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
예탁원정보(의무예치일정)[국내주식-153]
|
|||
|
|
예탁원정보(의무예치일정) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
t_dt (str): 조회 종료 일자 (예: '20230301')
|
|||
|
|
sht_cd (str): 종목코드 (공백: 전체, 특정종목 조회시 : 종목코드)
|
|||
|
|
f_dt (str): 조회 시작 일자 (예: '20230101')
|
|||
|
|
cts (str): CTS (공백)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부 (기본값: "")
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 예탁원정보(의무예치일정) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = ksdinfo_mand_deposit('20230301', '005930', '20230101', '')
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ksdinfo/mand-deposit"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not t_dt:
|
|||
|
|
logger.error("t_dt is required. (e.g. '20230301')")
|
|||
|
|
raise ValueError("t_dt is required. (e.g. '20230301')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not f_dt:
|
|||
|
|
logger.error("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
raise ValueError("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출 URL 및 거래 ID 설정
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "HHKDB669110C0"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 요청 파라미터 설정
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"T_DT": t_dt,
|
|||
|
|
"SHT_CD": sht_cd,
|
|||
|
|
"F_DT": f_dt,
|
|||
|
|
"CTS": cts,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출 성공 시 데이터 처리
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 기존 데이터프레임과 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 다음 페이지 호출
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return ksdinfo_mand_deposit(
|
|||
|
|
t_dt,
|
|||
|
|
sht_cd,
|
|||
|
|
f_dt,
|
|||
|
|
cts,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# API 호출 실패 시 에러 로그 출력
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 예탁원정보(합병_분할일정)[국내주식-147]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def ksdinfo_merger_split(
|
|||
|
|
cts: str, # CTS
|
|||
|
|
f_dt: str, # 조회일자From
|
|||
|
|
t_dt: str, # 조회일자To
|
|||
|
|
sht_cd: str, # 종목코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
예탁원정보(합병_분할일정)[국내주식-147]
|
|||
|
|
예탁원정보(합병_분할일정) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
cts (str): 공백
|
|||
|
|
f_dt (str): 일자 ~
|
|||
|
|
t_dt (str): ~ 일자
|
|||
|
|
sht_cd (str): 공백: 전체, 특정종목 조회시 : 종목코드
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 예탁원정보(합병_분할일정) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = ksdinfo_merger_split(" ", "20230101", "20231231", "005930")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ksdinfo/merger-split"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not f_dt:
|
|||
|
|
logger.error("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
raise ValueError("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not t_dt:
|
|||
|
|
logger.error("t_dt is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
raise ValueError("t_dt is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "HHKDB669104C0"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CTS": cts,
|
|||
|
|
"F_DT": f_dt,
|
|||
|
|
"T_DT": t_dt,
|
|||
|
|
"SHT_CD": sht_cd,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# 응답 데이터 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return ksdinfo_merger_split(
|
|||
|
|
cts,
|
|||
|
|
f_dt,
|
|||
|
|
t_dt,
|
|||
|
|
sht_cd,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# API 호출 실패 시 에러 로그
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 예탁원정보(유상증자일정)[국내주식-143]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def ksdinfo_paidin_capin(
|
|||
|
|
cts: str, # CTS
|
|||
|
|
gb1: str, # 조회구분
|
|||
|
|
f_dt: str, # 조회일자From
|
|||
|
|
t_dt: str, # 조회일자To
|
|||
|
|
sht_cd: str, # 종목코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
예탁원정보(유상증자일정)[국내주식-143]
|
|||
|
|
예탁원정보(유상증자일정) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
cts (str): 공백
|
|||
|
|
gb1 (str): 1(청약일별), 2(기준일별)
|
|||
|
|
f_dt (str): 일자 ~
|
|||
|
|
t_dt (str): ~ 일자
|
|||
|
|
sht_cd (str): 공백(전체), 특정종목 조회시(종목코드)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 예탁원정보(유상증자일정) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = ksdinfo_paidin_capin(" ", "1", "20230101", "20231231", " ")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ksdinfo/paidin-capin"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not gb1:
|
|||
|
|
logger.error("gb1 is required. (e.g. '1')")
|
|||
|
|
raise ValueError("gb1 is required. (e.g. '1')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not f_dt:
|
|||
|
|
logger.error("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
raise ValueError("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not t_dt:
|
|||
|
|
logger.error("t_dt is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
raise ValueError("t_dt is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "HHKDB669100C0"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CTS": cts,
|
|||
|
|
"GB1": gb1,
|
|||
|
|
"F_DT": f_dt,
|
|||
|
|
"T_DT": t_dt,
|
|||
|
|
"SHT_CD": sht_cd,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return ksdinfo_paidin_capin(
|
|||
|
|
cts,
|
|||
|
|
gb1,
|
|||
|
|
f_dt,
|
|||
|
|
t_dt,
|
|||
|
|
sht_cd,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 예탁원정보(공모주청약일정)[국내주식-151]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def ksdinfo_pub_offer(
|
|||
|
|
sht_cd: str, # 종목코드
|
|||
|
|
cts: str, # CTS
|
|||
|
|
f_dt: str, # 조회일자From
|
|||
|
|
t_dt: str, # 조회일자To
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
예탁원정보(공모주청약일정)[국내주식-151]
|
|||
|
|
예탁원정보(공모주청약일정) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
sht_cd (str): 공백: 전체, 특정종목 조회시 : 종목코드
|
|||
|
|
cts (str): 공백
|
|||
|
|
f_dt (str): 일자 ~
|
|||
|
|
t_dt (str): ~ 일자
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 예탁원정보(공모주청약일정) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = ksdinfo_pub_offer("000000", "", "20230101", "20231231")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ksdinfo/pub-offer"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not f_dt:
|
|||
|
|
logger.error("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
raise ValueError("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not t_dt:
|
|||
|
|
logger.error("t_dt is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
raise ValueError("t_dt is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "HHKDB669108C0"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"SHT_CD": sht_cd,
|
|||
|
|
"CTS": cts,
|
|||
|
|
"F_DT": f_dt,
|
|||
|
|
"T_DT": t_dt,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return ksdinfo_pub_offer(
|
|||
|
|
sht_cd,
|
|||
|
|
cts,
|
|||
|
|
f_dt,
|
|||
|
|
t_dt,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 예탁원정보(주식매수청구일정)[국내주식-146]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def ksdinfo_purreq(
|
|||
|
|
sht_cd: str, # 종목코드
|
|||
|
|
t_dt: str, # 조회일자To
|
|||
|
|
f_dt: str, # 조회일자From
|
|||
|
|
cts: str, # CTS
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
예탁원정보(주식매수청구일정)[국내주식-146]
|
|||
|
|
예탁원정보(주식매수청구일정) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
sht_cd (str): 공백: 전체, 특정종목 조회시 : 종목코드
|
|||
|
|
t_dt (str): ~ 일자
|
|||
|
|
f_dt (str): 일자 ~
|
|||
|
|
cts (str): 공백
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 예탁원정보(주식매수청구일정) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = ksdinfo_purreq("005930", "20231010", "20231001", "")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ksdinfo/purreq"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not t_dt:
|
|||
|
|
logger.error("t_dt is required. (e.g. '20231010')")
|
|||
|
|
raise ValueError("t_dt is required. (e.g. '20231010')")
|
|||
|
|
if not f_dt:
|
|||
|
|
logger.error("f_dt is required. (e.g. '20231001')")
|
|||
|
|
raise ValueError("f_dt is required. (e.g. '20231001')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "HHKDB669103C0"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"SHT_CD": sht_cd,
|
|||
|
|
"T_DT": t_dt,
|
|||
|
|
"F_DT": f_dt,
|
|||
|
|
"CTS": cts,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# 응답 데이터 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return ksdinfo_purreq(
|
|||
|
|
sht_cd,
|
|||
|
|
t_dt,
|
|||
|
|
f_dt,
|
|||
|
|
cts,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# API 에러 처리
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 예탁원정보(액면교체일정)[국내주식-148]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def ksdinfo_rev_split(
|
|||
|
|
sht_cd: str, # 종목코드
|
|||
|
|
cts: str, # CTS
|
|||
|
|
f_dt: str, # 조회일자From
|
|||
|
|
t_dt: str, # 조회일자To
|
|||
|
|
market_gb: str, # 시장구분
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
예탁원정보(액면교체일정)[국내주식-148]
|
|||
|
|
예탁원정보(액면교체일정) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
sht_cd (str): 공백: 전체, 특정종목 조회시 : 종목코드
|
|||
|
|
cts (str): 공백
|
|||
|
|
f_dt (str): 일자 ~
|
|||
|
|
t_dt (str): ~ 일자
|
|||
|
|
market_gb (str): 0:전체, 1:코스피, 2:코스닥
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 예탁원정보(액면교체일정) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = ksdinfo_rev_split("001390", "", "20230101", "20231231", "0")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ksdinfo/rev-split"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not f_dt:
|
|||
|
|
logger.error("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
raise ValueError("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not t_dt:
|
|||
|
|
logger.error("t_dt is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
raise ValueError("t_dt is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if market_gb not in ["0", "1", "2"]:
|
|||
|
|
logger.error("market_gb must be one of ['0', '1', '2'].")
|
|||
|
|
raise ValueError("market_gb must be one of ['0', '1', '2'].")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "HHKDB669105C0"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"SHT_CD": sht_cd,
|
|||
|
|
"CTS": cts,
|
|||
|
|
"F_DT": f_dt,
|
|||
|
|
"T_DT": t_dt,
|
|||
|
|
"MARKET_GB": market_gb,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return ksdinfo_rev_split(
|
|||
|
|
sht_cd,
|
|||
|
|
cts,
|
|||
|
|
f_dt,
|
|||
|
|
t_dt,
|
|||
|
|
market_gb,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 예탁원정보(주주총회일정)[국내주식-154]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def ksdinfo_sharehld_meet(
|
|||
|
|
cts: str, # CTS
|
|||
|
|
f_dt: str, # 조회일자From
|
|||
|
|
t_dt: str, # 조회일자To
|
|||
|
|
sht_cd: str, # 종목코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
예탁원정보(주주총회일정)[국내주식-154]
|
|||
|
|
예탁원정보(주주총회일정) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
cts (str): 공백
|
|||
|
|
f_dt (str): 일자 ~
|
|||
|
|
t_dt (str): ~ 일자
|
|||
|
|
sht_cd (str): 공백: 전체, 특정종목 조회시 : 종목코드
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 예탁원정보(주주총회일정) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = ksdinfo_sharehld_meet(" ", "20230101", "20231231", " ")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ksdinfo/sharehld-meet"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not f_dt:
|
|||
|
|
logger.error("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
raise ValueError("f_dt is required. (e.g. '20230101')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not t_dt:
|
|||
|
|
logger.error("t_dt is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
raise ValueError("t_dt is required. (e.g. '20231231')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "HHKDB669111C0"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CTS": cts,
|
|||
|
|
"F_DT": f_dt,
|
|||
|
|
"T_DT": t_dt,
|
|||
|
|
"SHT_CD": sht_cd,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return ksdinfo_sharehld_meet(
|
|||
|
|
cts,
|
|||
|
|
f_dt,
|
|||
|
|
t_dt,
|
|||
|
|
sht_cd,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 당사 대주가능 종목 [국내주식-195]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def lendable_by_company(
|
|||
|
|
excg_dvsn_cd: str, # 거래소구분코드
|
|||
|
|
pdno: str, # 상품번호
|
|||
|
|
thco_stln_psbl_yn: str, # 당사대주가능여부
|
|||
|
|
inqr_dvsn_1: str, # 조회구분1
|
|||
|
|
ctx_area_fk200: str, # 연속조회검색조건200
|
|||
|
|
ctx_area_nk100: str, # 연속조회키100
|
|||
|
|
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
당사 대주가능 종목[국내주식-195]
|
|||
|
|
당사 대주가능 종목 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
excg_dvsn_cd (str): 00(전체), 02(거래소), 03(코스닥)
|
|||
|
|
pdno (str): 공백 : 전체조회, 종목코드 입력 시 해당종목만 조회
|
|||
|
|
thco_stln_psbl_yn (str): Y
|
|||
|
|
inqr_dvsn_1 (str): 0 : 전체조회, 1: 종목코드순 정렬
|
|||
|
|
ctx_area_fk200 (str): 미입력 (다음조회 불가)
|
|||
|
|
ctx_area_nk100 (str): 미입력 (다음조회 불가)
|
|||
|
|
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 당사 대주가능 종목 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df1, df2 = lendable_by_company('00', '', 'Y', '0', '', '')
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/lendable-by-company"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not excg_dvsn_cd:
|
|||
|
|
logger.error("excg_dvsn_cd is required. (e.g. '00')")
|
|||
|
|
raise ValueError("excg_dvsn_cd is required. (e.g. '00')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not thco_stln_psbl_yn:
|
|||
|
|
logger.error("thco_stln_psbl_yn is required. (e.g. 'Y')")
|
|||
|
|
raise ValueError("thco_stln_psbl_yn is required. (e.g. 'Y')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not inqr_dvsn_1:
|
|||
|
|
logger.error("inqr_dvsn_1 is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("inqr_dvsn_1 is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame(), dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "CTSC2702R"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"EXCG_DVSN_CD": excg_dvsn_cd,
|
|||
|
|
"PDNO": pdno,
|
|||
|
|
"THCO_STLN_PSBL_YN": thco_stln_psbl_yn,
|
|||
|
|
"INQR_DVSN_1": inqr_dvsn_1,
|
|||
|
|
"CTX_AREA_FK200": ctx_area_fk200,
|
|||
|
|
"CTX_AREA_NK100": ctx_area_nk100,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
# output1은 단일 객체, output2는 배열일 수 있음
|
|||
|
|
if isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# 단일 객체인 경우 리스트로 감싸서 DataFrame 생성
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame([output_data])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe1 is not None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = current_data1
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
if dataframe1 is None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
if dataframe1 is None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
# output2 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output2'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output2
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
# output1은 단일 객체, output2는 배열일 수 있음
|
|||
|
|
if isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# 단일 객체인 경우 리스트로 감싸서 DataFrame 생성
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame([output_data])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe2 is not None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = current_data2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
if dataframe2 is None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
if dataframe2 is None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]:
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return lendable_by_company(
|
|||
|
|
excg_dvsn_cd,
|
|||
|
|
pdno,
|
|||
|
|
thco_stln_psbl_yn,
|
|||
|
|
inqr_dvsn_1,
|
|||
|
|
ctx_area_fk200,
|
|||
|
|
ctx_area_nk100,
|
|||
|
|
dataframe1, dataframe2, "N", depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 시가총액 상위 [v1_국내주식-091]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def market_cap(
|
|||
|
|
fid_input_price_2: str, # 입력 가격2
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_price_1: str, # 입력 가격1
|
|||
|
|
fid_vol_cnt: str, # 거래량 수
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 순위분석
|
|||
|
|
국내주식 시가총액 상위[v1_국내주식-091]
|
|||
|
|
국내주식 시가총액 상위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_input_price_2 (str): 입력값 없을때 전체 (~ 가격)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (J:KRX, NX:NXT)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key( 20174 )
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 0: 전체, 1:보통주, 2:우선주
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): 0 : 전체
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 0 : 전체
|
|||
|
|
fid_input_price_1 (str): 입력값 없을때 전체 (가격 ~)
|
|||
|
|
fid_vol_cnt (str): 입력값 없을때 전체 (거래량 ~)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 시가총액 상위 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = market_cap(
|
|||
|
|
... fid_input_price_2="",
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="20174",
|
|||
|
|
... fid_div_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="0000",
|
|||
|
|
... fid_trgt_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_trgt_exls_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_price_1="",
|
|||
|
|
... fid_vol_cnt=""
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/market-cap"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code != "J":
|
|||
|
|
raise ValueError("조건 시장 분류 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_cond_scr_div_code != "20174":
|
|||
|
|
raise ValueError("조건 화면 분류 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_div_cls_code not in ["0", "1", "2"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("분류 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_input_iscd not in ["0000", "0001", "1001", "2001"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("입력 종목코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_trgt_cls_code != "0":
|
|||
|
|
raise ValueError("대상 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_trgt_exls_cls_code != "0":
|
|||
|
|
raise ValueError("대상 제외 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST01740000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_input_price_2": fid_input_price_2,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_trgt_cls_code": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_trgt_exls_cls_code": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_price_1": fid_input_price_1,
|
|||
|
|
"fid_vol_cnt": fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
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|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# 응답 데이터 처리
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|||
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|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output) if hasattr(res.getBody(), 'output') else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 기존 데이터프레임과 병합
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True) if dataframe is not None else current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
print("Call Next")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return market_cap(
|
|||
|
|
fid_input_price_2,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_price_1,
|
|||
|
|
fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
"N", dataframe
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|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
print("The End")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# 오류 출력
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|||
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|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
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|
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|||
|
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|
# [국내주식] 업종/기타 > 국내선물 영업일조회 [국내주식-160]
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##############################################################################################
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|
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|
def market_time() -> pd.DataFrame:
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|
|
"""
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|||
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|
국내선물 영업일조회 API입니다.
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|||
|
|
API호출 시 body 혹은 params로 입력하는 사항이 없습니다.
|
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|
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|
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|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 국내선물 영업일조회 데이터
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|||
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|
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|
Example:
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|
>>> df = market_time()
|
|||
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|
>>> print(df)
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|||
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|
"""
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|||
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|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/market-time"
|
|||
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|||
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|
tr_id = "HHMCM000002C0" # 국내선물 영업일조회
|
|||
|
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|||
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|
params = {}
|
|||
|
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|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
result = pd.DataFrame([res.getBody().output1])
|
|||
|
|
return result
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
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|
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|||
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|
# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 시장가치 순위[v1_국내주식-096]
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|
|
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|
def market_value(
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_price_1: str, # 입력 가격1
|
|||
|
|
fid_input_price_2: str, # 입력 가격2
|
|||
|
|
fid_vol_cnt: str, # 거래량 수
|
|||
|
|
fid_input_option_1: str, # 입력 옵션1
|
|||
|
|
fid_input_option_2: str, # 입력 옵션2
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code: str, # 순위 정렬 구분 코드
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code: str, # 소속 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 순위분석
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|||
|
|
국내주식 시장가치 순위[v1_국내주식-096]
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|||
|
|
국내주식 시장가치 순위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
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|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): 0 : 전체
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (J:KRX, NX:NXT)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key( 20179 )
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 0: 전체, 1:관리종목, 2:투자주의, 3:투자경고, 4:투자위험예고, 5:투자위험, 6:보통주, 7:우선주
|
|||
|
|
fid_input_price_1 (str): 입력값 없을때 전체 (가격 ~)
|
|||
|
|
fid_input_price_2 (str): 입력값 없을때 전체 (~ 가격)
|
|||
|
|
fid_vol_cnt (str): 입력값 없을때 전체 (거래량 ~)
|
|||
|
|
fid_input_option_1 (str): 회계연도 입력 (ex 2023)
|
|||
|
|
fid_input_option_2 (str): 0: 1/4분기 , 1: 반기, 2: 3/4분기, 3: 결산
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code (str): '가치분석(23:PER, 24:PBR, 25:PCR, 26:PSR, 27: EPS, 28:EVA, 29: EBITDA, 30: EV/EBITDA, 31:EBITDA/금융비율'
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code (str): 0 : 전체
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 0 : 전체
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 시장가치 순위 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
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|||
|
|
>>> df = market_value(
|
|||
|
|
... fid_trgt_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="20179",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="0000",
|
|||
|
|
... fid_div_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_price_1="",
|
|||
|
|
... fid_input_price_2="",
|
|||
|
|
... fid_vol_cnt="",
|
|||
|
|
... fid_input_option_1="2023",
|
|||
|
|
... fid_input_option_2="3",
|
|||
|
|
... fid_rank_sort_cls_code="23",
|
|||
|
|
... fid_blng_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_trgt_exls_cls_code="0"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/market-value"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if fid_trgt_cls_code not in ["0"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("대상 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code not in ["J"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("조건 시장 분류 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_cond_scr_div_code != "20179":
|
|||
|
|
raise ValueError("조건 화면 분류 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_input_iscd not in ["0000", "0001", "1001", "2001"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("입력 종목코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_div_cls_code not in ["0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("분류 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_input_option_2 not in ["0", "1", "2", "3"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("입력 옵션2 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_rank_sort_cls_code not in ["23", "24", "25", "26", "27", "28", "29", "30", "31"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("순위 정렬 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_blng_cls_code not in ["0"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("소속 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_trgt_exls_cls_code not in ["0"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("대상 제외 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST01790000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_trgt_cls_code": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_price_1": fid_input_price_1,
|
|||
|
|
"fid_input_price_2": fid_input_price_2,
|
|||
|
|
"fid_vol_cnt": fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
"fid_input_option_1": fid_input_option_1,
|
|||
|
|
"fid_input_option_2": fid_input_option_2,
|
|||
|
|
"fid_rank_sort_cls_code": fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_blng_cls_code": fid_blng_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_trgt_exls_cls_code": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# 응답 데이터 처리
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|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
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|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
print("Call Next")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return market_value(
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_price_1,
|
|||
|
|
fid_input_price_2,
|
|||
|
|
fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
fid_input_option_1,
|
|||
|
|
fid_input_option_2,
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code,
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"N", dataframe
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
print("The End")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# 오류 처리
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
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# [국내주식] 시세분석 > 국내 증시자금 종합 [국내주식-193]
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##############################################################################################
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|
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|||
|
|
def mktfunds(
|
|||
|
|
fid_input_date_1: str = ""
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
국내 증시자금 종합 API입니다.
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|
|
한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0470] 증시자금 종합 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다. (단위: 억원)
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|
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|
※ 해당자료는 금융투자협회의 자료를 제공하고 있으며, 오류와 지연이 발생할 수 있습니다.
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|
※ 위 정보에 의한 투자판단의 최종책임은 정보이용자에게 있으며, 당사와 한국금융투자협회는 어떠한 법적인 책임도 지지 않사오니 투자에 참고로만 이용하시기 바랍니다.
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Args:
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fid_input_date_1 (str): [입력날짜]
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|
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|
Returns:
|
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|
|
pd.DataFrame: 국내 증시자금 종합 데이터
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|
|
|
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|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = mktfunds()
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/mktfunds"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST649100C0"
|
|||
|
|
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|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
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|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
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|
|
# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 신고_신저근접종목 상위[v1_국내주식-105]
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##############################################################################################
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|||
|
|
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|||
|
|
def near_new_highlow(
|
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|
|
fid_aply_rang_vol: str, # 적용 범위 거래량
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_cnt_1: str, # 입력 수1
|
|||
|
|
fid_input_cnt_2: str, # 입력 수2
|
|||
|
|
fid_prc_cls_code: str, # 가격 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_1: str, # 적용 범위 가격1
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_2: str, # 적용 범위 가격2
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 순위분석
|
|||
|
|
국내주식 신고_신저근접종목 상위[v1_국내주식-105]
|
|||
|
|
국내주식 신고_신저근접종목 상위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
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|
Args:
|
|||
|
|
fid_aply_rang_vol (str): 0: 전체, 100: 100주 이상
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (주식 J)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key(20187)
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 0:전체, 1:관리종목, 2:투자주의, 3:투자경고
|
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|
|
fid_input_cnt_1 (str): 괴리율 최소
|
|||
|
|
fid_input_cnt_2 (str): 괴리율 최대
|
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|
|
fid_prc_cls_code (str): 0:신고근접, 1:신저근접
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200, 4001: KRX100
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): 0: 전체
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 0:전체, 1:관리종목, 2:투자주의, 3:투자경고, 4:투자위험예고, 5:투자위험, 6:보통주, 7:우선주
|
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|
|
fid_aply_rang_prc_1 (str): 가격 ~
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|
|
fid_aply_rang_prc_2 (str): ~ 가격
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|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 신고_신저근접종목 상위 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = near_new_highlow(
|
|||
|
|
... fid_aply_rang_vol="0",
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="20187",
|
|||
|
|
... fid_div_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_cnt_1="0",
|
|||
|
|
... fid_input_cnt_2="100",
|
|||
|
|
... fid_prc_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="0000",
|
|||
|
|
... fid_trgt_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_trgt_exls_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_aply_rang_prc_1="0",
|
|||
|
|
... fid_aply_rang_prc_2="1000000"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/near-new-highlow"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if fid_aply_rang_vol not in ["0", "100"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("적용 범위 거래량 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code != "J":
|
|||
|
|
raise ValueError("조건 시장 분류 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_cond_scr_div_code != "20187":
|
|||
|
|
raise ValueError("조건 화면 분류 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_div_cls_code not in ["0", "1", "2", "3"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("분류 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_prc_cls_code not in ["0", "1"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("가격 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_input_iscd not in ["0000", "0001", "1001", "2001", "4001"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("입력 종목코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_trgt_cls_code != "0":
|
|||
|
|
raise ValueError("대상 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_trgt_exls_cls_code not in ["0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("대상 제외 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST01870000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_aply_rang_vol": fid_aply_rang_vol,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_cnt_1": fid_input_cnt_1,
|
|||
|
|
"fid_input_cnt_2": fid_input_cnt_2,
|
|||
|
|
"fid_prc_cls_code": fid_prc_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_trgt_cls_code": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_trgt_exls_cls_code": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_aply_rang_prc_1": fid_aply_rang_prc_1,
|
|||
|
|
"fid_aply_rang_prc_2": fid_aply_rang_prc_2,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# 응답 데이터 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 기존 데이터프레임과 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
print("Call Next")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return near_new_highlow(
|
|||
|
|
fid_aply_rang_vol,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_cnt_1,
|
|||
|
|
fid_input_cnt_2,
|
|||
|
|
fid_prc_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_1,
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_2,
|
|||
|
|
"N", dataframe
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
print("The End")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# 오류 발생 시 처리
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 종합 시황/공시(제목) [국내주식-141]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def news_title(
|
|||
|
|
fid_news_ofer_entp_code: str, # 뉴스 제공 업체 코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_cls_code: str, # 조건 시장 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_titl_cntt: str, # 제목 내용
|
|||
|
|
fid_input_date_1: str, # 입력 날짜
|
|||
|
|
fid_input_hour_1: str, # 입력 시간
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code: str, # 순위 정렬 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_srno: str, # 입력 일련번호
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 업종/기타
|
|||
|
|
종합 시황_공시(제목)[국내주식-141]
|
|||
|
|
종합 시황_공시(제목) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_news_ofer_entp_code (str): 뉴스 제공 업체 코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_cls_code (str): 조건 시장 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_titl_cntt (str): 제목 내용
|
|||
|
|
fid_input_date_1 (str): 입력 날짜
|
|||
|
|
fid_input_hour_1 (str): 입력 시간
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code (str): 순위 정렬 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_srno (str): 입력 일련번호
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 종합 시황_공시(제목) 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = news_title(
|
|||
|
|
... fid_news_ofer_entp_code='2',
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_cls_code='00',
|
|||
|
|
... fid_input_iscd='005930',
|
|||
|
|
... fid_titl_cntt='',
|
|||
|
|
... fid_input_date_1='20231010',
|
|||
|
|
... fid_input_hour_1='090000',
|
|||
|
|
... fid_rank_sort_cls_code='01',
|
|||
|
|
... fid_input_srno='1'
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/news-title"
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API URL 및 거래 ID 설정
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST01011800"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 요청 파라미터 설정
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_NEWS_OFER_ENTP_CODE": fid_news_ofer_entp_code,
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_CLS_CODE": fid_cond_mrkt_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_TITL_CNTT": fid_titl_cntt,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_HOUR_1": fid_input_hour_1,
|
|||
|
|
"FID_RANK_SORT_CLS_CODE": fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_SRNO": fid_input_srno,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 응답 처리
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return news_title(
|
|||
|
|
fid_news_ofer_entp_code,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_titl_cntt,
|
|||
|
|
fid_input_date_1,
|
|||
|
|
fid_input_hour_1,
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_srno,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 주문/계좌 > 주식주문(현금)[v1_국내주식-001]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def order_cash(
|
|||
|
|
env_dv: str, # 실전모의구분 (real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
ord_dv: str, # 매도매수구분 (buy:매수, sell:매도)
|
|||
|
|
cano: str, # 종합계좌번호
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드
|
|||
|
|
pdno: str, # 상품번호 (종목코드)
|
|||
|
|
ord_dvsn: str, # 주문구분
|
|||
|
|
ord_qty: str, # 주문수량
|
|||
|
|
ord_unpr: str, # 주문단가
|
|||
|
|
excg_id_dvsn_cd: str, # 거래소ID구분코드
|
|||
|
|
sll_type: str = "", # 매도유형 (매도주문 시)
|
|||
|
|
cndt_pric: str = "" # 조건가격
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
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|||
|
|
국내주식주문(현금) API 입니다.
|
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|
|
|
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|
|
※ TTC0802U(현금매수) 사용하셔서 미수매수 가능합니다. 단, 거래하시는 계좌가 증거금40%계좌로 신청이 되어있어야 가능합니다.
|
|||
|
|
※ 신용매수는 별도의 API가 준비되어 있습니다.
|
|||
|
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|
|
※ ORD_QTY(주문수량), ORD_UNPR(주문단가) 등을 String으로 전달해야 함에 유의 부탁드립니다.
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|||
|
|
|
|||
|
|
※ ORD_UNPR(주문단가)가 없는 주문은 상한가로 주문금액을 선정하고 이후 체결이되면 체결금액로 정산됩니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
※ POST API의 경우 BODY값의 key값들을 대문자로 작성하셔야 합니다.
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|
(EX. "CANO" : "12345678", "ACNT_PRDT_CD": "01",...)
|
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|
|
|
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|
|
※ 종목코드 마스터파일 파이썬 정제코드는 한국투자증권 Github 참고 부탁드립니다.
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|
|
https://github.com/koreainvestment/open-trading-api/tree/main/stocks_info
|
|||
|
|
|
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|
Args:
|
|||
|
|
env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
ord_dv (str): [필수] 매도매수구분 (buy:매수, sell:매도)
|
|||
|
|
cano (str): [필수] 종합계좌번호 (종합계좌번호)
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (상품유형코드)
|
|||
|
|
pdno (str): [필수] 상품번호 (종목코드(6자리) , ETN의 경우 7자리 입력)
|
|||
|
|
ord_dvsn (str): [필수] 주문구분
|
|||
|
|
ord_qty (str): [필수] 주문수량
|
|||
|
|
ord_unpr (str): [필수] 주문단가
|
|||
|
|
excg_id_dvsn_cd (str): [필수] 거래소ID구분코드 (KRX)
|
|||
|
|
sll_type (str): 매도유형 (매도주문 시) (01:일반매도,02:임의매매,05:대차매도)
|
|||
|
|
cndt_pric (str): 조건가격 (스탑지정가호가 주문 시 사용)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 주식주문 결과 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = order_cash(env_dv="demo", ord_dv="buy", cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, pdno="005930", ord_dvsn="00", ord_qty="1", ord_unpr="70000", excg_id_dvsn_cd="KRX")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/order-cash"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if env_dv == "" or env_dv is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real:실전, demo:모의')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ord_dv == "" or ord_dv is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_dv is required (e.g. 'buy:매수, sell:매도')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cano == "" or cano is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("cano is required (e.g. '종합계좌번호')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if acnt_prdt_cd == "" or acnt_prdt_cd is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '상품유형코드')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if pdno == "" or pdno is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("pdno is required (e.g. '종목코드(6자리) , ETN의 경우 7자리 입력')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ord_dvsn == "" or ord_dvsn is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_dvsn is required (e.g. '')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ord_qty == "" or ord_qty is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_qty is required (e.g. '')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ord_unpr == "" or ord_unpr is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_unpr is required (e.g. '')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if excg_id_dvsn_cd == "" or excg_id_dvsn_cd is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("excg_id_dvsn_cd is required (e.g. 'KRX')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# tr_id 설정
|
|||
|
|
if env_dv == "real":
|
|||
|
|
if ord_dv == "sell":
|
|||
|
|
tr_id = "TTTC0011U"
|
|||
|
|
elif ord_dv == "buy":
|
|||
|
|
tr_id = "TTTC0012U"
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_dv can only be sell or buy")
|
|||
|
|
elif env_dv == "demo":
|
|||
|
|
if ord_dv == "sell":
|
|||
|
|
tr_id = "VTTC0011U"
|
|||
|
|
elif ord_dv == "buy":
|
|||
|
|
tr_id = "VTTC0012U"
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_dv can only be sell or buy")
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real' or 'demo')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CANO": cano, # 종합계좌번호
|
|||
|
|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd, # 계좌상품코드
|
|||
|
|
"PDNO": pdno, # 상품번호
|
|||
|
|
"ORD_DVSN": ord_dvsn, # 주문구분
|
|||
|
|
"ORD_QTY": ord_qty, # 주문수량
|
|||
|
|
"ORD_UNPR": ord_unpr, # 주문단가
|
|||
|
|
"EXCG_ID_DVSN_CD": excg_id_dvsn_cd, # 거래소ID구분코드
|
|||
|
|
"SLL_TYPE": sll_type, # 매도유형
|
|||
|
|
"CNDT_PRIC": cndt_pric # 조건가격
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params, postFlag=True)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame([res.getBody().output])
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
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|||
|
|
# [국내주식] 주문/계좌 > 주식주문(신용)[v1_국내주식-002]
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|||
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##############################################################################################
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|||
|
|
|
|||
|
|
def order_credit(
|
|||
|
|
ord_dv: str, # 매수매도구분 (buy:매수, sell:매도)
|
|||
|
|
cano: str, # 종합계좌번호 (12345678)
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드 (01)
|
|||
|
|
pdno: str, # 상품번호 (123456)
|
|||
|
|
crdt_type: str, # 신용유형
|
|||
|
|
loan_dt: str, # 대출일자
|
|||
|
|
ord_dvsn: str, # 주문구분
|
|||
|
|
ord_qty: str, # 주문수량
|
|||
|
|
ord_unpr: str, # 주문단가
|
|||
|
|
excg_id_dvsn_cd: str = "", # 거래소ID구분코드 (KRX:한국거래소, NXT:넥스트레이드, SOR:SOR)
|
|||
|
|
sll_type: str = "", # 매도유형
|
|||
|
|
rsvn_ord_yn: str = "", # 예약주문여부 (Y: 예약주문, N: 신용주문)
|
|||
|
|
emgc_ord_yn: str = "", # 비상주문여부
|
|||
|
|
pgtr_dvsn: str = "", # 프로그램매매구분
|
|||
|
|
mgco_aptm_odno: str = "", # 운용사지정주문번호
|
|||
|
|
lqty_tr_ngtn_dtl_no: str = "", # 대량거래협상상세번호
|
|||
|
|
lqty_tr_agmt_no: str = "", # 대량거래협정번호
|
|||
|
|
lqty_tr_ngtn_id: str = "", # 대량거래협상자Id
|
|||
|
|
lp_ord_yn: str = "", # LP주문여부
|
|||
|
|
mdia_odno: str = "", # 매체주문번호
|
|||
|
|
ord_svr_dvsn_cd: str = "", # 주문서버구분코드
|
|||
|
|
pgm_nmpr_stmt_dvsn_cd: str = "", # 프로그램호가신고구분코드
|
|||
|
|
cvrg_slct_rson_cd: str = "", # 반대매매선정사유코드
|
|||
|
|
cvrg_seq: str = "", # 반대매매순번
|
|||
|
|
cndt_pric: str = "" # 조건가격
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
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|||
|
|
국내주식주문(신용) API입니다.
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|||
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|
※ 모의투자는 사용 불가합니다.
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|
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|
|||
|
|
※ POST API의 경우 BODY값의 key값들을 대문자로 작성하셔야 합니다.
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|
(EX. "CANO" : "12345678", "ACNT_PRDT_CD": "01",...)
|
|||
|
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|
Args:
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|||
|
|
ord_dv (str): [필수] 매수매도구분 (ex. buy:매수, sell:매도)
|
|||
|
|
cano (str): [필수] 종합계좌번호 (ex. 12345678)
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. 01)
|
|||
|
|
pdno (str): [필수] 상품번호 (ex. 123456)
|
|||
|
|
crdt_type (str): [필수] 신용유형 (ex. [매도] 22:유통대주신규, 24:자기대주신규, 25:자기융자상환, 27:유통융자상환 / [매수] 21:자기융자신규, 23:유통융자신규 , 26:유통대주상환, 28:자기대주상환)
|
|||
|
|
loan_dt (str): [필수] 대출일자 (ex. [신용매수] 오늘날짜(yyyyMMdd), [신용매도] 매도할 종목의 대출일자(yyyyMMdd))
|
|||
|
|
ord_dvsn (str): [필수] 주문구분
|
|||
|
|
ord_qty (str): [필수] 주문수량
|
|||
|
|
ord_unpr (str): [필수] 주문단가
|
|||
|
|
excg_id_dvsn_cd (str): 거래소ID구분코드 (ex. KRX:한국거래소, NXT:넥스트레이드, SOR:SOR)
|
|||
|
|
sll_type (str): 매도유형
|
|||
|
|
rsvn_ord_yn (str): 예약주문여부 (ex. Y: 예약주문, N: 신용주문)
|
|||
|
|
emgc_ord_yn (str): 비상주문여부
|
|||
|
|
pgtr_dvsn (str): 프로그램매매구분
|
|||
|
|
mgco_aptm_odno (str): 운용사지정주문번호
|
|||
|
|
lqty_tr_ngtn_dtl_no (str): 대량거래협상상세번호
|
|||
|
|
lqty_tr_agmt_no (str): 대량거래협정번호
|
|||
|
|
lqty_tr_ngtn_id (str): 대량거래협상자Id
|
|||
|
|
lp_ord_yn (str): LP주문여부
|
|||
|
|
mdia_odno (str): 매체주문번호
|
|||
|
|
ord_svr_dvsn_cd (str): 주문서버구분코드
|
|||
|
|
pgm_nmpr_stmt_dvsn_cd (str): 프로그램호가신고구분코드
|
|||
|
|
cvrg_slct_rson_cd (str): 반대매매선정사유코드
|
|||
|
|
cvrg_seq (str): 반대매매순번
|
|||
|
|
cndt_pric (str): 조건가격
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
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|||
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|
pd.DataFrame: 주식주문(신용) 결과 데이터
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|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
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|||
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|
>>> df = order_credit(ord_dv="buy", cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, pdno="005930", crdt_type="21", loan_dt="20220810", ord_dvsn="00", ord_qty="1", ord_unpr="55000")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/order-credit"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if ord_dv == "" or ord_dv is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_dv is required (e.g. 'buy:매수, sell:매도')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cano == "" or cano is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("cano is required (e.g. '12345678')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if acnt_prdt_cd == "" or acnt_prdt_cd is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '01')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if pdno == "" or pdno is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("pdno is required (e.g. '123456')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if crdt_type == "" or crdt_type is None:
|
|||
|
|
raise ValueError(
|
|||
|
|
"crdt_type is required (e.g. '[매도] 22:유통대주신규, 24:자기대주신규, 25:자기융자상환, 27:유통융자상환 / [매수] 21:자기융자신규, 23:유통융자신규 , 26:유통대주상환, 28:자기대주상환')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if loan_dt == "" or loan_dt is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("loan_dt is required (e.g. '[신용매수] 오늘날짜(yyyyMMdd), [신용매도] 매도할 종목의 대출일자(yyyyMMdd)')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ord_dvsn == "" or ord_dvsn is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_dvsn is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ord_qty == "" or ord_qty is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_qty is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ord_unpr == "" or ord_unpr is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_unpr is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# tr_id 설정
|
|||
|
|
if ord_dv == "buy":
|
|||
|
|
tr_id = "TTTC0052U"
|
|||
|
|
elif ord_dv == "sell":
|
|||
|
|
tr_id = "TTTC0051U"
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_dv can only be buy or sell")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CANO": cano,
|
|||
|
|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
|
|||
|
|
"PDNO": pdno,
|
|||
|
|
"CRDT_TYPE": crdt_type,
|
|||
|
|
"LOAN_DT": loan_dt,
|
|||
|
|
"ORD_DVSN": ord_dvsn,
|
|||
|
|
"ORD_QTY": ord_qty,
|
|||
|
|
"ORD_UNPR": ord_unpr
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 옵션 파라미터 추가
|
|||
|
|
if excg_id_dvsn_cd:
|
|||
|
|
params["EXCG_ID_DVSN_CD"] = excg_id_dvsn_cd
|
|||
|
|
if sll_type:
|
|||
|
|
params["SLL_TYPE"] = sll_type
|
|||
|
|
if rsvn_ord_yn:
|
|||
|
|
params["RSVN_ORD_YN"] = rsvn_ord_yn
|
|||
|
|
if emgc_ord_yn:
|
|||
|
|
params["EMGC_ORD_YN"] = emgc_ord_yn
|
|||
|
|
if pgtr_dvsn:
|
|||
|
|
params["PGTR_DVSN"] = pgtr_dvsn
|
|||
|
|
if mgco_aptm_odno:
|
|||
|
|
params["MGCO_APTM_ODNO"] = mgco_aptm_odno
|
|||
|
|
if lqty_tr_ngtn_dtl_no:
|
|||
|
|
params["LQTY_TR_NGTN_DTL_NO"] = lqty_tr_ngtn_dtl_no
|
|||
|
|
if lqty_tr_agmt_no:
|
|||
|
|
params["LQTY_TR_AGMT_NO"] = lqty_tr_agmt_no
|
|||
|
|
if lqty_tr_ngtn_id:
|
|||
|
|
params["LQTY_TR_NGTN_ID"] = lqty_tr_ngtn_id
|
|||
|
|
if lp_ord_yn:
|
|||
|
|
params["LP_ORD_YN"] = lp_ord_yn
|
|||
|
|
if mdia_odno:
|
|||
|
|
params["MDIA_ODNO"] = mdia_odno
|
|||
|
|
if ord_svr_dvsn_cd:
|
|||
|
|
params["ORD_SVR_DVSN_CD"] = ord_svr_dvsn_cd
|
|||
|
|
if pgm_nmpr_stmt_dvsn_cd:
|
|||
|
|
params["PGM_NMPR_STMT_DVSN_CD"] = pgm_nmpr_stmt_dvsn_cd
|
|||
|
|
if cvrg_slct_rson_cd:
|
|||
|
|
params["CVRG_SLCT_RSON_CD"] = cvrg_slct_rson_cd
|
|||
|
|
if cvrg_seq:
|
|||
|
|
params["CVRG_SEQ"] = cvrg_seq
|
|||
|
|
if cndt_pric:
|
|||
|
|
params["CNDT_PRIC"] = cndt_pric
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params, postFlag=True)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output, index=[0])
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
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|||
|
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##############################################################################################
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|||
|
|
# [국내주식] 주문/계좌 > 주식예약주문[v1_국내주식-017]
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|||
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##############################################################################################
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|||
|
|
|
|||
|
|
def order_resv(
|
|||
|
|
cano: str,
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str,
|
|||
|
|
pdno: str,
|
|||
|
|
ord_qty: str,
|
|||
|
|
ord_unpr: str,
|
|||
|
|
sll_buy_dvsn_cd: str,
|
|||
|
|
ord_dvsn_cd: str,
|
|||
|
|
ord_objt_cblc_dvsn_cd: str,
|
|||
|
|
loan_dt: Optional[str] = "",
|
|||
|
|
rsvn_ord_end_dt: Optional[str] = "",
|
|||
|
|
ldng_dt: Optional[str] = ""
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
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|||
|
|
국내주식 예약주문 매수/매도 API 입니다.
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|
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|
|
※ POST API의 경우 BODY값의 key값들을 대문자로 작성하셔야 합니다.
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(EX. "CANO" : "12345678", "ACNT_PRDT_CD": "01",...)
|
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|
|
※ 유의사항
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|
1. 예약주문 가능시간 : 15시 40분 ~ 다음 영업일 7시 30분
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|
(단, 서버 초기화 작업 시 예약주문 불가 : 23시 40분 ~ 00시 10분)
|
|||
|
|
※ 예약주문 처리내역은 통보되지 않으므로 주문처리일 장 시작전에 반드시 주문처리 결과를 확인하시기 바랍니다.
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|||
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|
2. 예약주문 안내
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|
|
- 예약종료일 미입력 시 일반예약주문으로 최초 도래하는 영업일에 주문 전송됩니다.
|
|||
|
|
- 예약종료일 입력 시 기간예약주문으로 최초 예약주문수량 중 미체결 된 수량에 대해 예약종료일까지 매 영업일 주문이
|
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|
|
실행됩니다. (예약종료일은 익영업일부터 달력일 기준으로 공휴일 포함하여 최대 30일이 되는 일자까지 입력가능)
|
|||
|
|
- 예약주문 접수 처리순서는 일반/기간예약주문 중 신청일자가 빠른 주문이 우선합니다.
|
|||
|
|
단, 기간예약주문 자동배치시간(약 15시35분 ~ 15시55분)사이 접수되는 주문의 경우 당일에 한해 순서와 상관없이
|
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|
|
처리될 수 있습니다.
|
|||
|
|
- 기간예약주문 자동배치시간(약 15시35분 ~ 15시55분)에는 예약주문 조회가 제한 될 수 있습니다.
|
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|
|
- 기간예약주문은 계좌 당 주문건수 최대 1,000건으로 제한됩니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
3. 예약주문 접수내역 중 아래의 사유 등으로 인해 주문이 거부될 수 있사오니, 주문처리일 장 시작전에 반드시
|
|||
|
|
주문처리 결과를 확인하시기 바랍니다.
|
|||
|
|
* 주문처리일 기준 : 매수가능금액 부족, 매도가능수량 부족, 주문수량/호가단위 오류, 대주 호가제한,
|
|||
|
|
신용/대주가능종목 변경, 상/하한폭 변경, 시가형성 종목(신규상장 등)의 시장가, 거래서비스 미신청 등
|
|||
|
|
|
|||
|
|
4. 익일 예상 상/하한가는 조회시점의 현재가로 계산되며 익일의 유/무상증자, 배당, 감자, 합병, 액면변경 등에 의해
|
|||
|
|
변동될 수 있으며 이로 인해 상/하한가를 벗어나 주문이 거부되는 경우가 발생할 수 있사오니, 주문처리일 장 시작전에
|
|||
|
|
반드시 주문처리결과를 확인하시기 바랍니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
5. 정리매매종목, ELW, 신주인수권증권, 신주인수권증서 등은 가격제한폭(상/하한가) 적용 제외됩니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
6. 영업일 장 시작 후 [기간예약주문] 내역 취소는 해당시점 이후의 예약주문이 취소되는 것으로,
|
|||
|
|
일반주문으로 이미 전환된 주문에는 영향을 미치지 않습니다. 반드시 장 시작전 주문처리결과를 확인하시기 바랍니다.
|
|||
|
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|
|||
|
|
Args:
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|
|
cano (str): [필수] 종합계좌번호 (계좌번호 체계(8-2)의 앞 8자리)
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|
|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (계좌번호 체계(8-2)의 뒤 2자리)
|
|||
|
|
pdno (str): [필수] 종목코드(6자리)
|
|||
|
|
ord_qty (str): [필수] 주문수량 (주0문주식수)
|
|||
|
|
ord_unpr (str): [필수] 주문단가 (1주당 가격, 시장가/장전 시간외는 0 입력)
|
|||
|
|
sll_buy_dvsn_cd (str): [필수] 매도매수구분코드 (01 : 매도, 02 : 매수)
|
|||
|
|
ord_dvsn_cd (str): [필수] 주문구분코드 (00 : 지정가, 01 : 시장가, 02 : 조건부지정가, 05 : 장전 시간외)
|
|||
|
|
ord_objt_cblc_dvsn_cd (str): [필수] 주문대상잔고구분코드 (10: 현금, 12~28: 각종 대출/상환코드)
|
|||
|
|
loan_dt (Optional[str]): 대출일자
|
|||
|
|
rsvn_ord_end_dt (Optional[str]): 예약주문종료일자 (YYYYMMDD, 익영업일부터 최대 30일 이내)
|
|||
|
|
ldng_dt (Optional[str]): 대여일자
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
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|
pd.DataFrame: 예약주문 결과 데이터
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|||
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|||
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|
Example:
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|||
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|
>>> df = order_resv(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, pdno="005930", ord_qty="1", ord_unpr="55000", sll_buy_dvsn_cd="02", ord_dvsn_cd="00", ord_objt_cblc_dvsn_cd="10")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/order-resv"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cano == "" or cano is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("cano is required (e.g. '계좌번호 체계(8-2)의 앞 8자리')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if acnt_prdt_cd == "" or acnt_prdt_cd is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '계좌번호 체계(8-2)의 뒤 2자리')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if pdno == "" or pdno is None:
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|||
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|
raise ValueError("pdno is required (e.g. '종목코드(6자리)')")
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|||
|
|
|
|||
|
|
if ord_qty == "" or ord_qty is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_qty is required (e.g. '주0문주식수')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ord_unpr == "" or ord_unpr is None:
|
|||
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|
raise ValueError("ord_unpr is required (e.g. '1주당 가격, 시장가/장전 시간외는 0 입력')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if sll_buy_dvsn_cd == "" or sll_buy_dvsn_cd is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("sll_buy_dvsn_cd is required (e.g. '01 : 매도, 02 : 매수')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ord_dvsn_cd == "" or ord_dvsn_cd is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_dvsn_cd is required (e.g. '00 : 지정가, 01 : 시장가, 02 : 조건부지정가, 05 : 장전 시간외')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ord_objt_cblc_dvsn_cd == "" or ord_objt_cblc_dvsn_cd is None:
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|||
|
|
raise ValueError("ord_objt_cblc_dvsn_cd is required (e.g. '10: 현금, 12~28: 각종 대출/상환코드')")
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|||
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tr_id = "CTSC0008U"
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|||
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params = {
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|||
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|
"CANO": cano,
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|||
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"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
|
|||
|
|
"PDNO": pdno,
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|||
|
|
"ORD_QTY": ord_qty,
|
|||
|
|
"ORD_UNPR": ord_unpr,
|
|||
|
|
"SLL_BUY_DVSN_CD": sll_buy_dvsn_cd,
|
|||
|
|
"ORD_DVSN_CD": ord_dvsn_cd,
|
|||
|
|
"ORD_OBJT_CBLC_DVSN_CD": ord_objt_cblc_dvsn_cd
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if loan_dt:
|
|||
|
|
params["LOAN_DT"] = loan_dt
|
|||
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|
if rsvn_ord_end_dt:
|
|||
|
|
params["RSVN_ORD_END_DT"] = rsvn_ord_end_dt
|
|||
|
|
if ldng_dt:
|
|||
|
|
params["LDNG_DT"] = ldng_dt
|
|||
|
|
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|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params, postFlag=True)
|
|||
|
|
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|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output, index=[0])
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
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|||
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|
|
|||
|
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##############################################################################################
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|
# [국내주식] 주문/계좌 > 주식예약주문조회[v1_국내주식-020]
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|||
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##############################################################################################
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|||
|
|
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|||
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|
def order_resv_ccnl(
|
|||
|
|
rsvn_ord_ord_dt: str, # [필수] 예약주문시작일자
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|||
|
|
rsvn_ord_end_dt: str, # [필수] 예약주문종료일자
|
|||
|
|
tmnl_mdia_kind_cd: str, # [필수] 단말매체종류코드 (ex. 00)
|
|||
|
|
cano: str, # [필수] 종합계좌번호
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # [필수] 계좌상품코드 (ex. 01)
|
|||
|
|
prcs_dvsn_cd: str, # [필수] 처리구분코드 (ex. 0)
|
|||
|
|
cncl_yn: str, # [필수] 취소여부 (ex. Y)
|
|||
|
|
rsvn_ord_seq: str = "", # 예약주문순번
|
|||
|
|
pdno: str = "", # 상품번호 (ex. 005930)
|
|||
|
|
sll_buy_dvsn_cd: str = "", # 매도매수구분코드 (ex. 01)
|
|||
|
|
FK200: str = "", # 연속조회검색조건200
|
|||
|
|
NK200: str = "", # 연속조회키200
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속거래여부
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|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
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|||
|
|
depth: int = 0, # 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
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|||
|
|
국내예약주문 처리내역 조회 API 입니다.
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|
실전계좌/모의계좌의 경우, 한 번의 호출에 최대 20건까지 확인 가능하며, 이후의 값은 연속조회를 통해 확인하실 수 있습니다.
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|
Args:
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|||
|
|
rsvn_ord_ord_dt (str): [필수] 예약주문시작일자
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|||
|
|
rsvn_ord_end_dt (str): [필수] 예약주문종료일자
|
|||
|
|
tmnl_mdia_kind_cd (str): [필수] 단말매체종류코드 (ex. 00)
|
|||
|
|
cano (str): [필수] 종합계좌번호
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|||
|
|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. 01)
|
|||
|
|
prcs_dvsn_cd (str): [필수] 처리구분코드 (ex. 0)
|
|||
|
|
cncl_yn (str): [필수] 취소여부 (ex. Y)
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|||
|
|
rsvn_ord_seq (str): 예약주문순번
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|||
|
|
pdno (str): 상품번호 (ex. 005930)
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|||
|
|
sll_buy_dvsn_cd (str): 매도매수구분코드 (ex. 01)
|
|||
|
|
FK200 (str): 연속조회검색조건200
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|||
|
|
NK200 (str): 연속조회키200
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|||
|
|
tr_cont (str): 연속거래여부
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|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
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|||
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depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
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|||
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|
max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
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|||
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Returns:
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|
pd.DataFrame: 주식예약주문조회 데이터
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|
Example:
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>>> df = order_resv_ccnl(
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|||
|
|
... rsvn_ord_ord_dt="20220729",
|
|||
|
|
... rsvn_ord_end_dt="20220810",
|
|||
|
|
... tmnl_mdia_kind_cd="00",
|
|||
|
|
... cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod,
|
|||
|
|
... prcs_dvsn_cd="0",
|
|||
|
|
... cncl_yn="Y"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/order-resv-ccnl"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
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|||
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|
if rsvn_ord_ord_dt == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("rsvn_ord_ord_dt is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if rsvn_ord_end_dt == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("rsvn_ord_end_dt is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tmnl_mdia_kind_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("tmnl_mdia_kind_cd is required (e.g. '00')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cano == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("cano is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if acnt_prdt_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '01')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if prcs_dvsn_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("prcs_dvsn_cd is required (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cncl_yn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("cncl_yn is required (e.g. 'Y')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if depth > max_depth:
|
|||
|
|
logging.warning("Max recursive depth reached.")
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|
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if dataframe is None:
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|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
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return dataframe
|
|||
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|||
|
|
tr_id = "CTSC0004R" # 주식예약주문조회
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|||
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|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"RSVN_ORD_ORD_DT": rsvn_ord_ord_dt, # 예약주문시작일자
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|||
|
|
"RSVN_ORD_END_DT": rsvn_ord_end_dt, # 예약주문종료일자
|
|||
|
|
"TMNL_MDIA_KIND_CD": tmnl_mdia_kind_cd, # 단말매체종류코드
|
|||
|
|
"CANO": cano, # 종합계좌번호
|
|||
|
|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd, # 계좌상품코드
|
|||
|
|
"PRCS_DVSN_CD": prcs_dvsn_cd, # 처리구분코드
|
|||
|
|
"CNCL_YN": cncl_yn, # 취소여부
|
|||
|
|
"RSVN_ORD_SEQ": rsvn_ord_seq, # 예약주문순번
|
|||
|
|
"PDNO": pdno, # 상품번호
|
|||
|
|
"SLL_BUY_DVSN_CD": sll_buy_dvsn_cd, # 매도매수구분코드
|
|||
|
|
"CTX_AREA_FK200": FK200, # 연속조회검색조건200
|
|||
|
|
"CTX_AREA_NK200": NK200 # 연속조회키200
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
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|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
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current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
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|||
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|
if dataframe is not None:
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|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
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dataframe = current_data
|
|||
|
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|||
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tr_cont = res.getHeader().tr_cont
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FK200 = res.getBody().ctx_area_fk200
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|
|
NK200 = res.getBody().ctx_area_nk200
|
|||
|
|
|
|||
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|
if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재
|
|||
|
|
logging.info("Call Next page...")
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|
ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
|
|||
|
|
return order_resv_ccnl(
|
|||
|
|
rsvn_ord_ord_dt, rsvn_ord_end_dt, tmnl_mdia_kind_cd, cano, acnt_prdt_cd,
|
|||
|
|
prcs_dvsn_cd, cncl_yn, rsvn_ord_seq, pdno, sll_buy_dvsn_cd,
|
|||
|
|
FK200, NK200, "N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
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|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
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|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
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|||
|
|
# [국내주식] 주문/계좌 > 주식예약주문정정취소[v1_국내주식-018,019]
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|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
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|||
|
|
def order_resv_rvsecncl(
|
|||
|
|
cano: str, # [필수] 종합계좌번호
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # [필수] 계좌상품코드
|
|||
|
|
rsvn_ord_seq: str, # [필수] 예약주문순번
|
|||
|
|
rsvn_ord_orgno: str, # [필수] 예약주문조직번호
|
|||
|
|
rsvn_ord_ord_dt: str, # [필수] 예약주문주문일자
|
|||
|
|
ord_type: str, # [필수] 주문구분 (ex. cancel:취소, modify:정정)
|
|||
|
|
pdno: Optional[str] = "", # 종목코드
|
|||
|
|
ord_qty: Optional[str] = "", # 주문수량
|
|||
|
|
ord_unpr: Optional[str] = "", # 주문단가
|
|||
|
|
sll_buy_dvsn_cd: Optional[str] = "", # 매도매수구분코드 (ex. 01:매도, 02:매수)
|
|||
|
|
ord_dvsn_cd: Optional[str] = "", # 주문구분코드 (ex. 00:지정가, 01:시장가, 02:조건부지정가, 05:장전 시간외)
|
|||
|
|
ord_objt_cblc_dvsn_cd: Optional[str] = "", # 주문대상잔고구분코드 (ex. 10 : 현금, 12 : 주식담보대출, ... 28 : 자기대주상환)
|
|||
|
|
loan_dt: Optional[str] = "", # 대출일자
|
|||
|
|
rsvn_ord_end_dt: Optional[str] = "", # 예약주문종료일자
|
|||
|
|
ctal_tlno: Optional[str] = "" # 연락전화번호
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
국내주식 예약주문 정정/취소 API 입니다.
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|||
|
|
* 정정주문은 취소주문에 비해 필수 입력값이 추가 됩니다.
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|||
|
|
하단의 입력값을 참조하시기 바랍니다.
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|||
|
|
|
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|
|
※ POST API의 경우 BODY값의 key값들을 대문자로 작성하셔야 합니다.
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|
(EX. "CANO" : "12345678", "ACNT_PRDT_CD": "01",...)
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|
Args:
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|||
|
|
cano (str): [필수] 종합계좌번호
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|
|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드
|
|||
|
|
rsvn_ord_seq (str): [필수] 예약주문순번
|
|||
|
|
rsvn_ord_orgno (str): [필수] 예약주문조직번호
|
|||
|
|
rsvn_ord_ord_dt (str): [필수] 예약주문주문일자
|
|||
|
|
ord_type (str): [필수] 주문구분 (ex. cancel:취소, modify:정정)
|
|||
|
|
pdno (Optional[str]): 종목코드
|
|||
|
|
ord_qty (Optional[str]): 주문수량
|
|||
|
|
ord_unpr (Optional[str]): 주문단가
|
|||
|
|
sll_buy_dvsn_cd (Optional[str]): 매도매수구분코드 (ex. 01:매도, 02:매수)
|
|||
|
|
ord_dvsn_cd (Optional[str]): 주문구분코드 (ex. 00:지정가, 01:시장가, 02:조건부지정가, 05:장전 시간외)
|
|||
|
|
ord_objt_cblc_dvsn_cd (Optional[str]): 주문대상잔고구분코드 (ex. 10 : 현금, 12 : 주식담보대출, ... 28 : 자기대주상환)
|
|||
|
|
loan_dt (Optional[str]): 대출일자
|
|||
|
|
rsvn_ord_end_dt (Optional[str]): 예약주문종료일자
|
|||
|
|
ctal_tlno (Optional[str]): 연락전화번호
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 주식예약주문정정취소 결과 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = order_resv_rvsecncl(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, rsvn_ord_seq="88793", rsvn_ord_orgno="123", rsvn_ord_ord_dt="20250113", ord_type="cancel")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/order-resv-rvsecncl"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if cano == "" or cano is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("cano is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if acnt_prdt_cd == "" or acnt_prdt_cd is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if rsvn_ord_seq == "" or rsvn_ord_seq is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("rsvn_ord_seq is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if rsvn_ord_orgno == "" or rsvn_ord_orgno is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("rsvn_ord_orgno is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if rsvn_ord_ord_dt == "" or rsvn_ord_ord_dt is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("rsvn_ord_ord_dt is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ord_type == "" or ord_type is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_type is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# tr_id 설정
|
|||
|
|
if ord_type == "cancel":
|
|||
|
|
tr_id = "CTSC0009U"
|
|||
|
|
elif ord_type == "modify":
|
|||
|
|
tr_id = "CTSC0013U"
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_type can only be cancel or modify")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CANO": cano,
|
|||
|
|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
|
|||
|
|
"RSVN_ORD_SEQ": rsvn_ord_seq,
|
|||
|
|
"RSVN_ORD_ORGNO": rsvn_ord_orgno,
|
|||
|
|
"RSVN_ORD_ORD_DT": rsvn_ord_ord_dt
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 옵션 파라미터 추가
|
|||
|
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if pdno:
|
|||
|
|
params["PDNO"] = pdno
|
|||
|
|
if ord_qty:
|
|||
|
|
params["ORD_QTY"] = ord_qty
|
|||
|
|
if ord_unpr:
|
|||
|
|
params["ORD_UNPR"] = ord_unpr
|
|||
|
|
if sll_buy_dvsn_cd:
|
|||
|
|
params["SLL_BUY_DVSN_CD"] = sll_buy_dvsn_cd
|
|||
|
|
if ord_dvsn_cd:
|
|||
|
|
params["ORD_DVSN_CD"] = ord_dvsn_cd
|
|||
|
|
if ord_objt_cblc_dvsn_cd:
|
|||
|
|
params["ORD_OBJT_CBLC_DVSN_CD"] = ord_objt_cblc_dvsn_cd
|
|||
|
|
if loan_dt:
|
|||
|
|
params["LOAN_DT"] = loan_dt
|
|||
|
|
if rsvn_ord_end_dt:
|
|||
|
|
params["RSVN_ORD_END_DT"] = rsvn_ord_end_dt
|
|||
|
|
if ctal_tlno:
|
|||
|
|
params["CTAL_TLNO"] = ctal_tlno
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params, postFlag=True)
|
|||
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|||
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if res.isOK():
|
|||
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current_data = pd.DataFrame([res.getBody().output])
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|||
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return current_data
|
|||
|
|
else:
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|||
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|
res.printError(url=api_url)
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|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
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|||
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|||
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##############################################################################################
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# [국내주식] 주문/계좌 > 주식주문(정정취소)[v1_국내주식-003]
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|||
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def order_rvsecncl(
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|||
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|
env_dv: str, # [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
|
|||
|
|
cano: str, # [필수] 종합계좌번호
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # [필수] 계좌상품코드
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|||
|
|
krx_fwdg_ord_orgno: str, # [필수] 한국거래소전송주문조직번호
|
|||
|
|
orgn_odno: str, # [필수] 원주문번호
|
|||
|
|
ord_dvsn: str, # [필수] 주문구분
|
|||
|
|
rvse_cncl_dvsn_cd: str, # [필수] 정정취소구분코드 (ex. 01:정정,02:취소)
|
|||
|
|
ord_qty: str, # [필수] 주문수량
|
|||
|
|
ord_unpr: str, # [필수] 주문단가
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|||
|
|
qty_all_ord_yn: str, # [필수] 잔량전부주문여부 (ex. Y:전량, N:일부)
|
|||
|
|
excg_id_dvsn_cd: str, # [필수] 거래소ID구분코드 (ex. KRX: 한국거래소, NXT:대체거래소,SOR:SOR)
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|||
|
|
cndt_pric: Optional[str] = "" # 조건가격
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|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
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|||
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|
"""
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|
주문 건에 대하여 정정 및 취소하는 API입니다. 단, 이미 체결된 건은 정정 및 취소가 불가합니다.
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※ 정정은 원주문에 대한 주문단가 혹은 주문구분을 변경하는 사항으로, 정정이 가능한 수량은 원주문수량을 초과 할 수 없습니다.
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|||
|
|
※ 주식주문(정정취소) 호출 전에 반드시 주식정정취소가능주문조회 호출을 통해 정정취소가능수량(output > psbl_qty)을 확인하신 후 정정취소주문 내시기 바랍니다.
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※ POST API의 경우 BODY값의 key값들을 대문자로 작성하셔야 합니다.
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(EX. "CANO" : "12345678", "ACNT_PRDT_CD": "01",...)
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Args:
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env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
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cano (str): [필수] 종합계좌번호
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|||
|
|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드
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|||
|
|
krx_fwdg_ord_orgno (str): [필수] 한국거래소전송주문조직번호
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|
|
orgn_odno (str): [필수] 원주문번호
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|||
|
|
ord_dvsn (str): [필수] 주문구분
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|||
|
|
rvse_cncl_dvsn_cd (str): [필수] 정정취소구분코드 (ex. 01:정정,02:취소)
|
|||
|
|
ord_qty (str): [필수] 주문수량
|
|||
|
|
ord_unpr (str): [필수] 주문단가
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|||
|
|
qty_all_ord_yn (str): [필수] 잔량전부주문여부 (ex. Y:전량, N:일부)
|
|||
|
|
excg_id_dvsn_cd (str): [필수] 거래소ID구분코드 (ex. KRX: 한국거래소, NXT:대체거래소,SOR:SOR)
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|||
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|
cndt_pric (Optional[str]): 조건가격
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|||
|
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Returns:
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|
pd.DataFrame: 주식주문(정정취소) 결과 데이터
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|
Example:
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|
>>> df = order_rvsecncl(env_dv="real", cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, ...)
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|||
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|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/order-rvsecncl"
|
|||
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|
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|||
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|
# 필수 파라미터 검증
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|
if env_dv == "" or env_dv is None:
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|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real', 'demo')")
|
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|||
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if cano == "" or cano is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("cano is required")
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|||
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|
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|||
|
|
if acnt_prdt_cd == "" or acnt_prdt_cd is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if krx_fwdg_ord_orgno == "" or krx_fwdg_ord_orgno is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("krx_fwdg_ord_orgno is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if orgn_odno == "" or orgn_odno is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("orgn_odno is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ord_dvsn == "" or ord_dvsn is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_dvsn is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if rvse_cncl_dvsn_cd == "" or rvse_cncl_dvsn_cd is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("rvse_cncl_dvsn_cd is required (e.g. '01', '02')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ord_qty == "" or ord_qty is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_qty is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ord_unpr == "" or ord_unpr is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_unpr is required")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if qty_all_ord_yn == "" or qty_all_ord_yn is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("qty_all_ord_yn is required (e.g. 'Y', 'N')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if excg_id_dvsn_cd == "" or excg_id_dvsn_cd is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("excg_id_dvsn_cd is required (e.g. 'KRX', 'NXT', 'SOR')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# tr_id 설정
|
|||
|
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if env_dv == "real":
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|
|
tr_id = "TTTC0013U"
|
|||
|
|
elif env_dv == "demo":
|
|||
|
|
tr_id = "VTTC0013U"
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real' or 'demo')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CANO": cano,
|
|||
|
|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
|
|||
|
|
"KRX_FWDG_ORD_ORGNO": krx_fwdg_ord_orgno,
|
|||
|
|
"ORGN_ODNO": orgn_odno,
|
|||
|
|
"ORD_DVSN": ord_dvsn,
|
|||
|
|
"RVSE_CNCL_DVSN_CD": rvse_cncl_dvsn_cd,
|
|||
|
|
"ORD_QTY": ord_qty,
|
|||
|
|
"ORD_UNPR": ord_unpr,
|
|||
|
|
"QTY_ALL_ORD_YN": qty_all_ord_yn,
|
|||
|
|
"EXCG_ID_DVSN_CD": excg_id_dvsn_cd
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 옵션 파라미터 추가
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if cndt_pric:
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|
params["CNDT_PRIC"] = cndt_pric
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|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params, postFlag=True)
|
|||
|
|
|
|||
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if res.isOK():
|
|||
|
|
return pd.DataFrame([res.getBody().output])
|
|||
|
|
else:
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|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
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##############################################################################################
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|||
|
|
# [국내주식] 시세분석 > 국내주식 시간외예상체결등락률 [국내주식-140]
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##############################################################################################
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|||
|
|
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|||
|
|
def overtime_exp_trans_fluct(
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|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:주식)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # [필수] 조건 화면 분류 코드 (ex. 11186)
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # [필수] 입력 종목코드 (ex. 0000:전체, 0001:코스피, 1001:코스닥)
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code: str, # [필수] 순위 정렬 구분 코드 (ex. 0:상승률, 1:상승폭, 2:보합, 3:하락률, 4:하락폭)
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # [필수] 분류 구분 코드 (ex. 0:전체, 1:관리종목, 2:투자주의, 3:투자경고, 4:투자위험예고, 5:투자위험, 6:보통주, 7:우선주)
|
|||
|
|
fid_input_price_1: str = "", # 입력 가격1
|
|||
|
|
fid_input_price_2: str = "", # 입력 가격2
|
|||
|
|
fid_input_vol_1: str = "" # 입력 거래량
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
국내주식 시간외예상체결등락률 API입니다.
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|||
|
|
한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0236] 시간외 예상체결등락률 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
|
|||
|
|
|
|||
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|
Args:
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|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:주식)
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|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): [필수] 조건 화면 분류 코드 (ex. 11186)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 0000:전체, 0001:코스피, 1001:코스닥)
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code (str): [필수] 순위 정렬 구분 코드 (ex. 0:상승률, 1:상승폭, 2:보합, 3:하락률, 4:하락폭)
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): [필수] 분류 구분 코드 (ex. 0:전체, 1:관리종목, 2:투자주의, 3:투자경고, 4:투자위험예고, 5:투자위험, 6:보통주, 7:우선주)
|
|||
|
|
fid_input_price_1 (str): 입력 가격1
|
|||
|
|
fid_input_price_2 (str): 입력 가격2
|
|||
|
|
fid_input_vol_1 (str): 입력 거래량
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 국내주식 시간외예상체결등락률 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
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|
>>> df = overtime_exp_trans_fluct("J", "11186", "0000", "0", "0")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/overtime-exp-trans-fluct"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_scr_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required (e.g. '11186')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_rank_sort_cls_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_rank_sort_cls_code is required (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_div_cls_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHKST11860000" # 국내주식 시간외예상체결등락률
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_RANK_SORT_CLS_CODE": fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_DIV_CLS_CODE": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_PRICE_1": fid_input_price_1,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_PRICE_2": fid_input_price_2,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_VOL_1": fid_input_vol_1
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 시간외등락율순위[국내주식-138]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def overtime_fluctuation(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_mrkt_cls_code: str, # 시장 구분 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_price_1: str, # 입력 가격1
|
|||
|
|
fid_input_price_2: str, # 입력 가격2
|
|||
|
|
fid_vol_cnt: str, # 거래량 수
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 순위분석
|
|||
|
|
국내주식 시간외등락율순위[국내주식-138]
|
|||
|
|
국내주식 시간외등락율순위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (J: 주식)
|
|||
|
|
fid_mrkt_cls_code (str): 공백 입력
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key(20234)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0000(전체), 0001(코스피), 1001(코스닥)
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 1(상한가), 2(상승률), 3(보합),4(하한가),5(하락률)
|
|||
|
|
fid_input_price_1 (str): 입력값 없을때 전체 (가격 ~)
|
|||
|
|
fid_input_price_2 (str): 입력값 없을때 전체 (~ 가격)
|
|||
|
|
fid_vol_cnt (str): 입력값 없을때 전체 (거래량 ~)
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): 공백 입력
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 공백 입력
|
|||
|
|
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 국내주식 시간외등락율순위 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df1, df2 = overtime_fluctuation(
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code='J',
|
|||
|
|
... fid_mrkt_cls_code='',
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code='20234',
|
|||
|
|
... fid_input_iscd='0000',
|
|||
|
|
... fid_div_cls_code='1',
|
|||
|
|
... fid_input_price_1='',
|
|||
|
|
... fid_input_price_2='',
|
|||
|
|
... fid_vol_cnt='',
|
|||
|
|
... fid_trgt_cls_code='',
|
|||
|
|
... fid_trgt_exls_cls_code=''
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/overtime-fluctuation"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20234')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20234')")
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
if not fid_div_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '1')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '1')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame(), dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST02340000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_MRKT_CLS_CODE": fid_mrkt_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_DIV_CLS_CODE": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_PRICE_1": fid_input_price_1,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_PRICE_2": fid_input_price_2,
|
|||
|
|
"FID_VOL_CNT": fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
"FID_TRGT_CLS_CODE": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_TRGT_EXLS_CLS_CODE": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1],
|
|||
|
|
ignore_index=True) if dataframe1 is not None else current_data1
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output2'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output2
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2],
|
|||
|
|
ignore_index=True) if dataframe2 is not None else current_data2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]:
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return overtime_fluctuation(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_mrkt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_price_1,
|
|||
|
|
fid_input_price_2,
|
|||
|
|
fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 국내주식 > 국내주식 시간외거래량순위[국내주식-139]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def overtime_volume(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code: str, # 순위 정렬 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_price_1: str, # 입력 가격1
|
|||
|
|
fid_input_price_2: str, # 입력 가격2
|
|||
|
|
fid_vol_cnt: str, # 거래량 수
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 순위분석
|
|||
|
|
국내주식 시간외거래량순위[국내주식-139]
|
|||
|
|
국내주식 시간외거래량순위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (J: 주식)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key(20235)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0000(전체), 0001(코스피), 1001(코스닥)
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code (str): 0(매수잔량), 1(매도잔량), 2(거래량)
|
|||
|
|
fid_input_price_1 (str): 가격 ~
|
|||
|
|
fid_input_price_2 (str): ~ 가격
|
|||
|
|
fid_vol_cnt (str): 거래량 ~
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): 공백
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 공백
|
|||
|
|
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
|
|||
|
|
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 국내주식 시간외거래량순위 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df1, df2 = overtime_volume(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code='J',
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code='20235',
|
|||
|
|
fid_input_iscd='0000',
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code='2',
|
|||
|
|
fid_input_price_1='',
|
|||
|
|
fid_input_price_2='',
|
|||
|
|
fid_vol_cnt='',
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code='',
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code=''
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/overtime-volume"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20235')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20235')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not fid_rank_sort_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '2')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '2')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame(), dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST02350000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_RANK_SORT_CLS_CODE": fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_PRICE_1": fid_input_price_1,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_PRICE_2": fid_input_price_2,
|
|||
|
|
"FID_VOL_CNT": fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
"FID_TRGT_CLS_CODE": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_TRGT_EXLS_CLS_CODE": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output1
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1],
|
|||
|
|
ignore_index=True) if dataframe1 is not None else current_data1
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output2'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output2
|
|||
|
|
if output_data:
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2],
|
|||
|
|
ignore_index=True) if dataframe2 is not None else current_data2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]:
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return overtime_volume(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_price_1,
|
|||
|
|
fid_input_price_2,
|
|||
|
|
fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 시세분석 > 국내주식 매물대/거래비중 [국내주식-196]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def pbar_tratio(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J)
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # [필수] 조건화면분류코드 (ex. 20113)
|
|||
|
|
fid_input_hour_1: str = "", # 입력시간 (기본값: "")
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
국내주식 매물대/거래비중 API입니다.
|
|||
|
|
한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0113] 당일가격대별 매물대 화면의 데이터 중 일부를 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): [필수] 조건화면분류코드 (ex. 20113)
|
|||
|
|
fid_input_hour_1 (str): 입력시간 (기본값: "")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1 데이터, output2 데이터)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df1, df2 = pbar_tratio("J", "005930", "20113")
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/pbar-tratio"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '123456')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_scr_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required (e.g. '20113')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST01130000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_HOUR_1": fid_input_hour_1
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 (object) - 단일 객체를 DataFrame으로 변환
|
|||
|
|
output1_data = pd.DataFrame([res.getBody().output1])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 (array) - 배열을 DataFrame으로 변환
|
|||
|
|
output2_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
return output1_data, output2_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
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|||
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|
# [국내주식] 주문/계좌 > 퇴직연금 잔고조회[v1_국내주식-036]
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|||
|
|
|
|||
|
|
def pension_inquire_balance(
|
|||
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|
cano: str, # [필수] 종합계좌번호 (ex. 12345678)
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # [필수] 계좌상품코드 (ex. 29)
|
|||
|
|
acca_dvsn_cd: str, # [필수] 적립금구분코드 (ex. 00)
|
|||
|
|
inqr_dvsn: str, # [필수] 조회구분 (ex. 00)
|
|||
|
|
FK100: str = "", # 연속조회검색조건100
|
|||
|
|
NK100: str = "", # 연속조회키100
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임1
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|||
|
|
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임2
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
주식, ETF, ETN만 조회 가능하며 펀드는 조회 불가합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
※ 55번 계좌(DC가입자계좌)의 경우 해당 API 이용이 불가합니다.
|
|||
|
|
KIS Developers API의 경우 HTS ID에 반드시 연결되어있어야만 API 신청 및 앱정보 발급이 가능한 서비스로 개발되어서 실물계좌가 아닌 55번 계좌는 API 이용이 불가능한 점 양해 부탁드립니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
cano (str): [필수] 종합계좌번호 (ex. 12345678)
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. 29)
|
|||
|
|
acca_dvsn_cd (str): [필수] 적립금구분코드 (ex. 00)
|
|||
|
|
inqr_dvsn (str): [필수] 조회구분 (ex. 00)
|
|||
|
|
FK100 (str): 연속조회검색조건100
|
|||
|
|
NK100 (str): 연속조회키100
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임1
|
|||
|
|
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임2
|
|||
|
|
depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 퇴직연금 잔고 데이터
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|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
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|
|
>>> df1, df2 = pension_inquire_balance(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, acca_dvsn_cd="00", inqr_dvsn="00")
|
|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/pension/inquire-balance"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cano == "" or cano is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("cano is required (e.g. '12345678')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if acnt_prdt_cd == "" or acnt_prdt_cd is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '29')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if acca_dvsn_cd == "" or acca_dvsn_cd is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("acca_dvsn_cd is required (e.g. '00')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if inqr_dvsn == "" or inqr_dvsn is None:
|
|||
|
|
raise ValueError("inqr_dvsn is required (e.g. '00')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if depth > max_depth:
|
|||
|
|
logging.warning("Max recursive depth reached.")
|
|||
|
|
if dataframe1 is None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
if dataframe2 is None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "TTTC2208R" # 퇴직연금 잔고조회
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CANO": cano, # 종합계좌번호
|
|||
|
|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd, # 계좌상품코드
|
|||
|
|
"ACCA_DVSN_CD": acca_dvsn_cd, # 적립금구분코드
|
|||
|
|
"INQR_DVSN": inqr_dvsn, # 조회구분
|
|||
|
|
"CTX_AREA_FK100": FK100, # 연속조회검색조건100
|
|||
|
|
"CTX_AREA_NK100": NK100 # 연속조회키100
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# output1 처리 (array)
|
|||
|
|
current_data1 = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
|
|||
|
|
if dataframe1 is not None:
|
|||
|
|
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe1 = current_data1
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# output2 처리 (object)
|
|||
|
|
current_data2 = pd.DataFrame(res.getBody().output2, index=[0])
|
|||
|
|
if dataframe2 is not None:
|
|||
|
|
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe2 = current_data2
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
FK100 = res.getBody().ctx_area_fk100
|
|||
|
|
NK100 = res.getBody().ctx_area_nk100
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재
|
|||
|
|
logging.info("Call Next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
|
|||
|
|
return pension_inquire_balance(
|
|||
|
|
cano, acnt_prdt_cd, acca_dvsn_cd, inqr_dvsn, FK100, NK100, "N", dataframe1, dataframe2, depth + 1,
|
|||
|
|
max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe1, dataframe2
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 주문/계좌 > 퇴직연금 미체결내역[v1_국내주식-033]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def pension_inquire_daily_ccld(
|
|||
|
|
cano: str, # 종합계좌번호
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드
|
|||
|
|
user_dvsn_cd: str, # 사용자구분코드
|
|||
|
|
sll_buy_dvsn_cd: str, # 매도매수구분코드
|
|||
|
|
ccld_nccs_dvsn: str, # 체결미체결구분
|
|||
|
|
inqr_dvsn_3: str, # 조회구분3
|
|||
|
|
FK100: str = "", # 연속조회검색조건100
|
|||
|
|
NK100: str = "", # 연속조회키100
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 내부 재귀 깊이 (자동 관리)
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 주문/계좌 > 퇴직연금 미체결내역[v1_국내주식-033]
|
|||
|
|
※ 55번 계좌(DC가입자계좌)의 경우 해당 API 이용이 불가합니다.
|
|||
|
|
KIS Developers API의 경우 HTS ID에 반드시 연결되어있어야만 API 신청 및 앱정보 발급이 가능한 서비스로 개발되어서 실물계좌가 아닌 55번 계좌는 API 이용이 불가능한 점 양해 부탁드립니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
cano (str): [필수] 종합계좌번호 (ex. 12345678)
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. 29)
|
|||
|
|
user_dvsn_cd (str): [필수] 사용자구분코드 (ex. %%)
|
|||
|
|
sll_buy_dvsn_cd (str): [필수] 매도매수구분코드 (ex. 00: 전체, 01: 매도, 02: 매수)
|
|||
|
|
ccld_nccs_dvsn (str): [필수] 체결미체결구분 (ex. %%: 전체, 01: 체결, 02: 미체결)
|
|||
|
|
inqr_dvsn_3 (str): [필수] 조회구분3 (ex. 00: 전체)
|
|||
|
|
FK100 (str): 연속조회검색조건100
|
|||
|
|
NK100 (str): 연속조회키100
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 퇴직연금 미체결내역 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = pension_inquire_daily_ccld(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, user_dvsn_cd="%%", sll_buy_dvsn_cd="00", ccld_nccs_dvsn="%%", inqr_dvsn_3="00")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/pension/inquire-daily-ccld"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cano == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("cano is required (e.g. '12345678')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if acnt_prdt_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '29')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if user_dvsn_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("user_dvsn_cd is required (e.g. '%%')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if sll_buy_dvsn_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("sll_buy_dvsn_cd is required (e.g. '00: 전체, 01: 매도, 02: 매수')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if ccld_nccs_dvsn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("ccld_nccs_dvsn is required (e.g. '%%: 전체, 01: 체결, 02: 미체결')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if inqr_dvsn_3 == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("inqr_dvsn_3 is required (e.g. '00: 전체')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if depth > max_depth:
|
|||
|
|
logging.warning("Max recursive depth reached.")
|
|||
|
|
if dataframe is None:
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "TTTC2201R" # 퇴직연금 미체결내역
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CANO": cano, # 종합계좌번호
|
|||
|
|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd, # 계좌상품코드
|
|||
|
|
"USER_DVSN_CD": user_dvsn_cd, # 사용자구분코드
|
|||
|
|
"SLL_BUY_DVSN_CD": sll_buy_dvsn_cd, # 매도매수구분코드
|
|||
|
|
"CCLD_NCCS_DVSN": ccld_nccs_dvsn, # 체결미체결구분
|
|||
|
|
"INQR_DVSN_3": inqr_dvsn_3, # 조회구분3
|
|||
|
|
"CTX_AREA_FK100": FK100,
|
|||
|
|
"CTX_AREA_NK100": NK100
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
FK100 = res.getBody().ctx_area_fk100
|
|||
|
|
NK100 = res.getBody().ctx_area_nk100
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재
|
|||
|
|
logging.info("Call Next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
|
|||
|
|
return pension_inquire_daily_ccld(
|
|||
|
|
cano, acnt_prdt_cd, user_dvsn_cd, sll_buy_dvsn_cd, ccld_nccs_dvsn, inqr_dvsn_3, FK100, NK100, "N",
|
|||
|
|
dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 주문/계좌 > 퇴직연금 예수금조회[v1_국내주식-035]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def pension_inquire_deposit(
|
|||
|
|
cano: str, # 종합계좌번호 (12345678)
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드 (29)
|
|||
|
|
acca_dvsn_cd: str # 적립금구분코드 (00)
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
※ 55번 계좌(DC가입자계좌)의 경우 해당 API 이용이 불가합니다.
|
|||
|
|
KIS Developers API의 경우 HTS ID에 반드시 연결되어있어야만 API 신청 및 앱정보 발급이 가능한 서비스로 개발되어서 실물계좌가 아닌 55번 계좌는 API 이용이 불가능한 점 양해 부탁드립니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
cano (str): [필수] 종합계좌번호 (ex. 12345678)
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. 29)
|
|||
|
|
acca_dvsn_cd (str): [필수] 적립금구분코드 (ex. 00)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 퇴직연금 예수금 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = pension_inquire_deposit(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, acca_dvsn_cd="00")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/pension/inquire-deposit"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cano == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("cano is required (e.g. '12345678')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if acnt_prdt_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '29')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if acca_dvsn_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("acca_dvsn_cd is required (e.g. '00')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "TTTC0506R" # 퇴직연금 예수금조회
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"CANO": cano, # 종합계좌번호
|
|||
|
|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd, # 계좌상품코드
|
|||
|
|
"ACCA_DVSN_CD": acca_dvsn_cd # 적립금구분코드
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame([res.getBody().output])
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 주문/계좌 > 퇴직연금 체결기준잔고[v1_국내주식-032]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def pension_inquire_present_balance(
|
|||
|
|
cano: str, # 종합계좌번호
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드
|
|||
|
|
user_dvsn_cd: str, # 상품번호
|
|||
|
|
FK100: str = "", # 연속조회검색조건100
|
|||
|
|
NK100: str = "" # 연속조회키100
|
|||
|
|
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 주문/계좌 > 퇴직연금 체결기준잔고[v1_국내주식-032]
|
|||
|
|
|
|||
|
|
※ 55번 계좌(DC가입자계좌)의 경우 해당 API 이용이 불가합니다.
|
|||
|
|
KIS Developers API의 경우 HTS ID에 반드시 연결되어있어야만 API 신청 및 앱정보 발급이 가능한 서비스로 개발되어서 실물계좌가 아닌 55번 계좌는 API 이용이 불가능한 점 양해 부탁드립니다.
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|||
|
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|
|||
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Args:
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|||
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|
cano (str): [필수] 종합계좌번호 (ex. '12345678')
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|||
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|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. '29')
|
|||
|
|
user_dvsn_cd (str): [필수] 상품번호 (ex. '00')
|
|||
|
|
FK100 (str): 연속조회검색조건100
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|||
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|
NK100 (str): 연속조회키100
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|||
|
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|
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Returns:
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|
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1, output2) 데이터프레임 튜플
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|||
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Example:
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>>> df1, df2 = pension_inquire_present_balance(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, user_dvsn_cd="00")
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|||
|
|
>>> print(df1)
|
|||
|
|
>>> print(df2)
|
|||
|
|
"""
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|||
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|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/pension/inquire-present-balance"
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|||
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|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
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|||
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if cano == "":
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raise ValueError("cano is required (e.g. '12345678')")
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|||
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|||
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if acnt_prdt_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '29')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if user_dvsn_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("user_dvsn_cd is required (e.g. '00')")
|
|||
|
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|||
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tr_id = "TTTC2202R" # 퇴직연금 체결기준잔고
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params = {
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"CANO": cano, # 종합계좌번호
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|||
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|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd, # 계좌상품코드
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|||
|
|
"USER_DVSN_CD": user_dvsn_cd, # 상품번호
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|||
|
|
"CTX_AREA_FK100": FK100, # 연속조회검색조건100
|
|||
|
|
"CTX_AREA_NK100": NK100 # 연속조회키100
|
|||
|
|
}
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|||
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|||
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|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
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|||
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|||
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|
if res.isOK():
|
|||
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|
# output1 (array) - 보유종목 정보
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output1_data = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
|
|||
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|
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|||
|
|
# output2 (array) - 계좌 요약 정보
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|||
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|
output2_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
|
|||
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|
|
|||
|
|
return output1_data, output2_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
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|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
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##############################################################################################
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|||
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# [국내주식] 주문/계좌 > 퇴직연금 매수가능조회[v1_국내주식-034]
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##############################################################################################
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|||
|
|
|
|||
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|
def pension_inquire_psbl_order(
|
|||
|
|
cano: str, # [필수] 종합계좌번호 (ex. 12345678)
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # [필수] 계좌상품코드 (ex. 29)
|
|||
|
|
pdno: str, # [필수] 상품번호 (ex. 123456)
|
|||
|
|
acca_dvsn_cd: str, # [필수] 적립금구분코드 (ex. 00)
|
|||
|
|
cma_evlu_amt_icld_yn: str, # [필수] CMA평가금액포함여부 (ex. Y:포함, N:미포함)
|
|||
|
|
ord_unpr: str, # [필수] 주문단가
|
|||
|
|
ord_dvsn: str # [필수] 주문구분 (ex. 00: 지정가, 01: 시장가)
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 주문/계좌 > 퇴직연금 매수가능조회[v1_국내주식-034]
|
|||
|
|
|
|||
|
|
※ 55번 계좌(DC가입자계좌)의 경우 해당 API 이용이 불가합니다.
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|
KIS Developers API의 경우 HTS ID에 반드시 연결되어있어야만 API 신청 및 앱정보 발급이 가능한 서비스로 개발되어서 실물계좌가 아닌 55번 계좌는 API 이용이 불가능한 점 양해 부탁드립니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
cano (str): [필수] 종합계좌번호 (ex. 12345678)
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. 29)
|
|||
|
|
pdno (str): [필수] 상품번호 (ex. 123456)
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|||
|
|
acca_dvsn_cd (str): [필수] 적립금구분코드 (ex. 00)
|
|||
|
|
cma_evlu_amt_icld_yn (str): [필수] CMA평가금액포함여부 (ex. Y:포함, N:미포함)
|
|||
|
|
ord_unpr (str): [필수] 주문단가
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|||
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ord_dvsn (str): [필수] 주문구분 (ex. 00: 지정가, 01: 시장가)
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|||
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|||
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Returns:
|
|||
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|
pd.DataFrame: 퇴직연금 매수가능조회 데이터
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Example:
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>>> df = pension_inquire_psbl_order(
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... cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod,
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|||
|
|
... pdno="069500",
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|||
|
|
... acca_dvsn_cd="00",
|
|||
|
|
... cma_evlu_amt_icld_yn="Y",
|
|||
|
|
... ord_unpr="30800",
|
|||
|
|
... ord_dvsn="00"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/pension/inquire-psbl-order"
|
|||
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|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
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|||
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if cano == "":
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raise ValueError("cano is required (e.g. '12345678')")
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|||
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|||
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|
if acnt_prdt_cd == "":
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|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '29')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if pdno == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("pdno is required (e.g. '123456')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if acca_dvsn_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("acca_dvsn_cd is required (e.g. '00')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cma_evlu_amt_icld_yn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("cma_evlu_amt_icld_yn is required (e.g. 'Y:포함, N:미포함')")
|
|||
|
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|
|||
|
|
if ord_unpr == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("ord_unpr is required")
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|
|
|||
|
|
if ord_dvsn == "":
|
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|
|
raise ValueError("ord_dvsn is required (e.g. '00: 지정가, 01: 시장가')")
|
|||
|
|
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|||
|
|
tr_id = "TTTC0503R"
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|
|
|
|||
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|
params = {
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|
"CANO": cano,
|
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|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
|
|||
|
|
"PDNO": pdno,
|
|||
|
|
"ACCA_DVSN_CD": acca_dvsn_cd,
|
|||
|
|
"CMA_EVLU_AMT_ICLD_YN": cma_evlu_amt_icld_yn,
|
|||
|
|
"ORD_UNPR": ord_unpr,
|
|||
|
|
"ORD_DVSN": ord_dvsn
|
|||
|
|
}
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|
|
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|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output, index=[0])
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
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##############################################################################################
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|||
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# [국내주식] 주문/계좌 > 기간별계좌권리현황조회 [국내주식-211]
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|||
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##############################################################################################
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|||
|
|
|
|||
|
|
def period_rights(
|
|||
|
|
inqr_dvsn: str, # [필수] 조회구분 (ex. 03)
|
|||
|
|
cano: str, # [필수] 종합계좌번호 (ex. 12345678)
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd: str, # [필수] 계좌상품코드 (ex. 01 or 22)
|
|||
|
|
inqr_strt_dt: str, # [필수] 조회시작일자 (ex. 20250101)
|
|||
|
|
inqr_end_dt: str, # [필수] 조회종료일자 (ex. 20250103)
|
|||
|
|
cust_rncno25: str = "", # 고객실명확인번호25
|
|||
|
|
hmid: str = "", # 홈넷ID
|
|||
|
|
rght_type_cd: str = "", # 권리유형코드
|
|||
|
|
pdno: str = "", # 상품번호
|
|||
|
|
prdt_type_cd: str = "", # 상품유형코드
|
|||
|
|
NK100: str = "", # 연속조회키100
|
|||
|
|
FK100: str = "", # 연속조회검색조건100
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
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|||
|
|
기간별계좌권리현황조회 API입니다.
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한국투자 HTS(eFriend Plus) > [7344] 권리유형별 현황조회 화면을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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|||
|
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|
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|
Args:
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|||
|
|
inqr_dvsn (str): [필수] 조회구분 (ex. 03)
|
|||
|
|
cano (str): [필수] 종합계좌번호 (ex. 12345678)
|
|||
|
|
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. 01 or 22)
|
|||
|
|
inqr_strt_dt (str): [필수] 조회시작일자 (ex. 20250101)
|
|||
|
|
inqr_end_dt (str): [필수] 조회종료일자 (ex. 20250103)
|
|||
|
|
cust_rncno25 (str): 고객실명확인번호25
|
|||
|
|
hmid (str): 홈넷ID
|
|||
|
|
rght_type_cd (str): 권리유형코드
|
|||
|
|
pdno (str): 상품번호
|
|||
|
|
prdt_type_cd (str): 상품유형코드
|
|||
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|
NK100 (str): 연속조회키100
|
|||
|
|
FK100 (str): 연속조회검색조건100
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
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|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
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|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 기간별계좌권리현황 데이터
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|||
|
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|||
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|
Example:
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|
>>> df = period_rights(inqr_dvsn="03", cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, inqr_strt_dt="20250101", inqr_end_dt="20250103")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/period-rights"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if inqr_dvsn == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("inqr_dvsn is required (e.g. '03')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if cano == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("cano is required (e.g. '12345678')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if acnt_prdt_cd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '01' or '22')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if inqr_strt_dt == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("inqr_strt_dt is required (e.g. '20250101')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if inqr_end_dt == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("inqr_end_dt is required (e.g. '20250103')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if depth > max_depth:
|
|||
|
|
logging.warning("Max recursive depth reached.")
|
|||
|
|
if dataframe is None:
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "CTRGA011R" # 기간별계좌권리현황조회
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"INQR_DVSN": inqr_dvsn,
|
|||
|
|
"CANO": cano,
|
|||
|
|
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
|
|||
|
|
"INQR_STRT_DT": inqr_strt_dt,
|
|||
|
|
"INQR_END_DT": inqr_end_dt,
|
|||
|
|
"CUST_RNCNO25": cust_rncno25,
|
|||
|
|
"HMID": hmid,
|
|||
|
|
"RGHT_TYPE_CD": rght_type_cd,
|
|||
|
|
"PDNO": pdno,
|
|||
|
|
"PRDT_TYPE_CD": prdt_type_cd,
|
|||
|
|
"CTX_AREA_NK100": NK100,
|
|||
|
|
"CTX_AREA_FK100": FK100
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
FK100 = res.getBody().ctx_area_fk100
|
|||
|
|
NK100 = res.getBody().ctx_area_nk100
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재
|
|||
|
|
logging.info("Call Next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
|
|||
|
|
return period_rights(
|
|||
|
|
inqr_dvsn, cano, acnt_prdt_cd, inqr_strt_dt, inqr_end_dt,
|
|||
|
|
cust_rncno25, hmid, rght_type_cd, pdno, prdt_type_cd,
|
|||
|
|
NK100, FK100, "N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 우선주_괴리율 상위[v1_국내주식-094]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def prefer_disparate_ratio(
|
|||
|
|
fid_vol_cnt: str, # 거래량 수
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_price_1: str, # 입력 가격1
|
|||
|
|
fid_input_price_2: str, # 입력 가격2
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 순위분석
|
|||
|
|
국내주식 우선주_괴리율 상위[v1_국내주식-094]
|
|||
|
|
국내주식 우선주_괴리율 상위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_vol_cnt (str): 입력값 없을때 전체 (거래량 ~)
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (J:KRX, NX:NXT)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key( 20177 )
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 0: 전체
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): 0 : 전체
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 0 : 전체
|
|||
|
|
fid_input_price_1 (str): 입력값 없을때 전체 (가격 ~)
|
|||
|
|
fid_input_price_2 (str): 입력값 없을때 전체 (~ 가격)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 우선주_괴리율 상위 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = prefer_disparate_ratio(
|
|||
|
|
... fid_vol_cnt="",
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="20177",
|
|||
|
|
... fid_div_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="0000",
|
|||
|
|
... fid_trgt_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_trgt_exls_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_price_1="",
|
|||
|
|
... fid_input_price_2=""
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/prefer-disparate-ratio"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20177')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20177')")
|
|||
|
|
if not fid_div_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
if not fid_trgt_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_trgt_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_trgt_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
if not fid_trgt_exls_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_trgt_exls_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_trgt_exls_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST01770000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_vol_cnt": fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_trgt_cls_code": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_trgt_exls_cls_code": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_price_1": fid_input_price_1,
|
|||
|
|
"fid_input_price_2": fid_input_price_2,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# 응답 데이터 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return prefer_disparate_ratio(
|
|||
|
|
fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_price_1,
|
|||
|
|
fid_input_price_2,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# API 에러 처리
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 수익자산지표 순위[v1_국내주식-090]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def profit_asset_index(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_price_1: str, # 입력 가격1
|
|||
|
|
fid_input_price_2: str, # 입력 가격2
|
|||
|
|
fid_vol_cnt: str, # 거래량 수
|
|||
|
|
fid_input_option_1: str, # 입력 옵션1
|
|||
|
|
fid_input_option_2: str, # 입력 옵션2
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code: str, # 순위 정렬 구분 코드
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code: str, # 소속 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 순위분석
|
|||
|
|
국내주식 수익자산지표 순위[v1_국내주식-090]
|
|||
|
|
국내주식 수익자산지표 순위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 (필수) (J:KRX, NX:NXT)
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): 대상 구분 코드 (필수)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): 조건 화면 분류 코드 (필수)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 입력 종목코드 (필수)
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 분류 구분 코드 (필수)
|
|||
|
|
fid_input_price_1 (str): 입력 가격1 (필수)
|
|||
|
|
fid_input_price_2 (str): 입력 가격2 (필수)
|
|||
|
|
fid_vol_cnt (str): 거래량 수 (필수)
|
|||
|
|
fid_input_option_1 (str): 입력 옵션1 (필수)
|
|||
|
|
fid_input_option_2 (str): 입력 옵션2 (필수)
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code (str): 순위 정렬 구분 코드 (필수)
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code (str): 소속 구분 코드 (필수)
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 대상 제외 구분 코드 (필수)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부 (옵션)
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (옵션)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 수익자산지표 순위 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = profit_asset_index(
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
|
|||
|
|
... fid_trgt_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="20173",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="0000",
|
|||
|
|
... fid_div_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_price_1="",
|
|||
|
|
... fid_input_price_2="",
|
|||
|
|
... fid_vol_cnt="",
|
|||
|
|
... fid_input_option_1="2023",
|
|||
|
|
... fid_input_option_2="0",
|
|||
|
|
... fid_rank_sort_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_blng_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_trgt_exls_cls_code="0"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/profit-asset-index"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code != "J":
|
|||
|
|
raise ValueError("조건 시장 분류 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_trgt_cls_code != "0":
|
|||
|
|
raise ValueError("대상 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_cond_scr_div_code != "20173":
|
|||
|
|
raise ValueError("조건 화면 분류 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_input_iscd not in ["0000", "0001", "1001", "2001"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("입력 종목코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_div_cls_code != "0":
|
|||
|
|
raise ValueError("분류 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_input_option_1 != "2023":
|
|||
|
|
raise ValueError("입력 옵션1 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_input_option_2 not in ["0", "1", "2", "3"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("입력 옵션2 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_rank_sort_cls_code not in ["0", "1", "2", "3", "4", "5", "6"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("순위 정렬 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_blng_cls_code != "0":
|
|||
|
|
raise ValueError("소속 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_trgt_exls_cls_code != "0":
|
|||
|
|
raise ValueError("대상 제외 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST01730000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_trgt_cls_code": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_price_1": fid_input_price_1,
|
|||
|
|
"fid_input_price_2": fid_input_price_2,
|
|||
|
|
"fid_vol_cnt": fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
"fid_input_option_1": fid_input_option_1,
|
|||
|
|
"fid_input_option_2": fid_input_option_2,
|
|||
|
|
"fid_rank_sort_cls_code": fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_blng_cls_code": fid_blng_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_trgt_exls_cls_code": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# 응답 데이터 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
print("Call Next")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return profit_asset_index(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_price_1,
|
|||
|
|
fid_input_price_2,
|
|||
|
|
fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
fid_input_option_1,
|
|||
|
|
fid_input_option_2,
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code,
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"N", dataframe
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
print("The End")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# 오류 처리
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 시세분석 > 종목별 프로그램매매추이(체결)[v1_국내주식-044]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def program_trade_by_stock(
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX,NX:NXT,UN:통합)
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str # [필수] 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
) -> pd.DataFrame:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
국내주식 종목별 프로그램매매추이(체결) API입니다.
|
|||
|
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|||
|
|
한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0465] 종목별 프로그램 매매추이 화면(혹은 한국투자 MTS > 국내 현재가 > 기타수급 > 프로그램) 의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX,NX:NXT,UN:통합)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): [필수] 종목코드 (ex. 123456)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 종목별 프로그램매매추이 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = program_trade_by_stock(fid_cond_mrkt_div_code="J", fid_input_iscd="005930")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/program-trade-by-stock"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (ex. J:KRX,NX:NXT,UN:통합)")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (ex. 123456)")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPPG04650101" # 종목별 프로그램매매추이(체결)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd # 종목코드
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 시세분석 > 종목별 프로그램매매추이(일별) [국내주식-113]
|
|||
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def program_trade_by_stock_daily(
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fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX,NX:NXT,UN:통합)
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|||
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|
fid_input_iscd: str, # [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456)
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fid_input_date_1: str = "" # [필수] 입력날짜 (초기값: "")
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) -> pd.DataFrame:
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"""
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국내주식 종목별 프로그램매매추이(일별) API입니다.
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한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0465] 종목별 프로그램 매매추이 화면(혹은 한국투자 MTS > 국내 현재가 > 기타수급 > 프로그램) 의 "일자별" 클릭 시 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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Args:
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fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX,NX:NXT,UN:통합)
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fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456)
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fid_input_date_1 (str): [필수] 입력날짜 (초기값: "")
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Returns:
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pd.DataFrame: 종목별 프로그램매매추이(일별) 데이터
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Example:
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>>> df = program_trade_by_stock_daily("J", "005930")
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>>> print(df)
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"""
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api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/program-trade-by-stock-daily"
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if fid_cond_mrkt_div_code == "":
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raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (ex. J:KRX,NX:NXT,UN:통합)")
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if fid_input_iscd == "":
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|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (ex. 123456)")
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tr_id = "FHPPG04650201"
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params = {
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"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
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"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
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|||
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"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1
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|||
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|
}
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|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
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|||
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if res.isOK():
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current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
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logging.info("Data fetch complete.")
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return current_data
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|
else:
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res.printError(url=api_url)
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|
return pd.DataFrame()
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# [국내주식] 시세분석 > 종목조건검색조회 [국내주식-039]
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def psearch_result(
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user_id: str, # 사용자 HTS ID
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seq: str # 사용자조건 키값
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) -> pd.DataFrame:
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|
"""
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|
HTS(efriend Plus) [0110] 조건검색에서 등록 및 서버저장한 나의 조건 목록을 확인할 수 있는 API입니다.
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|
종목조건검색 목록조회 API(/uapi/domestic-stock/v1/quotations/psearch-title)의 output인 'seq'을 종목조건검색조회 API(/uapi/domestic-stock/v1/quotations/psearch-result)의 input으로 사용하시면 됩니다.
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|
|
※ 시스템 안정성을 위해 API로 제공되는 조건검색 결과의 경우 조건당 100건으로 제한을 둔 점 양해 부탁드립니다.
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|
※ [0110] 화면의 '대상변경' 설정사항은 HTS [0110] 사용자 조건검색 화면에만 적용됨에 유의 부탁드립니다.
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|
|
※ '조회가 계속 됩니다. (다음을 누르십시오.)' 오류 발생 시 해결방법
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→ HTS(efriend Plus) [0110] 조건검색 화면에서 조건을 등록하신 후, 왼쪽 하단의 "사용자조건 서버저장" 클릭하셔서 등록한 조건들을 서버로 보낸 후 다시 API 호출 시도 부탁드립니다.
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※ {"rt_cd":"1","msg_cd":"MCA05918","msg1":"종목코드 오류입니다."} 메시지 발생 이유
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→ 조건검색 결과 검색된 종목이 0개인 경우 위 응답값을 수신하게 됩니다.
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Args:
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|
user_id (str): [필수] 사용자 HTS ID
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seq (str): [필수] 사용자조건 키값 (종목조건검색 목록조회 API의 output인 'seq'을 이용)
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Returns:
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pd.DataFrame: 종목조건검색조회 데이터
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Example:
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>>> df = psearch_result(user_id=trenv.my_htsid, seq="0")
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|
>>> print(df)
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"""
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|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/psearch-result"
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if user_id == "":
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raise ValueError("user_id is required")
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if seq == "":
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raise ValueError("seq is required (e.g. '종목조건검색 목록조회 API의 output인 'seq'을 이용')")
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tr_id = "HHKST03900400" # 종목조건검색조회
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params = {
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|||
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|
"user_id": user_id, # 사용자 HTS ID
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|
"seq": seq # 사용자조건 키값
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}
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res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
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if res.isOK():
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current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
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|||
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return current_data
|
|||
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|
else:
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|
res.printError(url=api_url)
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|||
|
|
return pd.DataFrame()
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# [국내주식] 시세분석 > 종목조건검색 목록조회[국내주식-038]
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def psearch_title(
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|
user_id: str # [필수] 사용자 HTS ID (ex. U:업종)
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) -> pd.DataFrame:
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|
"""
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|||
|
|
[국내주식] 시세분석 > 종목조건검색 목록조회[국내주식-038]
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HTS(efriend Plus) [0110] 조건검색에서 등록 및 서버저장한 나의 조건 목록을 확인할 수 있는 API입니다.
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|
종목조건검색 목록조회 API(/uapi/domestic-stock/v1/quotations/psearch-title)의 output인 'seq'을 종목조건검색조회 API(/uapi/domestic-stock/v1/quotations/psearch-result)의 input으로 사용하시면 됩니다.
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|||
|
|
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|||
|
|
※ 시스템 안정성을 위해 API로 제공되는 조건검색 결과의 경우 조건당 100건으로 제한을 둔 점 양해 부탁드립니다.
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|
|
※ [0110] 화면의 '대상변경' 설정사항은 HTS [0110] 사용자 조건검색 화면에만 적용됨에 유의 부탁드립니다.
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|
|
※ '조회가 계속 됩니다. (다음을 누르십시오.)' 오류 발생 시 해결방법
|
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|
→ HTS(efriend Plus) [0110] 조건검색 화면에서 조건을 등록하신 후, 왼쪽 하단의 "사용자조건 서버저장" 클릭하셔서 등록한 조건들을 서버로 보낸 후 다시 API 호출 시도 부탁드립니다.
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Args:
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|
|
user_id (str): [필수] 사용자 HTS ID (ex. U:업종)
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Returns:
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|
pd.DataFrame: 종목조건검색 목록 데이터
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Example:
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>>> df = psearch_title(user_id=trenv.my_htsid)
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>>> print(df)
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"""
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|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/psearch-title"
|
|||
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if user_id == "":
|
|||
|
|
raise ValueError("user_id is required (e.g. 'U:업종')")
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|
tr_id = "HHKST03900300" # 종목조건검색 목록조회
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|
params = {
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|||
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|
"user_id": user_id # 사용자 HTS ID
|
|||
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|
}
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|
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|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
|
|||
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|
logging.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return current_data
|
|||
|
|
else:
|
|||
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|
res.printError(url=api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
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|||
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# [국내주식] 기본시세 > 국내주식 호가잔량 순위[국내주식-089]
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|
def quote_balance(
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|
fid_vol_cnt: str, # 거래량 수
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|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code: str, # 순위 정렬 구분 코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_price_1: str, # 입력 가격1
|
|||
|
|
fid_input_price_2: str, # 입력 가격2
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 순위분석
|
|||
|
|
국내주식 호가잔량 순위[국내주식-089]
|
|||
|
|
국내주식 호가잔량 순위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
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|||
|
|
|
|||
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|
Args:
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|||
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|
fid_vol_cnt (str): 입력값 없을때 전체 (거래량 ~)
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|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (J:KRX, NX:NXT)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key( 20172 )
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0000(전체) 코스피(0001), 코스닥(1001), 코스피200(2001)
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code (str): 0: 순매수잔량순, 1:순매도잔량순, 2:매수비율순, 3:매도비율순
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 0:전체
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): 0:전체
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 0:전체
|
|||
|
|
fid_input_price_1 (str): 입력값 없을때 전체 (가격 ~)
|
|||
|
|
fid_input_price_2 (str): 입력값 없을때 전체 (~ 가격)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 호가잔량 순위 데이터
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|||
|
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|||
|
|
Example:
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|
|
>>> df = quote_balance(
|
|||
|
|
... fid_vol_cnt="",
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="20172",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="0000",
|
|||
|
|
... fid_rank_sort_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_div_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_trgt_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_trgt_exls_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_price_1="",
|
|||
|
|
... fid_input_price_2=""
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/quote-balance"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
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|
|
if fid_cond_mrkt_div_code != "J":
|
|||
|
|
raise ValueError("조건 시장 분류 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_cond_scr_div_code != "20172":
|
|||
|
|
raise ValueError("조건 화면 분류 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_input_iscd not in ["0000", "0001", "1001", "2001"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("입력 종목코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_rank_sort_cls_code not in ["0", "1", "2", "3"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("순위 정렬 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_div_cls_code != "0":
|
|||
|
|
raise ValueError("분류 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_trgt_cls_code != "0":
|
|||
|
|
raise ValueError("대상 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
if fid_trgt_exls_cls_code != "0":
|
|||
|
|
raise ValueError("대상 제외 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST01720000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_vol_cnt": fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_rank_sort_cls_code": fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_trgt_cls_code": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_trgt_exls_cls_code": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_price_1": fid_input_price_1,
|
|||
|
|
"fid_input_price_2": fid_input_price_2,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# 응답 데이터 처리
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|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
print("Call Next")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return quote_balance(
|
|||
|
|
fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_price_1,
|
|||
|
|
fid_input_price_2,
|
|||
|
|
"N", dataframe
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
print("The End")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# 오류 출력
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 상품기본조회[v1_국내주식-029]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def search_info(
|
|||
|
|
pdno: str, # 상품번호
|
|||
|
|
prdt_type_cd: str, # 상품유형코드
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
상품기본조회[v1_국내주식-029]
|
|||
|
|
상품기본조회 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
pdno (str): 상품번호 (예: '000660', 'KR4101SC0009', 'AAPL')
|
|||
|
|
prdt_type_cd (str): 상품유형코드 (예: '300', '301', '512')
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부 (기본값: 공백)
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 상품기본조회 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = search_info('AAPL', '512')
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/search-info"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not pdno:
|
|||
|
|
logger.error("pdno is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
raise ValueError("pdno is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not prdt_type_cd:
|
|||
|
|
logger.error("prdt_type_cd is required. (e.g. '300')")
|
|||
|
|
raise ValueError("prdt_type_cd is required. (e.g. '300')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출 URL 및 거래 ID 설정
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "CTPF1604R"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 요청 파라미터 설정
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"PDNO": pdno,
|
|||
|
|
"PRDT_TYPE_CD": prdt_type_cd,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 응답 처리
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return search_info(
|
|||
|
|
pdno,
|
|||
|
|
prdt_type_cd,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 종목정보 > 주식기본조회[v1_국내주식-067]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def search_stock_info(
|
|||
|
|
prdt_type_cd: str, # 상품유형코드
|
|||
|
|
pdno: str, # 상품번호
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 종목정보
|
|||
|
|
주식기본조회[v1_국내주식-067]
|
|||
|
|
주식기본조회 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
prdt_type_cd (str): 300: 주식, ETF, ETN, ELW 301 : 선물옵션 302 : 채권 306 : ELS'
|
|||
|
|
pdno (str): 종목번호 (6자리) ETN의 경우, Q로 시작 (EX. Q500001)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 주식기본조회 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = search_stock_info("300", "000660")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/search-stock-info"
|
|||
|
|
# 로깅 설정
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not prdt_type_cd:
|
|||
|
|
logger.error("prdt_type_cd is required. (e.g. '300')")
|
|||
|
|
raise ValueError("prdt_type_cd is required. (e.g. '300')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not pdno:
|
|||
|
|
logger.error("pdno is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
raise ValueError("pdno is required. (e.g. '000660')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "CTPF1002R"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"PRDT_TYPE_CD": prdt_type_cd,
|
|||
|
|
"PDNO": pdno,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
output_data = res.getBody().output
|
|||
|
|
if not isinstance(output_data, list):
|
|||
|
|
output_data = [output_data]
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(output_data)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 데이터프레임 병합
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 연속 거래 여부 확인
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return search_stock_info(
|
|||
|
|
prdt_type_cd,
|
|||
|
|
pdno,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 공매도 상위종목[국내주식-133]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def short_sale(
|
|||
|
|
fid_aply_rang_vol: str, # FID 적용 범위 거래량
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_period_div_code: str, # 조회구분 (일/월)
|
|||
|
|
fid_input_cnt_1: str, # 조회가간(일수)
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str, # FID 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_1: str, # FID 적용 범위 가격1
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_2: str, # FID 적용 범위 가격2
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 순위분석
|
|||
|
|
국내주식 공매도 상위종목[국내주식-133]
|
|||
|
|
국내주식 공매도 상위종목 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_aply_rang_vol (str): FID 적용 범위 거래량
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (주식 J)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key(20482)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:코스피, 1001:코스닥, 2001:코스피200, 4001: KRX100, 3003: 코스닥150
|
|||
|
|
fid_period_div_code (str): 조회구분 (일/월) D: 일, M:월
|
|||
|
|
fid_input_cnt_1 (str): 조회가간(일수): 조회구분(D) 0:1일, 1:2일, 2:3일, 3:4일, 4:1주일, 9:2주일, 14:3주일, 조회구분(M) 1:1개월, 2:2개월, 3:3개월
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): FID 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_1 (str): FID 적용 범위 가격1
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_2 (str): FID 적용 범위 가격2
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 공매도 상위종목 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = short_sale(
|
|||
|
|
... fid_aply_rang_vol="1000",
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="20482",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="0000",
|
|||
|
|
... fid_period_div_code="D",
|
|||
|
|
... fid_input_cnt_1="0",
|
|||
|
|
... fid_trgt_exls_cls_code="",
|
|||
|
|
... fid_trgt_cls_code="",
|
|||
|
|
... fid_aply_rang_prc_1="1000",
|
|||
|
|
... fid_aply_rang_prc_2="5000"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/short-sale"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_cond_mrkt_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
return None
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20482')")
|
|||
|
|
return None
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
|
|||
|
|
return None
|
|||
|
|
if not fid_period_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_period_div_code is required. (e.g. 'D')")
|
|||
|
|
return None
|
|||
|
|
if not fid_input_cnt_1:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_cnt_1 is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
return None
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST04820000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_APLY_RANG_VOL": fid_aply_rang_vol,
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_PERIOD_DIV_CODE": fid_period_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_CNT_1": fid_input_cnt_1,
|
|||
|
|
"FID_TRGT_EXLS_CLS_CODE": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_TRGT_CLS_CODE": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_APLY_RANG_PRC_1": fid_aply_rang_prc_1,
|
|||
|
|
"FID_APLY_RANG_PRC_2": fid_aply_rang_prc_2,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return short_sale(
|
|||
|
|
fid_aply_rang_vol,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_period_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_cnt_1,
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_1,
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_2,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 관심종목등록 상위[v1_국내주식-102]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def top_interest_stock(
|
|||
|
|
fid_input_iscd_2: str, # 입력 종목코드2
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_price_1: str, # 입력 가격1
|
|||
|
|
fid_input_price_2: str, # 입력 가격2
|
|||
|
|
fid_vol_cnt: str, # 거래량 수
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_cnt_1: str, # 입력 수1
|
|||
|
|
tr_cont: str = "",
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
|
|||
|
|
depth: int = 0,
|
|||
|
|
max_depth: int = 10
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 순위분석
|
|||
|
|
국내주식 관심종목등록 상위[v1_국내주식-102]
|
|||
|
|
국내주식 관심종목등록 상위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_input_iscd_2 (str): 000000 : 필수입력값
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (J:KRX, NX:NXT)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key(20180)
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): 0 : 전체
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 0 : 전체
|
|||
|
|
fid_input_price_1 (str): 입력값 없을때 전체 (가격 ~)
|
|||
|
|
fid_input_price_2 (str): 입력값 없을때 전체 (~ 가격)
|
|||
|
|
fid_vol_cnt (str): 입력값 없을때 전체 (거래량 ~)
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 0: 전체 1: 관리종목 2: 투자주의 3: 투자경고 4: 투자위험예고 5: 투자위험 6: 보통주 7: 우선주
|
|||
|
|
fid_input_cnt_1 (str): 순위검색 입력값(1: 1위부터, 10:10위부터)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 관심종목등록 상위 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = top_interest_stock(
|
|||
|
|
... fid_input_iscd_2="000000",
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="20180",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="0000",
|
|||
|
|
... fid_trgt_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_trgt_exls_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_price_1="",
|
|||
|
|
... fid_input_price_2="",
|
|||
|
|
... fid_vol_cnt="",
|
|||
|
|
... fid_div_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_cnt_1="1"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/top-interest-stock"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_input_iscd_2:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd_2 is required. (e.g. '000000')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd_2 is required. (e.g. '000000')")
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code not in ['J']:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20180')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20180')")
|
|||
|
|
if fid_input_iscd not in ['0000', '0001', '1001', '2001']:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000', '0001', '1001', '2001')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000', '0001', '1001', '2001')")
|
|||
|
|
if fid_div_cls_code not in ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']:
|
|||
|
|
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST01800000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_input_iscd_2": fid_input_iscd_2,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_trgt_cls_code": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_trgt_exls_cls_code": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_price_1": fid_input_price_1,
|
|||
|
|
"fid_input_price_2": fid_input_price_2,
|
|||
|
|
"fid_vol_cnt": fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_cnt_1": fid_input_cnt_1,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return top_interest_stock(
|
|||
|
|
fid_input_iscd_2,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_price_1,
|
|||
|
|
fid_input_price_2,
|
|||
|
|
fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_cnt_1,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 당사매매종목 상위[v1_국내주식-104]
|
|||
|
|
##############################################################################################
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def traded_by_company(
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code: str, # 순위 정렬 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_date_1: str, # 입력 날짜1
|
|||
|
|
fid_input_date_2: str, # 입력 날짜2
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_aply_rang_vol: str, # 적용 범위 거래량
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_2: str, # 적용 범위 가격2
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_1: str, # 적용 범위 가격1
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
[국내주식] 순위분석
|
|||
|
|
국내주식 당사매매종목 상위[v1_국내주식-104]
|
|||
|
|
국내주식 당사매매종목 상위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Args:
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 0: 전체
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (J:KRX, NX:NXT)
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key(20186)
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 0:전체, 1:관리종목, 2:투자주의, 3:투자경고, 4:투자위험예고, 5:투자위험, 6:보통주, 7:우선주
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code (str): 0:매도상위,1:매수상위
|
|||
|
|
fid_input_date_1 (str): 기간~
|
|||
|
|
fid_input_date_2 (str): ~기간
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200, 4001: KRX100
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): 0: 전체
|
|||
|
|
fid_aply_rang_vol (str): 0: 전체, 100: 100주 이상
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_2 (str): ~ 가격
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_1 (str): 가격 ~
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
depth (int): 현재 재귀 깊이
|
|||
|
|
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 당사매매종목 상위 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
|||
|
|
>>> df = traded_by_company(
|
|||
|
|
... fid_trgt_exls_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
|
|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="20186",
|
|||
|
|
... fid_div_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_rank_sort_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_date_1="20240314",
|
|||
|
|
... fid_input_date_2="20240315",
|
|||
|
|
... fid_input_iscd="0000",
|
|||
|
|
... fid_trgt_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_aply_rang_vol="0",
|
|||
|
|
... fid_aply_rang_prc_2="",
|
|||
|
|
... fid_aply_rang_prc_1=""
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/traded-by-company"
|
|||
|
|
# 필수 파라미터 검증
|
|||
|
|
if not fid_trgt_exls_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_trgt_exls_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
return None
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code != "J":
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
|
|||
|
|
return None
|
|||
|
|
if not fid_cond_scr_div_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20186')")
|
|||
|
|
return None
|
|||
|
|
if fid_div_cls_code not in ["0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7"]:
|
|||
|
|
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7')")
|
|||
|
|
return None
|
|||
|
|
if fid_rank_sort_cls_code not in ["0", "1"]:
|
|||
|
|
logger.error("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '0', '1')")
|
|||
|
|
return None
|
|||
|
|
if not fid_input_date_1:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_date_1 is required.")
|
|||
|
|
return None
|
|||
|
|
if not fid_input_date_2:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_date_2 is required.")
|
|||
|
|
return None
|
|||
|
|
if fid_input_iscd not in ["0000", "0001", "1001", "2001", "4001"]:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000', '0001', '1001', '2001', '4001')")
|
|||
|
|
return None
|
|||
|
|
if not fid_trgt_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_trgt_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
return None
|
|||
|
|
if fid_aply_rang_vol not in ["0", "100"]:
|
|||
|
|
logger.error("fid_aply_rang_vol is required. (e.g. '0', '100')")
|
|||
|
|
return None
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
|
|||
|
|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST01860000"
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"fid_trgt_exls_cls_code": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_rank_sort_cls_code": fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_date_1": fid_input_date_1,
|
|||
|
|
"fid_input_date_2": fid_input_date_2,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_trgt_cls_code": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_aply_rang_vol": fid_aply_rang_vol,
|
|||
|
|
"fid_aply_rang_prc_2": fid_aply_rang_prc_2,
|
|||
|
|
"fid_aply_rang_prc_1": fid_aply_rang_prc_1,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# API 호출
|
|||
|
|
res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if res.isOK():
|
|||
|
|
# 응답 데이터 처리
|
|||
|
|
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
current_data = pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if dataframe is not None:
|
|||
|
|
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
dataframe = current_data
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if tr_cont == "M":
|
|||
|
|
logger.info("Calling next page...")
|
|||
|
|
ka.smart_sleep()
|
|||
|
|
return traded_by_company(
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_rank_sort_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_date_1,
|
|||
|
|
fid_input_date_2,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
fid_aply_rang_vol,
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_2,
|
|||
|
|
fid_aply_rang_prc_1,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
|||
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return dataframe
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else:
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# API 에러 처리
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logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
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res.printError(api_url)
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|
return pd.DataFrame()
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# [국내주식] 시세분석 > 국내주식 체결금액별 매매비중 [국내주식-192]
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def tradprt_byamt(
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fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J)
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|
fid_cond_scr_div_code: str, # [필수] 조건화면분류코드 (ex. 11119)
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fid_input_iscd: str # [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456)
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) -> pd.DataFrame:
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"""
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국내주식 체결금액별 매매비중 API입니다.
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한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0135] 체결금액별 매매비중 화면의 "상단 표" 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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Args:
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fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J:KRX, NX:NXT)
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fid_cond_scr_div_code (str): [필수] 조건화면분류코드 (ex. 11119)
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fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456)
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Returns:
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pd.DataFrame: 국내주식 체결금액별 매매비중 데이터
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Example:
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>>> df = tradprt_byamt("J", "11119", "005930")
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>>> print(df)
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"""
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api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/tradprt-byamt"
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if fid_cond_mrkt_div_code == "":
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raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
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if fid_cond_scr_div_code == "":
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raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required (e.g. '11119')")
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if fid_input_iscd == "":
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|
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '123456')")
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tr_id = "FHKST111900C0"
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params = {
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|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
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|||
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|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd
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|||
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|
}
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|||
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res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params)
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if res.isOK():
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current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
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return current_data
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|||
|
|
else:
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|||
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|
res.printError(url=api_url)
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|
return pd.DataFrame()
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|||
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# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 체결강도 상위[v1_국내주식-101]
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def volume_power(
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fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_price_1: str, # 입력 가격1
|
|||
|
|
fid_input_price_2: str, # 입력 가격2
|
|||
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|
fid_vol_cnt: str, # 거래량 수
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|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드
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|||
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tr_cont: str = "",
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|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
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|||
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|
depth: int = 0,
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|||
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max_depth: int = 10
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|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
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|||
|
|
"""
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|||
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|
[국내주식] 순위분석
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|
|
국내주식 체결강도 상위[v1_국내주식-101]
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국내주식 체결강도 상위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
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Args:
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|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 0 : 전체
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fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (J:KRX, NX:NXT)
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|||
|
|
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key( 20168 )
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|||
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|
fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200
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|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 0: 전체, 1: 보통주 2: 우선주
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|||
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|
fid_input_price_1 (str): 입력값 없을때 전체 (가격 ~)
|
|||
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|
fid_input_price_2 (str): 입력값 없을때 전체 (~ 가격)
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|||
|
|
fid_vol_cnt (str): 입력값 없을때 전체 (거래량 ~)
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|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): 0 : 전체
|
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|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
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dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
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depth (int): 현재 재귀 깊이
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max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
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Returns:
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|
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 체결강도 상위 데이터
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Example:
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>>> df = volume_power(
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... fid_trgt_exls_cls_code="0",
|
|||
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... fid_cond_mrkt_div_code="J",
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|||
|
|
... fid_cond_scr_div_code="20168",
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|||
|
|
... fid_input_iscd="0000",
|
|||
|
|
... fid_div_cls_code="0",
|
|||
|
|
... fid_input_price_1="",
|
|||
|
|
... fid_input_price_2="",
|
|||
|
|
... fid_vol_cnt="",
|
|||
|
|
... fid_trgt_cls_code="0"
|
|||
|
|
... )
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/volume-power"
|
|||
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# 필수 파라미터 검증
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|
if not fid_trgt_exls_cls_code:
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|
|
logger.error("fid_trgt_exls_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_trgt_exls_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code != "J":
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code must be 'J'.")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code must be 'J'.")
|
|||
|
|
if fid_cond_scr_div_code != "20168":
|
|||
|
|
logger.error("fid_cond_scr_div_code must be '20168'.")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code must be '20168'.")
|
|||
|
|
if fid_input_iscd not in ["0000", "0001", "1001", "2001"]:
|
|||
|
|
logger.error("fid_input_iscd must be one of ['0000', '0001', '1001', '2001'].")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_input_iscd must be one of ['0000', '0001', '1001', '2001'].")
|
|||
|
|
if fid_div_cls_code not in ["0", "1", "2"]:
|
|||
|
|
logger.error("fid_div_cls_code must be one of ['0', '1', '2'].")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_div_cls_code must be one of ['0', '1', '2'].")
|
|||
|
|
if not fid_trgt_cls_code:
|
|||
|
|
logger.error("fid_trgt_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
raise ValueError("fid_trgt_cls_code is required. (e.g. '0')")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 최대 재귀 깊이 체크
|
|||
|
|
if depth >= max_depth:
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|
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
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|||
|
|
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
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|||
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|||
|
|
tr_id = "FHPST01680000"
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|||
|
|
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|||
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params = {
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|||
|
|
"fid_trgt_exls_cls_code": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"fid_input_price_1": fid_input_price_1,
|
|||
|
|
"fid_input_price_2": fid_input_price_2,
|
|||
|
|
"fid_vol_cnt": fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
"fid_trgt_cls_code": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
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# API 호출
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res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
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if res.isOK():
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|
# 응답 데이터 처리
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if hasattr(res.getBody(), 'output'):
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current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
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|
else:
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current_data = pd.DataFrame()
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|
|
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if dataframe is not None:
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dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
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|
|
else:
|
|||
|
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dataframe = current_data
|
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|
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|
|||
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tr_cont = res.getHeader().tr_cont
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if tr_cont == "M":
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logger.info("Calling next page...")
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ka.smart_sleep()
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|
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return volume_power(
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|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
fid_input_iscd,
|
|||
|
|
fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
fid_input_price_1,
|
|||
|
|
fid_input_price_2,
|
|||
|
|
fid_vol_cnt,
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
else:
|
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|
|
logger.info("Data fetch complete.")
|
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|
|
return dataframe
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
# API 에러 처리
|
|||
|
|
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
|||
|
|
res.printError(api_url)
|
|||
|
|
return pd.DataFrame()
|
|||
|
|
|
|||
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|||
|
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|||
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# [국내주식] 순위분석 > 거래량순위[v1_국내주식-047]
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##############################################################################################
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|||
|
|
|
|||
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|
def volume_rank(
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|
|
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 필수, 조건 시장 분류 코드
|
|||
|
|
fid_cond_scr_div_code: str, # 필수, 조건 화면 분류 코드
|
|||
|
|
fid_input_iscd: str, # 필수, 입력 종목코드
|
|||
|
|
fid_div_cls_code: str, # 필수, 분류 구분 코드
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code: str, # 필수, 소속 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code: str, # 필수, 대상 구분 코드
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code: str, # 필수, 대상 제외 구분 코드
|
|||
|
|
fid_input_price_1: str, # 필수, 입력 가격1
|
|||
|
|
fid_input_price_2: str, # 필수, 입력 가격2
|
|||
|
|
fid_vol_cnt: str, # 필수, 거래량 수
|
|||
|
|
fid_input_date_1: str, # 필수, 입력 날짜1
|
|||
|
|
tr_cont: str = "", # 선택, 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None # 선택, 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
) -> Optional[pd.DataFrame]:
|
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|
|
"""
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|||
|
|
[국내주식] 순위분석
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|||
|
|
순위분석[v1_국내주식-047]
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|||
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|
순위분석 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
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|
|
|
|||
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|
Args:
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|
fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 ("J": KRX, "NX": NXT, "UN": 통합, "W": ELW)
|
|||
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|
fid_cond_scr_div_code (str): 조건 화면 분류 코드 ("20171")
|
|||
|
|
fid_input_iscd (str): 입력 종목코드 ("0000": 전체, 기타: 업종코드)
|
|||
|
|
fid_div_cls_code (str): 분류 구분 코드 ("0": 전체, "1": 보통주, "2": 우선주)
|
|||
|
|
fid_blng_cls_code (str): 소속 구분 코드 ("0": 평균거래량, "1": 거래증가율, "2": 평균거래회전율, "3": 거래금액순, "4": 평균거래금액회전율)
|
|||
|
|
fid_trgt_cls_code (str): 대상 구분 코드 (9자리, "1" or "0", 차례대로 증거금 30% 40% 50% 60% 100% 신용보증금 30% 40% 50% 60%)
|
|||
|
|
fid_trgt_exls_cls_code (str): 대상 제외 구분 코드 (10자리, "1" or "0", 차례대로 투자위험/경고/주의 관리종목 정리매매 불성실공시 우선주 거래정지 ETF ETN 신용주문불가 SPAC)
|
|||
|
|
fid_input_price_1 (str): 입력 가격1 (가격 ~, 전체 가격 대상 조회 시 공란)
|
|||
|
|
fid_input_price_2 (str): 입력 가격2 (~ 가격, 전체 가격 대상 조회 시 공란)
|
|||
|
|
fid_vol_cnt (str): 거래량 수 (거래량 ~, 전체 거래량 대상 조회 시 공란)
|
|||
|
|
fid_input_date_1 (str): 입력 날짜1 (공란)
|
|||
|
|
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
|||
|
|
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Returns:
|
|||
|
|
pd.DataFrame: 순위분석 데이터
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Example:
|
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|
|
>>> df = volume_rank(fid_cond_mrkt_div_code="J", fid_cond_scr_div_code="20171", fid_input_iscd="0000", fid_div_cls_code="0", fid_blng_cls_code="0", fid_trgt_cls_code="111111111", fid_trgt_exls_cls_code="0000000000", fid_input_price_1="0", fid_input_price_2="1000000", fid_vol_cnt="100000", fid_input_date_1="")
|
|||
|
|
>>> print(df)
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/volume-rank"
|
|||
|
|
if fid_cond_mrkt_div_code not in ["J", "NX", "UN", "W"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("조건 시장 분류 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_cond_scr_div_code != "20171":
|
|||
|
|
raise ValueError("조건 화면 분류 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_input_iscd == "": # "0000"은 전체를 의미하므로 유효한 값
|
|||
|
|
raise ValueError("입력 종목코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_div_cls_code not in ["0", "1", "2"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("분류 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if fid_blng_cls_code not in ["0", "1", "2", "3", "4"]:
|
|||
|
|
raise ValueError("소속 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# To fix: description에 나와있는 자릿수와 다름(0 6개 입력해야 나옴)
|
|||
|
|
# if len(fid_trgt_cls_code) != 9 or not (all(c == '0' for c in fid_trgt_cls_code) or all(c == '1' for c in fid_trgt_cls_code)):
|
|||
|
|
# raise ValueError("대상 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# if len(fid_trgt_exls_cls_code) != 10 or not (all(c == '0' for c in fid_trgt_exls_cls_code) or all(c == '1' for c in fid_trgt_exls_cls_code)):
|
|||
|
|
# raise ValueError("대상 제외 구분 코드 확인요망!!!")
|
|||
|
|
|
|||
|
|
tr_id = "FHPST01710000" # 거래량순위
|
|||
|
|
|
|||
|
|
params = {
|
|||
|
|
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
|
|||
|
|
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
|
|||
|
|
"FID_DIV_CLS_CODE": fid_div_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_BLNG_CLS_CODE": fid_blng_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_TRGT_CLS_CODE": fid_trgt_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_TRGT_EXLS_CLS_CODE": fid_trgt_exls_cls_code,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_PRICE_1": fid_input_price_1,
|
|||
|
|
"FID_INPUT_PRICE_2": fid_input_price_2,
|
|||
|
|
"FID_VOL_CNT": fid_vol_cnt,
|
|||
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"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1
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}
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res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params)
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if res.isOK():
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if hasattr(res.getBody(), 'output'):
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current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
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else:
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current_data = pd.DataFrame()
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if dataframe is not None:
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dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
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else:
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dataframe = current_data
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tr_cont = res.getHeader().tr_cont
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if tr_cont == "M": # 다음 페이지 존재
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print("Call Next")
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ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
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return volume_rank(
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fid_cond_mrkt_div_code, fid_cond_scr_div_code, fid_input_iscd,
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fid_div_cls_code, fid_blng_cls_code, fid_trgt_cls_code,
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fid_trgt_exls_cls_code, fid_input_price_1, fid_input_price_2,
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fid_vol_cnt, fid_input_date_1, "N", dataframe
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)
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else:
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print("The End")
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return dataframe
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else:
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res.printError(api_url)
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return pd.DataFrame()
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