diff --git a/.gitignore b/.gitignore index 5ec7613..1aa3f6e 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -119,6 +119,7 @@ storybook-static/ *.local .cache/ node_modules +.tmp/ # ======================================== # Custom diff --git a/.tmp/kis-token-cache.json b/.tmp/kis-token-cache.json deleted file mode 100644 index 8475705..0000000 --- a/.tmp/kis-token-cache.json +++ /dev/null @@ -1 +0,0 @@ -{"mock:7777b1c958636e65539aadf6c4273a0dfa33c17e55d1beb7dbfd033d49457f6e":{"token":"eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzUxMiJ9.eyJzdWIiOiJ0b2tlbiIsImF1ZCI6ImRhNWMyYjU5LTA3YTUtNGVhNy1hY2UyLWZlNTMwZTBjM2ZjNCIsInByZHRfY2QiOiIiLCJpc3MiOiJ1bm9ndyIsImV4cCI6MTc3MDc5MzIzOCwiaWF0IjoxNzcwNzA2ODM4LCJqdGkiOiJQUzA2TG12SndjRHl1MDZLVXpPRjVsSHJacWR6ZWJKTXhCVWIifQ.vDnx1Vx-LnzaRETwkR5aQUnl7vV3-KlXG5AVlMRrchjdovJzd5n1vL7YfG_146Swrao2Drw8TwnpdK44-aTrhg","expiresAt":1770793238000},"real:7777b1c958636e65539aadf6c4273a0dfa33c17e55d1beb7dbfd033d49457f6e":{"token":"eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzUxMiJ9.eyJzdWIiOiJ0b2tlbiIsImF1ZCI6ImViN2M3NzBhLWZjMDgtNDI3MS05YjZiLTkxYmM1OGY0NmM0ZiIsInByZHRfY2QiOiIiLCJpc3MiOiJ1bm9ndyIsImV4cCI6MTc3MDg4MTMyNCwiaWF0IjoxNzcwNzk0OTI0LCJqdGkiOiJQUzA2TG12SndjRHl1MDZLVXpPRjVsSHJacWR6ZWJKTXhCVWIifQ.3NvIylftH8PmMvFQu9CmfZUwULMoKQIAIlJHt5zW3sj70h9d4yLIi5WMbvFp-akUwYEAQMZHhFMeD4B58eP7BA","expiresAt":1770881324493}} \ No newline at end of file diff --git a/AGENTS.md b/AGENTS.md index 32ebbe0..f67dbd6 100644 --- a/AGENTS.md +++ b/AGENTS.md @@ -1,8 +1,8 @@ -# AGENTS.md (auto-trade) +# AGENTS.md (auto-trade) ## 기본 원칙 - 모든 응답과 설명은 한국어로 작성. -- 쉬운 말로 설명. 어려운 용어는 괄호로 짧게 뜻을 덧붙임. +- 쉬운 말로 설명하고, 어려운 용어는 괄호로 짧게 뜻을 덧붙임. - 요청이 모호하면 먼저 질문 1~3개로 범위를 확인. ## 프로젝트 요약 @@ -10,36 +10,43 @@ - 상태 관리: zustand - 데이터: Supabase - 폼 및 검증: react-hook-form, zod -- UI: Tailwind CSS v4, Radix UI (components.json 사용) +- UI: Tailwind CSS v4, Radix UI (`components.json` 사용) ## 명령어 -- 개발 서버: (포트는 3001번이야) -pm run dev -- 린트: -pm run lint -- 빌드: -pm run build -- 실행: -pm run start +- 개발 서버(포트 3001): `npm run dev` +- 린트: `npm run lint` +- 빌드: `npm run build` +- 실행: `npm run start` ## 코드 및 문서 규칙 -- JSX 섹션 주석 형식: {/* ========== SECTION NAME ========== */} -- 함수 및 컴포넌트 JSDoc에 @see 필수 (호출 파일, 함수 또는 이벤트 이름, 목적 포함) +- JSX 섹션 주석 형식: `{/* ========== SECTION NAME ========== */}` +- 함수 및 컴포넌트 JSDoc에 `@see` 필수 +- `@see`에는 호출 파일, 함수/이벤트 이름, 목적을 함께 작성 - 상태 정의, 이벤트 핸들러, 복잡한 JSX 로직에는 인라인 주석을 충분히 작성 +- UI 흐름 설명 필수: `어느 UI -> A 함수 호출 -> B 함수 호출 -> 리턴값 반영` 형태로 작성 + +## 인코딩/편집 규칙 +- 텍스트 파일 수정은 원칙적으로 `apply_patch`만 사용 +- `shell_command`로 `Set-Content`, `Out-File`, 리다이렉션(`>`)으로 코드 파일 저장 금지 +- 파일 읽기는 반드시 인코딩 명시: `Get-Content -Encoding UTF8` +- 부득이하게 셸로 저장해야 하면 BOM 없는 UTF-8만 사용: + `[System.IO.File]::WriteAllText($path, $text, [System.Text.UTF8Encoding]::new($false))` ## 브랜드 색상 규칙 -- 메인 컬러는 헤더 로고/프로필 기준의 보라 계열 `brand` 팔레트를 사용. -- 새 UI 작성 시 `indigo/purple/pink` 하드코딩 대신 `brand-*` 토큰 사용. 예: `bg-brand-500`, `text-brand-600`, `from-brand-500 to-brand-700`. -- 기본 액션 색(버튼/포커스)은 `primary`를 사용하고, `primary`는 `app/globals.css`의 `brand` 팔레트와 같은 톤으로 유지. -- 색상 변경이 필요하면 컴포넌트 개별 수정보다 먼저 `app/globals.css` 토큰을 수정. +- 메인 컬러는 헤더 로고/프로필 기준의 보라 계열 `brand` 팔레트 사용 +- 새 UI 작성 시 `indigo/purple/pink` 하드코딩 대신 `brand-*` 토큰 사용 +- 예시: `bg-brand-500`, `text-brand-600`, `from-brand-500 to-brand-700` +- 기본 액션 색(버튼/포커스)은 `primary` 사용 +- `primary`는 `app/globals.css`의 `brand` 팔레트와 같은 톤으로 유지 +- 색상 변경이 필요하면 컴포넌트 개별 수정보다 먼저 `app/globals.css` 토큰 수정 -## 설명 방식 -- 단계별로 짧게, 예시는 1개만. -- 사용자가 요청한 변경과 이유를 함께 설명. -- 파일 경로는 pp/...처럼 코드 형식으로 표기. +## 개발 도구 활용 -## 여러 도구를 함께 쓸 때 (쉬운 설명) -- 기준 설명을 한 군데에 모아두고, 그 파일만 계속 업데이트하는 것이 핵심. -- 예를 들어 PROJECT_CONTEXT.md에 스택, 폴더 구조, 규칙을 적어둔다. -- 그리고 각 도구의 규칙 파일에 PROJECT_CONTEXT.md를 참고라고 써 둔다. -- 이렇게 하면 어떤 도구를 쓰든 같은 파일을 읽게 되어, 매번 다시 설명할 일이 줄어든다. +- **Skills**: 프로젝트에 적합한 스킬을 적극 활용하여 베스트 프랙티스 적용 +- **MCP 서버**: + - `sequential-thinking`: 복잡한 문제 해결 시 단계별 사고 과정 정리 + - `tavily-remote`: 최신 기술 트렌드 및 문서 검색 + - `playwright` / `playwriter`: 브라우저 자동화 테스트 + - `next-devtools`: Next.js 프로젝트 개발 및 디버깅 + - `context7`: 라이브러리/프레임워크 공식 문서 참조 + - `supabase-mcp-server`: Supabase 프로젝트 관리 및 쿼리 diff --git a/PROJECT_CONTEXT.md b/PROJECT_CONTEXT.md deleted file mode 100644 index a4cee4e..0000000 --- a/PROJECT_CONTEXT.md +++ /dev/null @@ -1,48 +0,0 @@ -# PROJECT_CONTEXT.md - -이 파일은 프로젝트 설명의 기준(원본)입니다. -여기만 업데이트하고, 다른 도구 규칙에서는 이 파일을 참고하도록 연결하세요. - -## 한 줄 요약 -- 자동매매(오토 트레이드) 웹 앱 - -## 기술 스택 -- Next.js 16 (App Router) -- React 19, TypeScript -- 상태 관리: zustand -- 데이터: Supabase -- 폼/검증: react-hook-form, zod -- UI: Tailwind CSS v4, Radix UI - -## 폴더 구조(핵심만) -- pp/ 라우팅 및 페이지 -- eatures/ 도메인별 기능 -- components/ 공용 UI -- lib/ 유틸/클라이언트 -- utils/ 헬퍼 - -## 주요 규칙(요약) -- JSX 섹션 주석 형식: {/* ========== SECTION NAME ========== */} -- 함수/컴포넌트 JSDoc에 @see 필수 -- 파일 상단에 @author jihoon87.lee -- 상태/이벤트/복잡 로직에 인라인 주석 충분히 작성 - -## 작업 흐름 -- 개발 서버: -pm run dev -- 린트: -pm run lint -- 빌드: -pm run build -- 실행: -pm run start - -## 자주 하는 설명 템플릿 -- 변경 이유: (왜 바꾸는지) -- 변경 내용: (무엇을 바꾸는지) -- 영향 범위: (어디에 영향이 있는지) - -## 업데이트 가이드 -- 새 규칙/패턴이 생기면 여기에 먼저 추가 -- 문장이 길어지면 더 짧게 요약 -- 도구별 규칙 파일에는 PROJECT_CONTEXT.md 참고만 적기 diff --git a/README.md b/README.md index e215bc4..ad88170 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,36 +1,161 @@ -This is a [Next.js](https://nextjs.org) project bootstrapped with [`create-next-app`](https://nextjs.org/docs/app/api-reference/cli/create-next-app). +# auto-trade -## Getting Started +한국투자증권(KIS) Open API와 Supabase 인증을 연결한 국내주식 트레이딩 대시보드입니다. +사용자는 로그인 후 API 키를 검증하고, 종목 검색/상세/차트/호가/체결/주문 화면을 한 곳에서 사용할 수 있습니다. -First, run the development server: +## 1) 핵심 기능 + +- 인증: Supabase 이메일/소셜 로그인, 비밀번호 재설정, 세션 타임아웃 자동 로그아웃 +- KIS 연결: 실전/모의 모드 선택, API 키 검증, 웹소켓 승인키 발급 +- 트레이드 화면: 종목 검색, 종목 개요, 캔들 차트, 실시간 호가/체결, 현금 주문 +- 종목 검색 인덱스: `korean-stocks.json` 기반 고속 검색 + 자동 갱신 스크립트 + +## 2) 기술 스택 + +- 프레임워크: Next.js 16 (App Router), React 19, TypeScript +- 상태관리: Zustand +- 서버 상태: TanStack Query (React Query) +- 인증/백엔드: Supabase (`@supabase/ssr`, `@supabase/supabase-js`) +- UI: Tailwind CSS v4, Radix UI, Sonner +- 차트: `lightweight-charts` + +## 3) 화면/라우트 + +- `/`: 서비스 랜딩 페이지 +- `/login`, `/signup`, `/forgot-password`, `/reset-password`: 인증 페이지 +- `/dashboard`: 로그인 전용(현재 플레이스홀더) +- `/settings`: KIS API 키 연결/해제 +- `/trade`: 실제 트레이딩 대시보드 + +## 4) UI 흐름 (중요) + +- 인증 흐름: 로그인 UI -> `features/auth/actions.ts` -> Supabase Auth -> 세션 쿠키 반영 -> 보호 라우트 접근 허용 +- KIS 연결 흐름: 설정 UI -> `/api/kis/validate` -> 토큰 발급 성공 확인 -> `use-kis-runtime-store`에 검증 상태 저장 +- 실시간 흐름: 트레이드 UI -> `/api/kis/ws/approval` -> `useKisTradeWebSocket` 구독 -> 체결/호가 파싱 -> 차트/호가창 반영 +- 검색 흐름: 검색 UI -> `/api/kis/domestic/search` -> `korean-stocks.json` 메모리 검색 -> 결과 목록 반영 + +## 5) 빠른 시작 + +### 5-1. 요구 사항 + +- Node.js 20 이상 +- npm 10 이상 권장 + +### 5-2. 설치 + +```bash +npm install +``` + +### 5-3. 환경변수 설정 + +`.env.example`을 복사해서 `.env.local`을 만듭니다. + +```bash +cp .env.example .env.local +``` + +Windows PowerShell: + +```powershell +Copy-Item .env.example .env.local +``` + +필수 값은 아래를 먼저 채우면 됩니다. + +- `NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL` +- `NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY` + +KIS는 선택입니다(직접 입력 방식이면 서버 기본 키 없이도 동작 가능). + +- `KIS_TRADING_ENV=real|mock` +- `KIS_APP_KEY_REAL`, `KIS_APP_SECRET_REAL` (선택) +- `KIS_APP_KEY_MOCK`, `KIS_APP_SECRET_MOCK` (선택) +- `NEXT_PUBLIC_BASE_URL` (선택, 배포 도메인 사용 시 권장) + +### 5-4. 로컬 실행 ```bash npm run dev -# or -yarn dev -# or -pnpm dev -# or -bun dev ``` -Open [http://localhost:3000](http://localhost:3000) with your browser to see the result. +- 개발 서버: `http://localhost:3001` +- Turbopack 적용: `package.json`의 `dev` 스크립트에 `--turbopack` 포함 -You can start editing the page by modifying `app/page.tsx`. The page auto-updates as you edit the file. +### 5-5. 점검 명령 -This project uses [`next/font`](https://nextjs.org/docs/app/building-your-application/optimizing/fonts) to automatically optimize and load [Geist](https://vercel.com/font), a new font family for Vercel. +```bash +npm run lint +npm run build +npm run start +``` -## Learn More +## 6) 종목 인덱스 동기화 -To learn more about Next.js, take a look at the following resources: +`features/trade/data/korean-stocks.json`은 수동 편집용 파일이 아닙니다. +KIS 마스터 파일(KOSPI/KOSDAQ)에서 자동 생성합니다. -- [Next.js Documentation](https://nextjs.org/docs) - learn about Next.js features and API. -- [Learn Next.js](https://nextjs.org/learn) - an interactive Next.js tutorial. +```bash +npm run sync:stocks +``` -You can check out [the Next.js GitHub repository](https://github.com/vercel/next.js) - your feedback and contributions are welcome! +검증만 하고 싶으면: -## Deploy on Vercel +```bash +npm run sync:stocks:check +``` -The easiest way to deploy your Next.js app is to use the [Vercel Platform](https://vercel.com/new?utm_medium=default-template&filter=next.js&utm_source=create-next-app&utm_campaign=create-next-app-readme) from the creators of Next.js. +상세 문서: `docs/trade-stock-sync.md` -Check out our [Next.js deployment documentation](https://nextjs.org/docs/app/building-your-application/deploying) for more details. +## 7) API 엔드포인트 요약 + +- 인증/연결 +- `POST /api/kis/validate`: API 키 검증 +- `POST /api/kis/revoke`: 토큰 폐기 +- `POST /api/kis/ws/approval`: 웹소켓 승인키 발급 + +- 국내주식 +- `GET /api/kis/domestic/search?q=...`: 종목 검색(로컬 인덱스) +- `GET /api/kis/domestic/overview?symbol=...`: 종목 개요 +- `GET /api/kis/domestic/orderbook?symbol=...`: 호가 +- `GET /api/kis/domestic/chart?symbol=...&timeframe=...`: 차트 +- `POST /api/kis/domestic/order-cash`: 현금 주문 + +## 8) 프로젝트 구조 + +```text +app/ + (home)/ 랜딩 + (auth)/ 로그인/회원가입/비밀번호 재설정 + (main)/ 로그인 후 화면(dashboard/trade/settings) + api/kis/ KIS 연동 API 라우트 +features/ + auth/ 인증 UI/액션/상수 + settings/ KIS 키 설정 UI + 런타임 스토어 + trade/ 검색/차트/호가/주문/웹소켓 +lib/kis/ KIS REST/WS 공통 로직 +scripts/ + sync-korean-stocks.mjs +utils/supabase/ 서버/클라이언트/미들웨어 클라이언트 +``` + +## 9) 트러블슈팅 + +- KIS 검증 실패 +- 입력한 앱키/시크릿, 실전/모의 모드가 맞는지 확인 +- KIS Open API 앱 권한과 IP 허용 설정 확인 + +- 실시간 체결/호가가 안 들어옴 +- `/settings`에서 검증 상태가 유지되는지 확인 +- 장 구간(장중/동시호가/시간외)에 따라 데이터가 달라질 수 있음 +- 브라우저 콘솔 디버그가 필요하면 `localStorage.KIS_WS_DEBUG = "1"` 설정 + +- 검색 결과가 기대와 다름 +- 검색은 KIS 실시간 검색 API가 아니라 로컬 인덱스(`korean-stocks.json`) 기반 +- 최신 종목 반영이 필요하면 `npm run sync:stocks` 실행 + +## 10) 운영 주의사항 + +- 현재 KIS 입력값과 검증 상태 일부는 브라우저 로컬 스토리지(localStorage, 브라우저 저장소)에 저장됩니다. +- 실전 운영 시에는 민감정보 보관 정책(암호화, 만료, 서버 보관 방식)을 반드시 따로 설계하세요. +- 주문은 계좌번호가 필요합니다. 계좌번호 입력/검증 UX는 운영 환경에 맞게 보완이 필요합니다. diff --git a/doc-rule.md b/doc-rule.md deleted file mode 100644 index 780b258..0000000 --- a/doc-rule.md +++ /dev/null @@ -1,32 +0,0 @@ -# Antigravity Rules - -This document defines the coding and behavior rules for the Antigravity agent. - -## General Rules - -- **Language**: All output, explanations, and commit messages MUST be in **Korean (한국어)**. -- **Tone**: Professional, helpful, and concise. - -## Documentation Rules - -### JSX Comments - -- Mandatory use of section comments in JSX to delineate logical blocks. -- Format: `{/* ========== SECTION NAME ========== */}` - -### JSDoc Tags - -- **@see**: Mandatory for function/component documentation. Must include calling file, function/event name, and purpose. -- **@author**: Mandatory file-level tag. Use `@author jihoon87.lee`. - -### Inline Comments - -- High density of inline comments required for: - - State definitions - - Event handlers - - Complex logic in JSX -- Balance conciseness with clarity. - -## Code Style - -- Follow Project-specific linting and formatting rules. diff --git a/features/settings/store/use-kis-runtime-store.ts b/features/settings/store/use-kis-runtime-store.ts index ecf16f7..043f105 100644 --- a/features/settings/store/use-kis-runtime-store.ts +++ b/features/settings/store/use-kis-runtime-store.ts @@ -34,6 +34,8 @@ interface KisRuntimeStoreState { wsApprovalKey: string | null; wsUrl: string | null; + + _hasHydrated: boolean; } interface KisRuntimeStoreActions { @@ -48,6 +50,7 @@ interface KisRuntimeStoreActions { invalidateKisVerification: () => void; clearKisRuntimeSession: (tradingEnv: KisTradingEnv) => void; getOrFetchWsConnection: () => Promise; + setHasHydrated: (state: boolean) => void; } const INITIAL_STATE: KisRuntimeStoreState = { @@ -60,6 +63,7 @@ const INITIAL_STATE: KisRuntimeStoreState = { tradingEnv: "real", wsApprovalKey: null, wsUrl: null, + _hasHydrated: false, }; const RESET_VERIFICATION_STATE = { @@ -173,10 +177,18 @@ export const useKisRuntimeStore = create< return wsConnectionPromise; }, + setHasHydrated: (state) => { + set({ + _hasHydrated: state, + }); + }, }), { name: "autotrade-kis-runtime-store", storage: createJSONStorage(() => localStorage), + onRehydrateStorage: () => (state) => { + state?.setHasHydrated(true); + }, partialize: (state) => ({ kisTradingEnvInput: state.kisTradingEnvInput, kisAppKeyInput: state.kisAppKeyInput, diff --git a/features/trade/components/TradeContainer.tsx b/features/trade/components/TradeContainer.tsx index cdd80b6..9222639 100644 --- a/features/trade/components/TradeContainer.tsx +++ b/features/trade/components/TradeContainer.tsx @@ -1,24 +1,18 @@ "use client"; -import Link from "next/link"; -import { useCallback, useEffect, useRef, useState } from "react"; +import { type FormEvent, useCallback, useState } from "react"; import { useShallow } from "zustand/react/shallow"; -import { cn } from "@/lib/utils"; -import { Button } from "@/components/ui/button"; +import { LoadingSpinner } from "@/components/ui/loading-spinner"; import { useKisRuntimeStore } from "@/features/settings/store/use-kis-runtime-store"; -import { StockSearchForm } from "@/features/trade/components/search/StockSearchForm"; -import { StockSearchHistory } from "@/features/trade/components/search/StockSearchHistory"; -import { StockSearchResults } from "@/features/trade/components/search/StockSearchResults"; +import { TradeAccessGate } from "@/features/trade/components/guards/TradeAccessGate"; +import { TradeDashboardContent } from "@/features/trade/components/layout/TradeDashboardContent"; +import { TradeSearchSection } from "@/features/trade/components/search/TradeSearchSection"; import { useStockSearch } from "@/features/trade/hooks/useStockSearch"; import { useOrderBook } from "@/features/trade/hooks/useOrderBook"; import { useKisTradeWebSocket } from "@/features/trade/hooks/useKisTradeWebSocket"; import { useStockOverview } from "@/features/trade/hooks/useStockOverview"; import { useCurrentPrice } from "@/features/trade/hooks/useCurrentPrice"; -import { DashboardLayout } from "@/features/trade/components/layout/DashboardLayout"; -import { StockHeader } from "@/features/trade/components/header/StockHeader"; -import { OrderBook } from "@/features/trade/components/orderbook/OrderBook"; -import { OrderForm } from "@/features/trade/components/order/OrderForm"; -import { StockLineChart } from "@/features/trade/components/chart/StockLineChart"; +import { useTradeSearchPanel } from "@/features/trade/hooks/useTradeSearchPanel"; import type { DashboardStockOrderBookResponse, DashboardStockSearchItem, @@ -32,18 +26,17 @@ import type { * @see features/trade/hooks/useStockOverview.ts 선택 종목 상세 상태를 관리합니다. */ export function TradeContainer() { - const skipNextAutoSearchRef = useRef(false); - const searchShellRef = useRef(null); - - // 상태 정의: 검색 패널 열림 상태를 관리합니다. - const [isSearchPanelOpen, setIsSearchPanelOpen] = useState(false); - - const { verifiedCredentials, isKisVerified } = useKisRuntimeStore( - useShallow((state) => ({ - verifiedCredentials: state.verifiedCredentials, - isKisVerified: state.isKisVerified, - })), - ); + // [State] 호가 실시간 데이터 (체결 WS와 동일 소켓에서 수신) + const [realtimeOrderBook, setRealtimeOrderBook] = + useState(null); + const { verifiedCredentials, isKisVerified, _hasHydrated } = + useKisRuntimeStore( + useShallow((state) => ({ + verifiedCredentials: state.verifiedCredentials, + isKisVerified: state.isKisVerified, + _hasHydrated: state._hasHydrated, + })), + ); const { keyword, @@ -58,14 +51,32 @@ export function TradeContainer() { removeSearchHistory, clearSearchHistory, } = useStockSearch(); - const { selectedStock, loadOverview, updateRealtimeTradeTick } = useStockOverview(); + const canTrade = isKisVerified && !!verifiedCredentials; + const canSearch = canTrade; - // 호가 실시간 데이터 (체결 WS에서 동일 소켓으로 수신) - const [realtimeOrderBook, setRealtimeOrderBook] = - useState(null); + const { + searchShellRef, + isSearchPanelOpen, + markSkipNextAutoSearch, + openSearchPanel, + closeSearchPanel, + handleSearchShellBlur, + handleSearchShellKeyDown, + } = useTradeSearchPanel({ + canSearch, + keyword, + verifiedCredentials, + search, + clearSearch, + }); + /** + * @description 체결 WS에서 전달받은 실시간 호가를 상태에 저장합니다. + * @see features/trade/hooks/useKisTradeWebSocket.ts onOrderBookMessage 콜백 + * @see features/trade/hooks/useOrderBook.ts externalRealtimeOrderBook 주입 + */ const handleOrderBookMessage = useCallback( (data: DashboardStockOrderBookResponse) => { setRealtimeOrderBook(data); @@ -109,9 +120,6 @@ export function TradeContainer() { orderBook, }); - const canTrade = isKisVerified && !!verifiedCredentials; - const canSearch = canTrade; - /** * @description 검색 전 API 인증 여부를 확인합니다. * @see features/trade/components/search/StockSearchForm.tsx 검색 제출 전 공통 가드로 사용합니다. @@ -122,67 +130,12 @@ export function TradeContainer() { return false; }, [canSearch, setSearchError]); - const closeSearchPanel = useCallback(() => { - setIsSearchPanelOpen(false); - }, []); - - const openSearchPanel = useCallback(() => { - if (!canSearch) return; - setIsSearchPanelOpen(true); - }, [canSearch]); - - /** - * @description 검색 영역 포커스가 완전히 빠지면 드롭다운(검색결과/히스토리)을 닫습니다. - * @see features/trade/components/search/StockSearchForm.tsx 입력 포커스 이벤트에서 열림 제어를 함께 사용합니다. - */ - const handleSearchShellBlur = useCallback( - (event: React.FocusEvent) => { - const nextTarget = event.relatedTarget as Node | null; - if (nextTarget && searchShellRef.current?.contains(nextTarget)) return; - closeSearchPanel(); - }, - [closeSearchPanel], - ); - - const handleSearchShellKeyDown = useCallback( - (event: React.KeyboardEvent) => { - if (event.key !== "Escape") return; - closeSearchPanel(); - (event.target as HTMLElement | null)?.blur?.(); - }, - [closeSearchPanel], - ); - - useEffect(() => { - if (skipNextAutoSearchRef.current) { - skipNextAutoSearchRef.current = false; - return; - } - - if (!canSearch) { - clearSearch(); - return; - } - - const trimmed = keyword.trim(); - if (!trimmed) { - clearSearch(); - return; - } - - const timer = window.setTimeout(() => { - search(trimmed, verifiedCredentials); - }, 220); - - return () => window.clearTimeout(timer); - }, [canSearch, keyword, verifiedCredentials, search, clearSearch]); - /** * @description 수동 검색 버튼(엔터 포함) 제출 이벤트를 처리합니다. * @see features/trade/components/search/StockSearchForm.tsx onSubmit 이벤트로 호출됩니다. */ const handleSearchSubmit = useCallback( - (event: React.FormEvent) => { + (event: FormEvent) => { event.preventDefault(); if (!ensureSearchReady() || !verifiedCredentials) return; search(keyword, verifiedCredentials); @@ -207,7 +160,7 @@ export function TradeContainer() { } // 카드 선택으로 keyword가 바뀔 때 자동 검색이 다시 실행되지 않게 한 번 건너뜁니다. - skipNextAutoSearchRef.current = true; + markSkipNextAutoSearch(); setKeyword(item.name); clearSearch(); closeSearchPanel(); @@ -223,135 +176,57 @@ export function TradeContainer() { setKeyword, appendSearchHistory, loadOverview, + markSkipNextAutoSearch, ], ); - if (!canTrade) { + if (!_hasHydrated) { return (
-
- {/* ========== UNVERIFIED NOTICE ========== */} -

- 트레이딩을 시작하려면 KIS API 인증이 필요합니다. -

-

- 설정 페이지에서 App Key/App Secret을 입력하고 연결 상태를 확인해 - 주세요. -

-
- -
-
+
); } + if (!canTrade) { + return ; + } + return (
- {/* ========== SEARCH ========== */} -
-
- + {/* ========== SEARCH SECTION ========== */} + - {isSearchPanelOpen && canSearch && ( -
- {searchResults.length > 0 ? ( - - ) : keyword.trim() ? ( -
- {isSearching ? "검색 중..." : "검색 결과가 없습니다."} -
- ) : searchHistory.length > 0 ? ( - - ) : ( -
- 최근 검색 종목이 없습니다. -
- )} -
- )} -
-
- - {/* ========== MAIN CONTENT ========== */} -
- - ) : null - } - chart={ - selectedStock ? ( -
- -
- ) : ( -
- 차트 영역 -
- ) - } - orderBook={ - - } - orderForm={} - /> -
+ {/* ========== DASHBOARD SECTION ========== */} +
); } diff --git a/features/trade/components/guards/TradeAccessGate.tsx b/features/trade/components/guards/TradeAccessGate.tsx new file mode 100644 index 0000000..d5ff2ce --- /dev/null +++ b/features/trade/components/guards/TradeAccessGate.tsx @@ -0,0 +1,36 @@ +import Link from "next/link"; +import { Button } from "@/components/ui/button"; + +interface TradeAccessGateProps { + canTrade: boolean; +} + +/** + * @description KIS 인증 여부에 따라 트레이드 화면 접근 가이드를 렌더링합니다. + * @see features/trade/components/TradeContainer.tsx TradeContainer의 인증 가드 UI를 분리합니다. + * @see app/(main)/settings/page.tsx 미인증 사용자를 설정 페이지로 이동시킵니다. + */ +export function TradeAccessGate({ canTrade }: TradeAccessGateProps) { + if (canTrade) return null; + + return ( +
+
+ {/* ========== UNVERIFIED NOTICE ========== */} +

+ 트레이딩을 시작하려면 KIS API 인증이 필요합니다. +

+

+ 설정 페이지에서 App Key/App Secret을 입력하고 연결 상태를 확인해 주세요. +

+ + {/* ========== ACTION ========== */} +
+ +
+
+
+ ); +} diff --git a/features/trade/components/layout/TradeDashboardContent.tsx b/features/trade/components/layout/TradeDashboardContent.tsx new file mode 100644 index 0000000..d07e3c5 --- /dev/null +++ b/features/trade/components/layout/TradeDashboardContent.tsx @@ -0,0 +1,99 @@ +import type { KisRuntimeCredentials } from "@/features/settings/store/use-kis-runtime-store"; +import { StockLineChart } from "@/features/trade/components/chart/StockLineChart"; +import { StockHeader } from "@/features/trade/components/header/StockHeader"; +import { DashboardLayout } from "@/features/trade/components/layout/DashboardLayout"; +import { OrderForm } from "@/features/trade/components/order/OrderForm"; +import { OrderBook } from "@/features/trade/components/orderbook/OrderBook"; +import type { + DashboardRealtimeTradeTick, + DashboardStockItem, + DashboardStockOrderBookResponse, +} from "@/features/trade/types/trade.types"; +import { cn } from "@/lib/utils"; + +interface TradeDashboardContentProps { + selectedStock: DashboardStockItem | null; + verifiedCredentials: KisRuntimeCredentials | null; + latestTick: DashboardRealtimeTradeTick | null; + recentTradeTicks: DashboardRealtimeTradeTick[]; + orderBook: DashboardStockOrderBookResponse | null; + isOrderBookLoading: boolean; + referencePrice?: number; + currentPrice?: number; + change?: number; + changeRate?: number; +} + +/** + * @description 트레이드 본문(헤더/차트/호가/주문)을 조합해서 렌더링합니다. + * @see features/trade/components/TradeContainer.tsx TradeContainer가 화면 조합 코드를 단순화하기 위해 사용합니다. + * @see features/trade/components/layout/DashboardLayout.tsx 실제 4분할 레이아웃은 DashboardLayout에서 처리합니다. + */ +export function TradeDashboardContent({ + selectedStock, + verifiedCredentials, + latestTick, + recentTradeTicks, + orderBook, + isOrderBookLoading, + referencePrice, + currentPrice, + change, + changeRate, +}: TradeDashboardContentProps) { + return ( +
+ {/* ========== DASHBOARD LAYOUT ========== */} + + ) : null + } + chart={ + selectedStock ? ( +
+ +
+ ) : ( +
+ 차트 영역 +
+ ) + } + orderBook={ + + } + orderForm={} + /> +
+ ); +} diff --git a/features/trade/components/orderbook/OrderBook.tsx b/features/trade/components/orderbook/OrderBook.tsx index ad7ef36..c1c3bed 100644 --- a/features/trade/components/orderbook/OrderBook.tsx +++ b/features/trade/components/orderbook/OrderBook.tsx @@ -51,6 +51,52 @@ function fmtTime(hms: string) { return `${hms.slice(0, 2)}:${hms.slice(2, 4)}:${hms.slice(4, 6)}`; } +/** + * @description 체결 틱 데이터에서 체결 주도 방향(매수/매도/중립)을 계산합니다. + * @see features/trade/components/orderbook/OrderBook.tsx TradeTape 체결량 글자색 결정에 사용합니다. + */ +function resolveTickExecutionSide( + tick: DashboardRealtimeTradeTick, + olderTick?: DashboardRealtimeTradeTick, +) { + // 실시간 체결구분 코드(CNTG_CLS_CODE) 우선 해석 + const executionClassCode = (tick.executionClassCode ?? "").trim(); + if (executionClassCode === "1" || executionClassCode === "2") { + return "buy" as const; + } + if (executionClassCode === "4" || executionClassCode === "5") { + return "sell" as const; + } + + // 누적 건수 기반 데이터는 절대값이 아니라 "증분"으로 판단해야 편향을 줄일 수 있습니다. + if (olderTick) { + const netBuyDelta = + tick.netBuyExecutionCount - olderTick.netBuyExecutionCount; + if (netBuyDelta > 0) return "buy" as const; + if (netBuyDelta < 0) return "sell" as const; + + const buyCountDelta = tick.buyExecutionCount - olderTick.buyExecutionCount; + const sellCountDelta = + tick.sellExecutionCount - olderTick.sellExecutionCount; + if (buyCountDelta > sellCountDelta) return "buy" as const; + if (buyCountDelta < sellCountDelta) return "sell" as const; + } + + if (tick.askPrice1 > 0 && tick.bidPrice1 > 0) { + if (tick.price >= tick.askPrice1 && tick.price > tick.bidPrice1) { + return "buy" as const; + } + if (tick.price <= tick.bidPrice1 && tick.price < tick.askPrice1) { + return "sell" as const; + } + } + + if (tick.tradeStrength > 100) return "buy" as const; + if (tick.tradeStrength < 100) return "sell" as const; + + return "neutral" as const; +} + // ─── 메인 컴포넌트 ────────────────────────────────────── /** @@ -305,13 +351,17 @@ function BookSideRows({ {isAsk && ( <> - + {row.size > 0 ? ( + + ) : ( + 0 + )} )} @@ -350,13 +400,17 @@ function BookSideRows({ {!isAsk && ( <> - + {row.size > 0 ? ( + + ) : ( + 0 + )} )} @@ -506,25 +560,42 @@ function TradeTape({ ticks }: { ticks: DashboardRealtimeTradeTick[] }) { 체결 데이터가 아직 없습니다. )} - {ticks.map((t, i) => ( -
-
- {fmtTime(t.tickTime)} + {ticks.map((t, i) => { + const olderTick = ticks[i + 1]; + const executionSide = resolveTickExecutionSide(t, olderTick); + // UI 흐름: 체결목록 UI -> resolveTickExecutionSide(현재/이전 틱) -> 색상 class 결정 -> 체결량 렌더 반영 + const volumeToneClass = + executionSide === "buy" + ? "text-red-600" + : executionSide === "sell" + ? "text-blue-600 dark:text-blue-400" + : "text-muted-foreground dark:text-brand-100/70"; + + return ( +
+
+ {fmtTime(t.tickTime)} +
+
+ {fmt(t.price)} +
+
+ {fmt(t.tradeVolume)} +
+
+ {t.tradeStrength.toFixed(2)}% +
-
- {fmt(t.price)} -
-
- {fmt(t.tradeVolume)} -
-
- {t.tradeStrength.toFixed(2)}% -
-
- ))} + ); + })}
diff --git a/features/trade/components/search/TradeSearchSection.tsx b/features/trade/components/search/TradeSearchSection.tsx new file mode 100644 index 0000000..4f5f35e --- /dev/null +++ b/features/trade/components/search/TradeSearchSection.tsx @@ -0,0 +1,101 @@ +import type { FormEvent, KeyboardEvent, FocusEvent, MutableRefObject } from "react"; +import { StockSearchForm } from "@/features/trade/components/search/StockSearchForm"; +import { StockSearchHistory } from "@/features/trade/components/search/StockSearchHistory"; +import { StockSearchResults } from "@/features/trade/components/search/StockSearchResults"; +import type { + DashboardStockSearchHistoryItem, + DashboardStockSearchItem, +} from "@/features/trade/types/trade.types"; + +interface TradeSearchSectionProps { + canSearch: boolean; + isSearchPanelOpen: boolean; + isSearching: boolean; + keyword: string; + selectedSymbol?: string; + searchResults: DashboardStockSearchItem[]; + searchHistory: DashboardStockSearchHistoryItem[]; + searchShellRef: MutableRefObject; + onKeywordChange: (value: string) => void; + onSearchSubmit: (event: FormEvent) => void; + onSearchFocus: () => void; + onSearchShellBlur: (event: FocusEvent) => void; + onSearchShellKeyDown: (event: KeyboardEvent) => void; + onSelectStock: (item: DashboardStockSearchItem) => void; + onRemoveHistory: (symbol: string) => void; + onClearHistory: () => void; +} + +/** + * @description 트레이드 화면 상단의 검색 입력/결과/히스토리 드롭다운 영역을 렌더링합니다. + * @see features/trade/components/TradeContainer.tsx TradeContainer에서 검색 섹션을 분리해 렌더 복잡도를 줄입니다. + * @see features/trade/hooks/useTradeSearchPanel.ts 패널 열림/닫힘 및 포커스 핸들러를 전달받습니다. + */ +export function TradeSearchSection({ + canSearch, + isSearchPanelOpen, + isSearching, + keyword, + selectedSymbol, + searchResults, + searchHistory, + searchShellRef, + onKeywordChange, + onSearchSubmit, + onSearchFocus, + onSearchShellBlur, + onSearchShellKeyDown, + onSelectStock, + onRemoveHistory, + onClearHistory, +}: TradeSearchSectionProps) { + return ( +
+ {/* ========== SEARCH SHELL ========== */} +
+ + + {/* ========== SEARCH DROPDOWN ========== */} + {isSearchPanelOpen && canSearch && ( +
+ {searchResults.length > 0 ? ( + + ) : keyword.trim() ? ( +
+ {isSearching ? "검색 중..." : "검색 결과가 없습니다."} +
+ ) : searchHistory.length > 0 ? ( + + ) : ( +
+ 최근 검색 종목이 없습니다. +
+ )} +
+ )} +
+
+ ); +} diff --git a/features/trade/data/korean-stocks.json b/features/trade/data/korean-stocks.json index 4c326c8..24f4e04 100644 --- a/features/trade/data/korean-stocks.json +++ b/features/trade/data/korean-stocks.json @@ -1,21578 +1,21572 @@ [ - { - "symbol": "000020", - "name": "동화약품", - "market": "KOSPI", - "standardCode": "KR7000020008" - }, - { - "symbol": "000040", - "name": "KR모터스", - "market": "KOSPI", - "standardCode": "KR7000040006" - }, - { - "symbol": "000050", - "name": "경방", - "market": "KOSPI", - "standardCode": "KR7000050005" - }, - { - "symbol": "000070", - "name": "삼양홀딩스", - "market": "KOSPI", - "standardCode": "KR7000070003" - }, - { - "symbol": "000080", - "name": "하이트진로", - "market": "KOSPI", - "standardCode": "KR7000080002" - }, - { - "symbol": "000087", - "name": "하이트진로2우B", - "market": "KOSPI", - "standardCode": "KR7000082008" - }, - { - "symbol": "000100", - "name": "유한양행", - "market": "KOSPI", - "standardCode": "KR7000100008" - }, - { - "symbol": "000105", - 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DomesticKisSession, ) { - if (env === "mock") return TRADE_TR_ID; - if (shouldUseAfterHoursSinglePriceTr(session)) return TRADE_TR_ID; - if (shouldUseExpectedExecutionTr(session)) return TRADE_TR_ID; - return TRADE_TR_ID; + if (env === "mock") return [TRADE_TR_ID]; + + if (shouldUseAfterHoursSinglePriceTr(session)) { + // 시간외 단일가(16:00~18:00): 전용 TR + 통합 TR 백업 + return uniqueTrIds([ + TRADE_TR_ID_OVERTIME, + TRADE_TR_ID_OVERTIME_EXPECTED, + TRADE_TR_ID_TOTAL, + TRADE_TR_ID_TOTAL_EXPECTED, + ]); + } + + if (shouldUseExpectedExecutionTr(session)) { + // 동시호가 구간(장전/장마감): 예상체결 TR을 우선, 일반체결/통합체결을 백업 + return uniqueTrIds([ + TRADE_TR_ID_EXPECTED, + TRADE_TR_ID_TOTAL_EXPECTED, + TRADE_TR_ID, + TRADE_TR_ID_TOTAL, + ]); + } + + if (session === "afterCloseFixedPrice") { + // 시간외 종가(15:40~16:00): 브로커별 라우팅 차이를 대비해 일반/시간외/통합 TR을 함께 구독 + return uniqueTrIds([ + TRADE_TR_ID, + TRADE_TR_ID_TOTAL, + TRADE_TR_ID_OVERTIME, + TRADE_TR_ID_OVERTIME_EXPECTED, + TRADE_TR_ID_TOTAL_EXPECTED, + ]); + } + + return uniqueTrIds([TRADE_TR_ID, TRADE_TR_ID_TOTAL]); } -function resolveOrderBookTrId( +/** + * @description 장 구간별 호가 TR ID 후보를 우선순위 배열로 반환합니다. + * @see features/trade/hooks/useKisTradeWebSocket.ts useEffect WebSocket 구독 등록 + * @see temp-kis-domestic-functions-ws.py asking_price_krx/asking_price_total/overtime_asking_price_krx + */ +function resolveOrderBookTrIds( env: KisRuntimeCredentials["tradingEnv"], session: DomesticKisSession, ) { - if (env === "mock") return ORDERBOOK_TR_ID; - if (shouldUseAfterHoursSinglePriceTr(session)) - return ORDERBOOK_TR_ID_OVERTIME; - return ORDERBOOK_TR_ID; + if (env === "mock") return [ORDERBOOK_TR_ID]; + + if (shouldUseAfterHoursSinglePriceTr(session)) { + // 시간외 단일가(16:00~18:00)는 KRX 전용 호가 TR만 구독합니다. + // 통합 TR(H0UNASP0)을 같이 구독하면 종목별로 포맷/잔량이 섞여 보일 수 있습니다. + return uniqueTrIds([ORDERBOOK_TR_ID_OVERTIME]); + } + + if (session === "afterCloseFixedPrice") { + return uniqueTrIds([ORDERBOOK_TR_ID_OVERTIME]); + } + + // UI 흐름: 호가창 UI -> useKisTradeWebSocket onmessage -> onOrderBookMessage + // -> TradeContainer setRealtimeOrderBook -> useOrderBook 병합 -> OrderBook 렌더 + // 장중에는 KRX 전용(H0STASP0)만 구독해 값이 번갈아 덮이는 현상을 방지합니다. + return uniqueTrIds([ORDERBOOK_TR_ID]); +} + +/** + * @description 콘솔 디버그 플래그를 확인합니다. + * @see features/trade/hooks/useKisTradeWebSocket.ts socket.onmessage + */ +function isWsDebugEnabled() { + if (typeof window === "undefined") return false; + + try { + return window.localStorage.getItem(WS_DEBUG_STORAGE_KEY) === "1"; + } catch { + return false; + } +} + +/** + * @description 실시간 웹소켓 제어(JSON) 메시지를 파싱합니다. + * @see features/trade/hooks/useKisTradeWebSocket.ts socket.onmessage + */ +function parseWsControlMessage(raw: string) { + if (!raw.startsWith("{")) return null; + + try { + return JSON.parse(raw) as { + header?: { tr_id?: string }; + body?: { rt_cd?: string; msg1?: string }; + }; + } catch { + return null; + } +} + +/** + * @description 실시간 원문에서 파이프 구분 TR ID를 빠르게 추출합니다. + * @see features/trade/hooks/useKisTradeWebSocket.ts socket.onmessage + */ +function peekPipeTrId(raw: string) { + const parts = raw.split("|"); + return parts.length > 1 ? parts[1] : ""; +} + +function uniqueTrIds(ids: string[]) { + return [...new Set(ids)]; } /** @@ -80,8 +180,11 @@ export function useKisTradeWebSocket( const obSymbol = options?.orderBookSymbol; const onOrderBookMsg = options?.onOrderBookMessage; + const realtimeTrIds = credentials + ? resolveTradeTrIds(credentials.tradingEnv, marketSession) + : [TRADE_TR_ID]; const realtimeTrId = credentials - ? resolveTradeTrId(credentials.tradingEnv, marketSession) + ? realtimeTrIds[0] ?? TRADE_TR_ID : TRADE_TR_ID; useEffect(() => { @@ -122,11 +225,24 @@ export function useKisTradeWebSocket( let disposed = false; let socket: WebSocket | null = null; + const debugEnabled = isWsDebugEnabled(); - const tradeTrId = resolveTradeTrId(credentials.tradingEnv, marketSession); - const orderBookTrId = obSymbol - ? resolveOrderBookTrId(credentials.tradingEnv, marketSession) - : null; + const tradeTrIds = resolveTradeTrIds(credentials.tradingEnv, marketSession); + const orderBookTrIds = + obSymbol && onOrderBookMsg + ? resolveOrderBookTrIds(credentials.tradingEnv, marketSession) + : []; + + const subscribe = ( + key: string, + targetSymbol: string, + trId: string, + trType: "1" | "2", + ) => { + socket?.send( + JSON.stringify(buildKisRealtimeMessage(key, targetSymbol, trId, trType)), + ); + }; const connect = async () => { try { @@ -144,34 +260,31 @@ export function useKisTradeWebSocket( if (disposed) return; approvalKeyRef.current = wsConnection.approvalKey; - socket = new WebSocket(`${wsConnection.wsUrl}/tryitout/${tradeTrId}`); + // 공식 샘플과 동일하게 /tryitout 엔드포인트로 연결하고, TR은 payload로 구독합니다. + socket = new WebSocket(`${wsConnection.wsUrl}/tryitout`); socketRef.current = socket; socket.onopen = () => { if (disposed || !approvalKeyRef.current) return; - socket?.send( - JSON.stringify( - buildKisRealtimeMessage( - approvalKeyRef.current, - symbol, - tradeTrId, - "1", - ), - ), - ); + for (const trId of tradeTrIds) { + subscribe(approvalKeyRef.current, symbol, trId, "1"); + } - if (obSymbol && orderBookTrId) { - socket?.send( - JSON.stringify( - buildKisRealtimeMessage( - approvalKeyRef.current, - obSymbol, - orderBookTrId, - "1", - ), - ), - ); + if (obSymbol) { + for (const trId of orderBookTrIds) { + subscribe(approvalKeyRef.current, obSymbol, trId, "1"); + } + } + + if (debugEnabled) { + console.info("[KisRealtime] Subscribed", { + symbol, + marketSession, + tradeTrIds, + orderBookSymbol: obSymbol ?? null, + orderBookTrIds, + }); } setIsConnected(true); @@ -180,29 +293,92 @@ export function useKisTradeWebSocket( socket.onmessage = (event) => { if (disposed || typeof event.data !== "string") return; + const control = parseWsControlMessage(event.data); + if (control) { + const trId = control.header?.tr_id ?? ""; + if (trId === "PINGPONG") { + // 서버 Keepalive에 응답하지 않으면 연결이 끊길 수 있습니다. + socket?.send(event.data); + return; + } + + if (debugEnabled) { + console.info("[KisRealtime] Control", { + trId, + rt_cd: control.body?.rt_cd, + message: control.body?.msg1, + }); + } + return; + } + if (obSymbol && onOrderBookMsg) { const orderBook = parseKisRealtimeOrderbook(event.data, obSymbol); if (orderBook) { orderBook.tradingEnv = credentials.tradingEnv; + if (debugEnabled) { + console.debug("[KisRealtime] OrderBook", { + trId: peekPipeTrId(event.data), + symbol: orderBook.symbol, + businessHour: orderBook.businessHour, + hourClassCode: orderBook.hourClassCode, + }); + } onOrderBookMsg(orderBook); return; } } const ticks = parseKisRealtimeTickBatch(event.data, symbol); - if (ticks.length === 0) return; + if (ticks.length === 0) { + if (debugEnabled && event.data.includes("|")) { + console.debug("[KisRealtime] Unparsed payload", { + trId: peekPipeTrId(event.data), + preview: event.data.slice(0, 220), + }); + } + return; + } const meaningfulTicks = ticks.filter((tick) => tick.tradeVolume > 0); + if (meaningfulTicks.length === 0) { + if (debugEnabled) { + console.debug("[KisRealtime] Ignored zero-volume ticks", { + trId: peekPipeTrId(event.data), + parsedCount: ticks.length, + }); + } + return; + } + const dedupedTicks = meaningfulTicks.filter((tick) => { const key = `${tick.tickTime}-${tick.price}-${tick.tradeVolume}`; if (seenTickRef.current.has(key)) return false; seenTickRef.current.add(key); + if (seenTickRef.current.size > 5_000) { + seenTickRef.current.clear(); + } return true; }); - const latest = ticks[ticks.length - 1]; + const latest = meaningfulTicks[meaningfulTicks.length - 1]; setLatestTick(latest); + if (debugEnabled) { + console.debug("[KisRealtime] Tick", { + trId: peekPipeTrId(event.data), + symbol: latest.symbol, + tickTime: latest.tickTime, + price: latest.price, + tradeVolume: latest.tradeVolume, + executionClassCode: latest.executionClassCode, + buyExecutionCount: latest.buyExecutionCount, + sellExecutionCount: latest.sellExecutionCount, + netBuyExecutionCount: latest.netBuyExecutionCount, + parsedCount: ticks.length, + }); + } + if (dedupedTicks.length > 0) { setRecentTradeTicks((prev) => [...dedupedTicks.reverse(), ...prev].slice(0, MAX_TRADE_TICKS), @@ -215,11 +391,29 @@ export function useKisTradeWebSocket( }; socket.onerror = () => { - if (!disposed) setIsConnected(false); + if (!disposed) { + if (debugEnabled) { + console.warn("[KisRealtime] WebSocket error", { + symbol, + marketSession, + tradeTrIds, + }); + } + setIsConnected(false); + } }; socket.onclose = () => { - if (!disposed) setIsConnected(false); + if (!disposed) { + if (debugEnabled) { + console.warn("[KisRealtime] WebSocket closed", { + symbol, + marketSession, + tradeTrIds, + }); + } + setIsConnected(false); + } }; } catch (err) { if (disposed) return; @@ -242,16 +436,14 @@ export function useKisTradeWebSocket( const key = approvalKeyRef.current; if (socket?.readyState === WebSocket.OPEN && key) { - socket.send( - JSON.stringify(buildKisRealtimeMessage(key, symbol, tradeTrId, "2")), - ); + for (const trId of tradeTrIds) { + subscribe(key, symbol, trId, "2"); + } - if (obSymbol && orderBookTrId) { - socket.send( - JSON.stringify( - buildKisRealtimeMessage(key, obSymbol, orderBookTrId, "2"), - ), - ); + if (obSymbol) { + for (const trId of orderBookTrIds) { + subscribe(key, obSymbol, trId, "2"); + } } } diff --git a/features/trade/hooks/useStockSearch.ts b/features/trade/hooks/useStockSearch.ts index e9ead1f..b07fc45 100644 --- a/features/trade/hooks/useStockSearch.ts +++ b/features/trade/hooks/useStockSearch.ts @@ -49,7 +49,7 @@ function writeSearchHistory(items: DashboardStockSearchHistoryItem[]) { */ export function useStockSearch() { // ========== SEARCH STATE ========== - const [keyword, setKeyword] = useState("삼성전자"); + const [keyword, setKeyword] = useState(""); const [searchResults, setSearchResults] = useState([]); const [error, setError] = useState(null); const [isSearching, setIsSearching] = useState(false); diff --git a/features/trade/hooks/useTradeSearchPanel.ts b/features/trade/hooks/useTradeSearchPanel.ts new file mode 100644 index 0000000..a2e15bb --- /dev/null +++ b/features/trade/hooks/useTradeSearchPanel.ts @@ -0,0 +1,118 @@ +import { + type FocusEvent, + type KeyboardEvent, + useCallback, + useEffect, + useRef, + useState, +} from "react"; +import type { KisRuntimeCredentials } from "@/features/settings/store/use-kis-runtime-store"; + +interface UseTradeSearchPanelParams { + canSearch: boolean; + keyword: string; + verifiedCredentials: KisRuntimeCredentials | null; + search: (query: string, credentials: KisRuntimeCredentials | null) => void; + clearSearch: () => void; +} + +/** + * @description 트레이드 검색 패널(열림/닫힘/자동검색/포커스 이탈) UI 상태를 관리합니다. + * @see features/trade/components/TradeContainer.tsx TradeContainer에서 검색 관련 상태 조합을 단순화하기 위해 사용합니다. + * @see features/trade/components/search/TradeSearchSection.tsx 검색 UI 이벤트 핸들러를 전달합니다. + */ +export function useTradeSearchPanel({ + canSearch, + keyword, + verifiedCredentials, + search, + clearSearch, +}: UseTradeSearchPanelParams) { + // [Ref] 종목 선택 직후 자동 검색을 1회 건너뛰기 위한 플래그 + const skipNextAutoSearchRef = useRef(false); + // [Ref] 검색 패널 루트 (포커스 아웃 감지 범위) + const searchShellRef = useRef(null); + // [State] 검색 패널 열림 상태 + const [isSearchPanelOpen, setIsSearchPanelOpen] = useState(false); + + /** + * @description 다음 자동 검색 사이클 1회를 건너뛰도록 표시합니다. + * @see features/trade/components/TradeContainer.tsx handleSelectStock 종목 선택 직후 중복 검색 방지에 사용합니다. + */ + const markSkipNextAutoSearch = useCallback(() => { + skipNextAutoSearchRef.current = true; + }, []); + + const closeSearchPanel = useCallback(() => { + setIsSearchPanelOpen(false); + }, []); + + const openSearchPanel = useCallback(() => { + if (!canSearch) return; + setIsSearchPanelOpen(true); + }, [canSearch]); + + /** + * @description 검색 박스에서 포커스가 완전히 벗어나면 드롭다운을 닫습니다. + * @see features/trade/components/search/TradeSearchSection.tsx onBlurCapture 이벤트로 연결됩니다. + */ + const handleSearchShellBlur = useCallback( + (event: FocusEvent) => { + const nextTarget = event.relatedTarget as Node | null; + if (nextTarget && searchShellRef.current?.contains(nextTarget)) return; + closeSearchPanel(); + }, + [closeSearchPanel], + ); + + /** + * @description ESC 키 입력 시 검색 드롭다운을 닫고 포커스를 해제합니다. + * @see features/trade/components/search/TradeSearchSection.tsx onKeyDownCapture 이벤트로 연결됩니다. + */ + const handleSearchShellKeyDown = useCallback( + (event: KeyboardEvent) => { + if (event.key !== "Escape") return; + closeSearchPanel(); + (event.target as HTMLElement | null)?.blur?.(); + }, + [closeSearchPanel], + ); + + useEffect(() => { + // [Step 1] 종목 선택 직후 1회 자동 검색 스킵 처리 + if (skipNextAutoSearchRef.current) { + skipNextAutoSearchRef.current = false; + return; + } + + // [Step 2] 인증 불가 상태면 검색 결과를 즉시 정리 + if (!canSearch) { + clearSearch(); + return; + } + + const trimmed = keyword.trim(); + // [Step 3] 입력값이 비어 있으면 검색 상태 초기화 + if (!trimmed) { + clearSearch(); + return; + } + + // [Step 4] 입력 디바운스 후 검색 실행 + const timer = window.setTimeout(() => { + search(trimmed, verifiedCredentials); + }, 220); + + return () => window.clearTimeout(timer); + }, [canSearch, keyword, verifiedCredentials, search, clearSearch]); + + return { + searchShellRef, + isSearchPanelOpen: canSearch && isSearchPanelOpen, + markSkipNextAutoSearch, + openSearchPanel, + closeSearchPanel, + handleSearchShellBlur, + handleSearchShellKeyDown, + }; +} diff --git a/features/trade/types/trade.types.ts b/features/trade/types/trade.types.ts index 861e72f..eeed3bc 100644 --- a/features/trade/types/trade.types.ts +++ b/features/trade/types/trade.types.ts @@ -153,6 +153,7 @@ export interface DashboardRealtimeTradeTick { sellExecutionCount: number; buyExecutionCount: number; netBuyExecutionCount: number; + executionClassCode?: string; open: number; high: number; low: number; diff --git a/features/trade/utils/kis-realtime.utils.ts b/features/trade/utils/kis-realtime.utils.ts index 1c821af..dad0b49 100644 --- a/features/trade/utils/kis-realtime.utils.ts +++ b/features/trade/utils/kis-realtime.utils.ts @@ -4,11 +4,17 @@ import type { } from "@/features/trade/types/trade.types"; const REALTIME_SIGN_NEGATIVE = new Set(["4", "5"]); -const ALLOWED_REALTIME_TRADE_TR_IDS = new Set([ +const EXECUTED_REALTIME_TRADE_TR_IDS = new Set([ "H0STCNT0", - "H0STANC0", "H0STOUP0", + "H0UNCNT0", + "H0NXCNT0", +]); +const EXPECTED_REALTIME_TRADE_TR_IDS = new Set([ + "H0STANC0", "H0STOAC0", + "H0UNANC0", + "H0NXANC0", ]); const TICK_FIELD_INDEX = { @@ -29,6 +35,7 @@ const TICK_FIELD_INDEX = { buyExecutionCount: 16, netBuyExecutionCount: 17, tradeStrength: 18, + executionClassCode: 21, } as const; /** @@ -71,7 +78,10 @@ export function parseKisRealtimeTickBatch(raw: string, expectedSymbol: string) { // TR ID check: regular tick / expected tick / after-hours tick. const receivedTrId = parts[1]; - if (!ALLOWED_REALTIME_TRADE_TR_IDS.has(receivedTrId)) { + const isExecutedTick = EXECUTED_REALTIME_TRADE_TR_IDS.has(receivedTrId); + const isExpectedTick = EXPECTED_REALTIME_TRADE_TR_IDS.has(receivedTrId); + // 체결 화면에는 "실제 체결 TR"만 반영하고 예상체결 TR은 제외합니다. + if (!isExecutedTick || isExpectedTick) { return [] as DashboardRealtimeTradeTick[]; } @@ -88,18 +98,15 @@ export function parseKisRealtimeTickBatch(raw: string, expectedSymbol: string) { return [] as DashboardRealtimeTradeTick[]; } + const normalizedExpected = normalizeDomesticSymbol(expectedSymbol); const ticks: DashboardRealtimeTradeTick[] = []; for (let index = 0; index < parsedCount; index++) { const base = index * fieldsPerTick; const symbol = readString(values, base + TICK_FIELD_INDEX.symbol); - if (symbol !== expectedSymbol) { - if (symbol.trim() !== expectedSymbol.trim()) { - console.warn( - `[KisRealtime] Symbol mismatch: received '${symbol}', expected '${expectedSymbol}'`, - ); - continue; - } + const normalizedSymbol = normalizeDomesticSymbol(symbol); + if (normalizedSymbol !== normalizedExpected) { + continue; } const price = readNumber(values, base + TICK_FIELD_INDEX.price); @@ -119,7 +126,7 @@ export function parseKisRealtimeTickBatch(raw: string, expectedSymbol: string) { : rawChangeRate; ticks.push({ - symbol, + symbol: normalizedExpected, tickTime: readString(values, base + TICK_FIELD_INDEX.tickTime), price, change, @@ -144,6 +151,10 @@ export function parseKisRealtimeTickBatch(raw: string, expectedSymbol: string) { values, base + TICK_FIELD_INDEX.netBuyExecutionCount, ), + executionClassCode: readString( + values, + base + TICK_FIELD_INDEX.executionClassCode, + ), open: readNumber(values, base + TICK_FIELD_INDEX.open), high: readNumber(values, base + TICK_FIELD_INDEX.high), low: readNumber(values, base + TICK_FIELD_INDEX.low), diff --git a/lib/kis/token.ts b/lib/kis/token.ts index a9b3dbe..3fd7e24 100644 --- a/lib/kis/token.ts +++ b/lib/kis/token.ts @@ -1,6 +1,4 @@ import { createHash } from "node:crypto"; -import { mkdir, readFile, unlink, writeFile } from "node:fs/promises"; -import { join } from "node:path"; import { clearKisApprovalKeyCache } from "@/lib/kis/approval"; import type { KisCredentialInput } from "@/lib/kis/config"; import { getKisConfig } from "@/lib/kis/config"; @@ -26,10 +24,6 @@ interface KisTokenCache { expiresAt: number; } -interface PersistedTokenCache { - [cacheKey: string]: KisTokenCache; -} - interface KisRevokeResponse { code?: number | string; message?: string; @@ -39,7 +33,6 @@ interface KisRevokeResponse { const tokenCacheMap = new Map(); const tokenIssueInFlightMap = new Map>(); const TOKEN_REFRESH_BUFFER_MS = 60 * 1000; -const TOKEN_CACHE_FILE_PATH = join(process.cwd(), ".tmp", "kis-token-cache.json"); function hashKey(value: string) { return createHash("sha256").update(value).digest("hex"); @@ -50,59 +43,6 @@ function getTokenCacheKey(credentials?: KisCredentialInput) { return `${config.tradingEnv}:${hashKey(config.appKey)}`; } -async function readPersistedTokenCache() { - try { - const raw = await readFile(TOKEN_CACHE_FILE_PATH, "utf8"); - return JSON.parse(raw) as PersistedTokenCache; - } catch { - return {}; - } -} - -async function writePersistedTokenCache(next: PersistedTokenCache) { - await mkdir(join(process.cwd(), ".tmp"), { recursive: true }); - await writeFile(TOKEN_CACHE_FILE_PATH, JSON.stringify(next), "utf8"); -} - -async function getPersistedToken(cacheKey: string) { - const cache = await readPersistedTokenCache(); - const token = cache[cacheKey]; - - if (!token) return null; - - if (token.expiresAt - TOKEN_REFRESH_BUFFER_MS <= Date.now()) { - delete cache[cacheKey]; - await writePersistedTokenCache(cache); - return null; - } - - return token; -} - -async function setPersistedToken(cacheKey: string, token: KisTokenCache) { - const cache = await readPersistedTokenCache(); - cache[cacheKey] = token; - await writePersistedTokenCache(cache); -} - -async function clearPersistedToken(cacheKey: string) { - const cache = await readPersistedTokenCache(); - if (!(cacheKey in cache)) return; - - delete cache[cacheKey]; - - if (Object.keys(cache).length === 0) { - try { - await unlink(TOKEN_CACHE_FILE_PATH); - } catch { - // ignore when file does not exist - } - return; - } - - await writePersistedTokenCache(cache); -} - function tryParseTokenResponse(rawText: string): KisTokenResponse { try { return JSON.parse(rawText) as KisTokenResponse; @@ -226,12 +166,6 @@ export async function getKisAccessToken(credentials?: KisCredentialInput) { return cached.token; } - const persisted = await getPersistedToken(cacheKey); - if (persisted) { - tokenCacheMap.set(cacheKey, persisted); - return persisted.token; - } - const inFlight = tokenIssueInFlightMap.get(cacheKey); if (inFlight) { const shared = await inFlight; @@ -246,7 +180,6 @@ export async function getKisAccessToken(credentials?: KisCredentialInput) { }); tokenCacheMap.set(cacheKey, next); - await setPersistedToken(cacheKey, next); return next.token; } @@ -289,7 +222,6 @@ export async function revokeKisAccessToken(credentials?: KisCredentialInput) { tokenCacheMap.delete(cacheKey); tokenIssueInFlightMap.delete(cacheKey); - await clearPersistedToken(cacheKey); clearKisApprovalKeyCache(credentials); return payload.message ?? "액세스 토큰 폐기가 완료되었습니다."; diff --git a/package.json b/package.json index 9cc5dea..e6feaa8 100644 --- a/package.json +++ b/package.json @@ -3,10 +3,12 @@ "version": "0.1.0", "private": true, "scripts": { - "dev": "next dev", + "dev": "next dev --port 3001 --turbopack", "build": "next build", "start": "next start", - "lint": "eslint" + "lint": "eslint", + "sync:stocks": "node scripts/sync-korean-stocks.mjs", + "sync:stocks:check": "node scripts/sync-korean-stocks.mjs --check" }, "dependencies": { "@hookform/resolvers": "^5.2.2", diff --git a/playwright-report/data/dde78e44ed48fb4cbb08dd3bc94297fc7f4d8c43.md b/playwright-report/data/dde78e44ed48fb4cbb08dd3bc94297fc7f4d8c43.md deleted file mode 100644 index 8fa5ab7..0000000 --- a/playwright-report/data/dde78e44ed48fb4cbb08dd3bc94297fc7f4d8c43.md +++ /dev/null @@ -1,61 +0,0 @@ -# Page snapshot - -```yaml -- generic [active] [ref=e1]: - - generic [ref=e2]: - - banner [ref=e3]: - - generic [ref=e4]: - - link "AutoTrade" [ref=e5] [cursor=pointer]: - - /url: / - - generic [ref=e8]: AutoTrade - - generic [ref=e9]: - - button "Toggle theme" [ref=e10]: - - img - - generic [ref=e11]: Toggle theme - - link "시작하기" [ref=e13] [cursor=pointer]: - - /url: /signup - - main [ref=e18]: - - generic [ref=e20]: - - generic [ref=e21]: - - generic [ref=e23]: 👋 - - generic [ref=e24]: 환영합니다! - - generic [ref=e25]: 서비스 이용을 위해 로그인해 주세요. - - generic [ref=e27]: - - generic [ref=e28]: - - generic [ref=e29]: - - generic [ref=e30]: 이메일 - - textbox "이메일" [ref=e31]: - - /placeholder: your@email.com - - generic [ref=e32]: - - generic [ref=e33]: 비밀번호 - - textbox "비밀번호" [ref=e34]: - - /placeholder: •••••••• - - generic [ref=e35]: - - generic [ref=e36]: - - checkbox "이메일 기억하기" [ref=e37] - - checkbox - - generic [ref=e38] [cursor=pointer]: 이메일 기억하기 - - link "비밀번호 찾기" [ref=e39] [cursor=pointer]: - - /url: /forgot-password - - button "로그인" [ref=e40] - - paragraph [ref=e41]: - - text: 계정이 없으신가요? - - link "회원가입 하기" [ref=e42] [cursor=pointer]: - - /url: /signup - - generic [ref=e44]: 또는 소셜 로그인 - - generic [ref=e45]: - - button "Google" [ref=e47]: - - img - - text: Google - - button "Kakao" [ref=e49]: - - img - - text: Kakao - - generic [ref=e50]: - - img [ref=e52] - - button "Open Tanstack query devtools" [ref=e100] [cursor=pointer]: - - img [ref=e101] - - region "Notifications alt+T" - - button "Open Next.js Dev Tools" [ref=e154] [cursor=pointer]: - - img [ref=e155] - - alert [ref=e158] -``` \ No newline at end of file diff --git a/playwright-report/index.html b/playwright-report/index.html deleted file mode 100644 index a931afa..0000000 --- a/playwright-report/index.html +++ /dev/null @@ -1,85 +0,0 @@ - - - - - - - - - Playwright Test Report - - - - -
- - - \ No newline at end of file diff --git a/scripts/sync-korean-stocks.mjs b/scripts/sync-korean-stocks.mjs new file mode 100644 index 0000000..2b9e191 --- /dev/null +++ b/scripts/sync-korean-stocks.mjs @@ -0,0 +1,334 @@ +#!/usr/bin/env node + +import { createHash } from "node:crypto"; +import { mkdir, readFile, rename, writeFile } from "node:fs/promises"; +import path from "node:path"; +import { inflateRawSync } from "node:zlib"; + +/** + * @file scripts/sync-korean-stocks.mjs + * @description KIS 종목 마스터 파일(KOSPI/KOSDAQ)로 검색 인덱스 JSON을 자동 갱신합니다. + */ + +const OUTPUT_FILE_PATH = path.resolve( + process.cwd(), + "features/trade/data/korean-stocks.json", +); + +const SOURCE_CONFIGS = [ + { + market: "KOSPI", + tailWidth: 228, + url: "https://new.real.download.dws.co.kr/common/master/kospi_code.mst.zip", + }, + { + market: "KOSDAQ", + tailWidth: 222, + url: "https://new.real.download.dws.co.kr/common/master/kosdaq_code.mst.zip", + }, +]; + +const MIN_EXPECTED_TOTAL = 3000; +const MIN_EXPECTED_PER_MARKET = 1000; + +/** + * CLI 진입점 + * @see scripts/sync-korean-stocks.mjs main() 종목 인덱스 갱신 파이프라인을 실행합니다. + */ +async function main() { + const options = parseCliArgs(process.argv.slice(2)); + + if (options.help) { + printHelp(); + return; + } + + const allItems = []; + for (const source of SOURCE_CONFIGS) { + const zipBuffer = await downloadBinary(source.url); + const { fileName, data } = extractFirstZipEntry(zipBuffer); + const parsed = parseMasterRows(data, source.market, source.tailWidth); + console.log( + `[sync:stocks] ${source.market} parsed ${parsed.length} rows from ${fileName}`, + ); + allItems.push(...parsed); + } + + const normalized = normalizeItems(allItems); + validateCounts(normalized); + + const nextJson = `${JSON.stringify(normalized, null, 2)}\n`; + const nextHash = sha256(nextJson); + + if (options.dryRun) { + console.log(`[sync:stocks] dry-run complete, rows=${normalized.length}, hash=${nextHash}`); + return; + } + + if (options.check) { + const currentJson = await readFile(OUTPUT_FILE_PATH, "utf8").catch(() => ""); + const currentHash = sha256(currentJson); + if (currentJson !== nextJson) { + console.error( + `[sync:stocks] out-of-date: current=${currentHash}, next=${nextHash}`, + ); + console.error("[sync:stocks] run `npm run sync:stocks` to update."); + process.exitCode = 1; + return; + } + + console.log(`[sync:stocks] up-to-date, rows=${normalized.length}, hash=${currentHash}`); + return; + } + + await writeFileAtomically(OUTPUT_FILE_PATH, nextJson); + console.log(`[sync:stocks] updated ${OUTPUT_FILE_PATH}`); + console.log(`[sync:stocks] rows=${normalized.length}, hash=${nextHash}`); +} + +/** + * CLI 인자 파서 + * @see scripts/sync-korean-stocks.mjs main() 실행 모드를 결정합니다. + */ +function parseCliArgs(args) { + return { + check: args.includes("--check"), + dryRun: args.includes("--dry-run"), + help: args.includes("--help") || args.includes("-h"), + }; +} + +/** + * 도움말 출력 + * @see scripts/sync-korean-stocks.mjs parseCliArgs() 전달된 옵션을 안내합니다. + */ +function printHelp() { + console.log("Usage: node scripts/sync-korean-stocks.mjs [--check] [--dry-run]"); + console.log(""); + console.log("Options:"); + console.log(" --check compare generated JSON with current file and exit 1 on diff"); + console.log(" --dry-run parse and validate data without writing output"); + console.log(" -h, --help show this help message"); +} + +/** + * 원격 바이너리 다운로드 + * @see scripts/sync-korean-stocks.mjs main() KIS 마스터 ZIP 파일을 가져옵니다. + */ +async function downloadBinary(url) { + const response = await fetch(url, { + headers: { + "user-agent": "auto-trade-stock-sync/1.0", + }, + }); + + if (!response.ok) { + throw new Error(`Failed to download ${url} (${response.status} ${response.statusText})`); + } + + const arrayBuffer = await response.arrayBuffer(); + return Buffer.from(arrayBuffer); +} + +/** + * ZIP 첫 번째 엔트리 추출 + * @see scripts/sync-korean-stocks.mjs main() ZIP에서 .mst 본문을 읽어옵니다. + */ +function extractFirstZipEntry(zipBuffer) { + const eocdOffset = findEndOfCentralDirectory(zipBuffer); + const totalEntries = zipBuffer.readUInt16LE(eocdOffset + 10); + const centralDirectoryOffset = zipBuffer.readUInt32LE(eocdOffset + 16); + + if (totalEntries < 1) { + throw new Error("ZIP has no entries."); + } + + const cdSignature = zipBuffer.readUInt32LE(centralDirectoryOffset); + if (cdSignature !== 0x02014b50) { + throw new Error("Invalid central directory signature."); + } + + const method = zipBuffer.readUInt16LE(centralDirectoryOffset + 10); + const compressedSize = zipBuffer.readUInt32LE(centralDirectoryOffset + 20); + const uncompressedSize = zipBuffer.readUInt32LE(centralDirectoryOffset + 24); + const fileNameLength = zipBuffer.readUInt16LE(centralDirectoryOffset + 28); + const extraLength = zipBuffer.readUInt16LE(centralDirectoryOffset + 30); + const commentLength = zipBuffer.readUInt16LE(centralDirectoryOffset + 32); + const localHeaderOffset = zipBuffer.readUInt32LE(centralDirectoryOffset + 42); + const fileNameStart = centralDirectoryOffset + 46; + const fileNameEnd = fileNameStart + fileNameLength; + const fileName = zipBuffer.subarray(fileNameStart, fileNameEnd).toString("utf8"); + + const _unused = extraLength + commentLength; + void _unused; + + const localSignature = zipBuffer.readUInt32LE(localHeaderOffset); + if (localSignature !== 0x04034b50) { + throw new Error("Invalid local header signature."); + } + + const localNameLength = zipBuffer.readUInt16LE(localHeaderOffset + 26); + const localExtraLength = zipBuffer.readUInt16LE(localHeaderOffset + 28); + const dataStart = localHeaderOffset + 30 + localNameLength + localExtraLength; + const dataEnd = dataStart + compressedSize; + const compressedData = zipBuffer.subarray(dataStart, dataEnd); + + let data; + if (method === 0) { + data = compressedData; + } else if (method === 8) { + data = inflateRawSync(compressedData); + } else { + throw new Error(`Unsupported ZIP compression method: ${method}`); + } + + if (uncompressedSize !== 0 && data.length !== uncompressedSize) { + throw new Error( + `Uncompressed size mismatch for ${fileName}: expected=${uncompressedSize}, actual=${data.length}`, + ); + } + + return { fileName, data }; +} + +/** + * EOCD(End Of Central Directory) 오프셋 탐색 + * @see scripts/sync-korean-stocks.mjs extractFirstZipEntry() ZIP 중앙 디렉터리 위치를 찾습니다. + */ +function findEndOfCentralDirectory(zipBuffer) { + const minOffset = Math.max(0, zipBuffer.length - 65557); + for (let i = zipBuffer.length - 22; i >= minOffset; i -= 1) { + if (zipBuffer.readUInt32LE(i) === 0x06054b50) { + return i; + } + } + throw new Error("EOCD signature not found in ZIP."); +} + +/** + * .mst 텍스트 파싱 + * @see scripts/sync-korean-stocks.mjs main() symbol/name/standardCode를 추출합니다. + */ +function parseMasterRows(mstBuffer, market, tailWidth) { + const decoder = new TextDecoder("euc-kr"); + const text = decoder.decode(mstBuffer); + const lines = text.split(/\r?\n/); + const items = []; + + for (const rawLine of lines) { + const line = rawLine.trimEnd(); + if (!line) continue; + if (line.length <= tailWidth + 21) continue; + + const part1 = line.slice(0, line.length - tailWidth); + const symbol = part1.slice(0, 9).trim(); + const standardCode = part1.slice(9, 21).trim(); + const name = part1.slice(21).trim(); + + if (!/^\d{6}$/.test(symbol)) continue; + if (!standardCode || !name) continue; + + items.push({ + symbol, + name, + market, + standardCode, + }); + } + + return items; +} + +/** + * 아이템 정규화/중복 제거/정렬 + * @see scripts/sync-korean-stocks.mjs main() 검색 인덱스 최종 포맷을 만듭니다. + */ +function normalizeItems(items) { + const uniqueBySymbol = new Map(); + + for (const item of items) { + const existing = uniqueBySymbol.get(item.symbol); + if (!existing) { + uniqueBySymbol.set(item.symbol, item); + continue; + } + + const same = + existing.market === item.market && + existing.name === item.name && + existing.standardCode === item.standardCode; + + if (!same) { + throw new Error( + `Duplicate symbol conflict (${item.symbol}): ${JSON.stringify(existing)} <> ${JSON.stringify(item)}`, + ); + } + } + + return [...uniqueBySymbol.values()].sort((a, b) => { + const bySymbol = a.symbol.localeCompare(b.symbol); + if (bySymbol !== 0) return bySymbol; + return a.market.localeCompare(b.market); + }); +} + +/** + * 기본 품질 검증 + * @see scripts/sync-korean-stocks.mjs main() 비정상적으로 적은 데이터면 실패 처리합니다. + */ +function validateCounts(items) { + if (items.length < MIN_EXPECTED_TOTAL) { + throw new Error( + `Total row count is too small: ${items.length} < ${MIN_EXPECTED_TOTAL}`, + ); + } + + const marketCount = items.reduce( + (acc, item) => { + acc[item.market] += 1; + return acc; + }, + { KOSPI: 0, KOSDAQ: 0 }, + ); + + if (marketCount.KOSPI < MIN_EXPECTED_PER_MARKET) { + throw new Error( + `KOSPI row count is too small: ${marketCount.KOSPI} < ${MIN_EXPECTED_PER_MARKET}`, + ); + } + + if (marketCount.KOSDAQ < MIN_EXPECTED_PER_MARKET) { + throw new Error( + `KOSDAQ row count is too small: ${marketCount.KOSDAQ} < ${MIN_EXPECTED_PER_MARKET}`, + ); + } +} + +/** + * 원자적 파일 저장 + * @see scripts/sync-korean-stocks.mjs main() 저장 도중 파일 손상을 방지합니다. + */ +async function writeFileAtomically(targetPath, content) { + const dir = path.dirname(targetPath); + const tempPath = path.join( + dir, + `.${path.basename(targetPath)}.${process.pid}.${Date.now()}.tmp`, + ); + + await mkdir(dir, { recursive: true }); + await writeFile(tempPath, content, "utf8"); + await rename(tempPath, targetPath); +} + +/** + * SHA-256 해시 + * @see scripts/sync-korean-stocks.mjs main() 변경 여부를 간단히 비교합니다. + */ +function sha256(value) { + return createHash("sha256").update(value).digest("hex"); +} + +main().catch((error) => { + console.error(`[sync:stocks] ${error instanceof Error ? error.message : String(error)}`); + process.exit(1); +}); diff --git a/temp-app/node_modules/@tailwindcss/oxide-win32-x64-msvc/tailwindcss-oxide.win32-x64-msvc.node b/temp-app/node_modules/@tailwindcss/oxide-win32-x64-msvc/tailwindcss-oxide.win32-x64-msvc.node deleted file mode 100644 index 08e4935..0000000 Binary files a/temp-app/node_modules/@tailwindcss/oxide-win32-x64-msvc/tailwindcss-oxide.win32-x64-msvc.node and /dev/null differ diff --git a/temp-kis-auth.py b/temp-kis-auth.py deleted file mode 100644 index cfd1a75..0000000 --- a/temp-kis-auth.py +++ /dev/null @@ -1,799 +0,0 @@ -# -*- coding: utf-8 -*- -# ====| (REST) 접근 토큰 / (Websocket) 웹소켓 접속키 발급 에 필요한 API 호출 샘플 아래 참고하시기 바랍니다. |===================== -# ====| API 호출 공통 함수 포함 |===================== - -import asyncio -import copy -import json -import logging -import os -import time -from base64 import b64decode -from collections import namedtuple -from collections.abc import Callable -from datetime import datetime -from io import StringIO - -import pandas as pd - -# pip install requests (패키지설치) -import requests - -# 웹 소켓 모듈을 선언한다. -import websockets - -# pip install PyYAML (패키지설치) -import yaml -from Crypto.Cipher import AES - -# pip install pycryptodome -from Crypto.Util.Padding import unpad - -clearConsole = lambda: os.system("cls" if os.name in ("nt", "dos") else "clear") - -key_bytes = 32 -config_root = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "KIS", "config") -# config_root = "$HOME/KIS/config/" # 토큰 파일이 저장될 폴더, 제3자가 찾기 어렵도록 경로 설정하시기 바랍니다. -# token_tmp = config_root + 'KIS000000' # 토큰 로컬저장시 파일 이름 지정, 파일이름을 토큰값이 유추가능한 파일명은 삼가바랍니다. -# token_tmp = config_root + 'KIS' + datetime.today().strftime("%Y%m%d%H%M%S") # 토큰 로컬저장시 파일명 년월일시분초 -token_tmp = os.path.join( - config_root, f"KIS{datetime.today().strftime("%Y%m%d")}" -) # 토큰 로컬저장시 파일명 년월일 - -# 접근토큰 관리하는 파일 존재여부 체크, 없으면 생성 -if os.path.exists(token_tmp) == False: - f = open(token_tmp, "w+") - -# 앱키, 앱시크리트, 토큰, 계좌번호 등 저장관리, 자신만의 경로와 파일명으로 설정하시기 바랍니다. -# pip install PyYAML (패키지설치) -with open(os.path.join(config_root, "kis_devlp.yaml"), encoding="UTF-8") as f: - _cfg = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader) - -_TRENV = tuple() -_last_auth_time = datetime.now() -_autoReAuth = False -_DEBUG = False -_isPaper = False -_smartSleep = 0.1 - -# 기본 헤더값 정의 -_base_headers = { - "Content-Type": "application/json", - "Accept": "text/plain", - "charset": "UTF-8", - "User-Agent": _cfg["my_agent"], -} - - -# 토큰 발급 받아 저장 (토큰값, 토큰 유효시간,1일, 6시간 이내 발급신청시는 기존 토큰값과 동일, 발급시 알림톡 발송) -def save_token(my_token, my_expired): - # print(type(my_expired), my_expired) - valid_date = datetime.strptime(my_expired, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") - # print('Save token date: ', valid_date) - with open(token_tmp, "w", encoding="utf-8") as f: - f.write(f"token: {my_token}\n") - f.write(f"valid-date: {valid_date}\n") - - -# 토큰 확인 (토큰값, 토큰 유효시간_1일, 6시간 이내 발급신청시는 기존 토큰값과 동일, 발급시 알림톡 발송) -def read_token(): - try: - # 토큰이 저장된 파일 읽기 - with open(token_tmp, encoding="UTF-8") as f: - tkg_tmp = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader) - - # 토큰 만료 일,시간 - exp_dt = datetime.strftime(tkg_tmp["valid-date"], "%Y-%m-%d %H:%M:%S") - # 현재일자,시간 - now_dt = datetime.today().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") - - # print('expire dt: ', exp_dt, ' vs now dt:', now_dt) - # 저장된 토큰 만료일자 체크 (만료일시 > 현재일시 인경우 보관 토큰 리턴) - if exp_dt > now_dt: - return tkg_tmp["token"] - else: - # print('Need new token: ', tkg_tmp['valid-date']) - return None - except Exception: - # print('read token error: ', e) - return None - - -# 토큰 유효시간 체크해서 만료된 토큰이면 재발급처리 -def _getBaseHeader(): - if _autoReAuth: - reAuth() - return copy.deepcopy(_base_headers) - - -# 가져오기 : 앱키, 앱시크리트, 종합계좌번호(계좌번호 중 숫자8자리), 계좌상품코드(계좌번호 중 숫자2자리), 토큰, 도메인 -def _setTRENV(cfg): - nt1 = namedtuple( - "KISEnv", - ["my_app", "my_sec", "my_acct", "my_prod", "my_htsid", "my_token", "my_url", "my_url_ws"], - ) - d = { - "my_app": cfg["my_app"], # 앱키 - "my_sec": cfg["my_sec"], # 앱시크리트 - "my_acct": cfg["my_acct"], # 종합계좌번호(8자리) - "my_prod": cfg["my_prod"], # 계좌상품코드(2자리) - "my_htsid": cfg["my_htsid"], # HTS ID - "my_token": cfg["my_token"], # 토큰 - "my_url": cfg[ - "my_url" - ], # 실전 도메인 (https://openapi.koreainvestment.com:9443) - "my_url_ws": cfg["my_url_ws"], - } # 모의 도메인 (https://openapivts.koreainvestment.com:29443) - - # print(cfg['my_app']) - global _TRENV - _TRENV = nt1(**d) - - -def isPaperTrading(): # 모의투자 매매 - return _isPaper - - -# 실전투자면 'prod', 모의투자면 'vps'를 셋팅 하시기 바랍니다. -def changeTREnv(token_key, svr="prod", product=_cfg["my_prod"]): - cfg = dict() - - global _isPaper - if svr == "prod": # 실전투자 - ak1 = "my_app" # 실전투자용 앱키 - ak2 = "my_sec" # 실전투자용 앱시크리트 - _isPaper = False - _smartSleep = 0.05 - elif svr == "vps": # 모의투자 - ak1 = "paper_app" # 모의투자용 앱키 - ak2 = "paper_sec" # 모의투자용 앱시크리트 - _isPaper = True - _smartSleep = 0.5 - - cfg["my_app"] = _cfg[ak1] - cfg["my_sec"] = _cfg[ak2] - - if svr == "prod" and product == "01": # 실전투자 주식투자, 위탁계좌, 투자계좌 - cfg["my_acct"] = _cfg["my_acct_stock"] - elif svr == "prod" and product == "03": # 실전투자 선물옵션(파생) - cfg["my_acct"] = _cfg["my_acct_future"] - elif svr == "prod" and product == "08": # 실전투자 해외선물옵션(파생) - cfg["my_acct"] = _cfg["my_acct_future"] - elif svr == "prod" and product == "22": # 실전투자 개인연금저축계좌 - cfg["my_acct"] = _cfg["my_acct_stock"] - elif svr == "prod" and product == "29": # 실전투자 퇴직연금계좌 - cfg["my_acct"] = _cfg["my_acct_stock"] - elif svr == "vps" and product == "01": # 모의투자 주식투자, 위탁계좌, 투자계좌 - cfg["my_acct"] = _cfg["my_paper_stock"] - elif svr == "vps" and product == "03": # 모의투자 선물옵션(파생) - cfg["my_acct"] = _cfg["my_paper_future"] - - cfg["my_prod"] = product - cfg["my_htsid"] = _cfg["my_htsid"] - cfg["my_url"] = _cfg[svr] - - try: - my_token = _TRENV.my_token - except AttributeError: - my_token = "" - cfg["my_token"] = my_token if token_key else token_key - cfg["my_url_ws"] = _cfg["ops" if svr == "prod" else "vops"] - - # print(cfg) - _setTRENV(cfg) - - -def _getResultObject(json_data): - _tc_ = namedtuple("res", json_data.keys()) - - return _tc_(**json_data) - - -# Token 발급, 유효기간 1일, 6시간 이내 발급시 기존 token값 유지, 발급시 알림톡 무조건 발송 -# 모의투자인 경우 svr='vps', 투자계좌(01)이 아닌경우 product='XX' 변경하세요 (계좌번호 뒤 2자리) -def auth(svr="prod", product=_cfg["my_prod"], url=None): - p = { - "grant_type": "client_credentials", - } - # 개인 환경파일 "kis_devlp.yaml" 파일을 참조하여 앱키, 앱시크리트 정보 가져오기 - # 개인 환경파일명과 위치는 고객님만 아는 위치로 설정 바랍니다. - if svr == "prod": # 실전투자 - ak1 = "my_app" # 앱키 (실전투자용) - ak2 = "my_sec" # 앱시크리트 (실전투자용) - elif svr == "vps": # 모의투자 - ak1 = "paper_app" # 앱키 (모의투자용) - ak2 = "paper_sec" # 앱시크리트 (모의투자용) - - # 앱키, 앱시크리트 가져오기 - p["appkey"] = _cfg[ak1] - p["appsecret"] = _cfg[ak2] - - # 기존 발급된 토큰이 있는지 확인 - saved_token = read_token() # 기존 발급 토큰 확인 - # print("saved_token: ", saved_token) - if saved_token is None: # 기존 발급 토큰 확인이 안되면 발급처리 - url = f"{_cfg[svr]}/oauth2/tokenP" - res = requests.post( - url, data=json.dumps(p), headers=_getBaseHeader() - ) # 토큰 발급 - rescode = res.status_code - if rescode == 200: # 토큰 정상 발급 - my_token = _getResultObject(res.json()).access_token # 토큰값 가져오기 - my_expired = _getResultObject( - res.json() - ).access_token_token_expired # 토큰값 만료일시 가져오기 - save_token(my_token, my_expired) # 새로 발급 받은 토큰 저장 - else: - print("Get Authentification token fail!\nYou have to restart your app!!!") - return - else: - my_token = saved_token # 기존 발급 토큰 확인되어 기존 토큰 사용 - - # 발급토큰 정보 포함해서 헤더값 저장 관리, API 호출시 필요 - changeTREnv(my_token, svr, product) - - _base_headers["authorization"] = f"Bearer {my_token}" - _base_headers["appkey"] = _TRENV.my_app - _base_headers["appsecret"] = _TRENV.my_sec - - global _last_auth_time - _last_auth_time = datetime.now() - - if _DEBUG: - print(f"[{_last_auth_time}] => get AUTH Key completed!") - - -# end of initialize, 토큰 재발급, 토큰 발급시 유효시간 1일 -# 프로그램 실행시 _last_auth_time에 저장하여 유효시간 체크, 유효시간 만료시 토큰 발급 처리 -def reAuth(svr="prod", product=_cfg["my_prod"]): - n2 = datetime.now() - if (n2 - _last_auth_time).seconds >= 86400: # 유효시간 1일 - auth(svr, product) - - -def getEnv(): - return _cfg - - -def smart_sleep(): - if _DEBUG: - print(f"[RateLimit] Sleeping {_smartSleep}s ") - - time.sleep(_smartSleep) - - -def getTREnv(): - return _TRENV - - -# 주문 API에서 사용할 hash key값을 받아 header에 설정해 주는 함수 -# 현재는 hash key 필수 사항아님, 생략가능, API 호출과정에서 변조 우려를 하는 경우 사용 -# Input: HTTP Header, HTTP post param -# Output: None -def set_order_hash_key(h, p): - url = f"{getTREnv().my_url}/uapi/hashkey" # hashkey 발급 API URL - - res = requests.post(url, data=json.dumps(p), headers=h) - rescode = res.status_code - if rescode == 200: - h["hashkey"] = _getResultObject(res.json()).HASH - else: - print("Error:", rescode) - - -# API 호출 응답에 필요한 처리 공통 함수 -class APIResp: - def __init__(self, resp): - self._rescode = resp.status_code - self._resp = resp - self._header = self._setHeader() - self._body = self._setBody() - self._err_code = self._body.msg_cd - self._err_message = self._body.msg1 - - def getResCode(self): - return self._rescode - - def _setHeader(self): - fld = dict() - for x in self._resp.headers.keys(): - if x.islower(): - fld[x] = self._resp.headers.get(x) - _th_ = namedtuple("header", fld.keys()) - - return _th_(**fld) - - def _setBody(self): - _tb_ = namedtuple("body", self._resp.json().keys()) - - return _tb_(**self._resp.json()) - - def getHeader(self): - return self._header - - def getBody(self): - return self._body - - def getResponse(self): - return self._resp - - def isOK(self): - try: - if self.getBody().rt_cd == "0": - return True - else: - return False - except: - return False - - def getErrorCode(self): - return self._err_code - - def getErrorMessage(self): - return self._err_message - - def printAll(self): - print("
") - for x in self.getHeader()._fields: - print(f"\t-{x}: {getattr(self.getHeader(), x)}") - print("") - for x in self.getBody()._fields: - print(f"\t-{x}: {getattr(self.getBody(), x)}") - - def printError(self, url): - print( - "-------------------------------\nError in response: ", - self.getResCode(), - " url=", - url, - ) - print( - "rt_cd : ", - self.getBody().rt_cd, - "/ msg_cd : ", - self.getErrorCode(), - "/ msg1 : ", - self.getErrorMessage(), - ) - print("-------------------------------") - - # end of class APIResp - - -class APIRespError(APIResp): - def __init__(self, status_code, error_text): - # 부모 생성자 호출하지 않고 직접 초기화 - self.status_code = status_code - self.error_text = error_text - self._error_code = str(status_code) - self._error_message = error_text - - def isOK(self): - return False - - def getErrorCode(self): - return self._error_code - - def getErrorMessage(self): - return self._error_message - - def getBody(self): - # 빈 객체 리턴 (속성 접근 시 AttributeError 방지) - class EmptyBody: - def __getattr__(self, name): - return None - - return EmptyBody() - - def getHeader(self): - # 빈 객체 리턴 - class EmptyHeader: - tr_cont = "" - - def __getattr__(self, name): - return "" - - return EmptyHeader() - - def printAll(self): - print(f"=== ERROR RESPONSE ===") - print(f"Status Code: {self.status_code}") - print(f"Error Message: {self.error_text}") - print(f"======================") - - def printError(self, url=""): - print(f"Error Code : {self.status_code} | {self.error_text}") - if url: - print(f"URL: {url}") - - -########### API call wrapping : API 호출 공통 - - -def _url_fetch( - api_url, ptr_id, tr_cont, params, appendHeaders=None, postFlag=False, hashFlag=True -): - url = f"{getTREnv().my_url}{api_url}" - - headers = _getBaseHeader() # 기본 header 값 정리 - - # 추가 Header 설정 - tr_id = ptr_id - if ptr_id[0] in ("T", "J", "C"): # 실전투자용 TR id 체크 - if isPaperTrading(): # 모의투자용 TR id 식별 - tr_id = "V" + ptr_id[1:] - - headers["tr_id"] = tr_id # 트랜젝션 TR id - headers["custtype"] = "P" # 일반(개인고객,법인고객) "P", 제휴사 "B" - headers["tr_cont"] = tr_cont # 트랜젝션 TR id - - if appendHeaders is not None: - if len(appendHeaders) > 0: - for x in appendHeaders.keys(): - headers[x] = appendHeaders.get(x) - - if _DEBUG: - print("< Sending Info >") - print(f"URL: {url}, TR: {tr_id}") - print(f"
\n{headers}") - print(f"\n{params}") - - if postFlag: - # if (hashFlag): set_order_hash_key(headers, params) - res = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(params)) - else: - res = requests.get(url, headers=headers, params=params) - - if res.status_code == 200: - ar = APIResp(res) - if _DEBUG: - ar.printAll() - return ar - else: - print("Error Code : " + str(res.status_code) + " | " + res.text) - return APIRespError(res.status_code, res.text) - - -# auth() -# print("Pass through the end of the line") - - -########### New - websocket 대응 - -_base_headers_ws = { - "content-type": "utf-8", -} - - -def _getBaseHeader_ws(): - if _autoReAuth: - reAuth_ws() - - return copy.deepcopy(_base_headers_ws) - - -def auth_ws(svr="prod", product=_cfg["my_prod"]): - p = {"grant_type": "client_credentials"} - if svr == "prod": - ak1 = "my_app" - ak2 = "my_sec" - elif svr == "vps": - ak1 = "paper_app" - ak2 = "paper_sec" - - p["appkey"] = _cfg[ak1] - p["secretkey"] = _cfg[ak2] - - url = f"{_cfg[svr]}/oauth2/Approval" - res = requests.post(url, data=json.dumps(p), headers=_getBaseHeader()) # 토큰 발급 - rescode = res.status_code - if rescode == 200: # 토큰 정상 발급 - approval_key = _getResultObject(res.json()).approval_key - else: - print("Get Approval token fail!\nYou have to restart your app!!!") - return - - changeTREnv(None, svr, product) - - _base_headers_ws["approval_key"] = approval_key - - global _last_auth_time - _last_auth_time = datetime.now() - - if _DEBUG: - print(f"[{_last_auth_time}] => get AUTH Key completed!") - - -def reAuth_ws(svr="prod", product=_cfg["my_prod"]): - n2 = datetime.now() - if (n2 - _last_auth_time).seconds >= 86400: - auth_ws(svr, product) - - -def data_fetch(tr_id, tr_type, params, appendHeaders=None) -> dict: - headers = _getBaseHeader_ws() # 기본 header 값 정리 - - headers["tr_type"] = tr_type - headers["custtype"] = "P" - - if appendHeaders is not None: - if len(appendHeaders) > 0: - for x in appendHeaders.keys(): - headers[x] = appendHeaders.get(x) - - if _DEBUG: - print("< Sending Info >") - print(f"TR: {tr_id}") - print(f"
\n{headers}") - - inp = { - "tr_id": tr_id, - } - inp.update(params) - - return {"header": headers, "body": {"input": inp}} - - -# iv, ekey, encrypt 는 각 기능 메소드 파일에 저장할 수 있도록 dict에서 return 하도록 -def system_resp(data): - isPingPong = False - isUnSub = False - isOk = False - tr_msg = None - tr_key = None - encrypt, iv, ekey = None, None, None - - rdic = json.loads(data) - - tr_id = rdic["header"]["tr_id"] - if tr_id != "PINGPONG": - tr_key = rdic["header"]["tr_key"] - encrypt = rdic["header"]["encrypt"] - if rdic.get("body", None) is not None: - isOk = True if rdic["body"]["rt_cd"] == "0" else False - tr_msg = rdic["body"]["msg1"] - # 복호화를 위한 key 를 추출 - if "output" in rdic["body"]: - iv = rdic["body"]["output"]["iv"] - ekey = rdic["body"]["output"]["key"] - isUnSub = True if tr_msg[:5] == "UNSUB" else False - else: - isPingPong = True if tr_id == "PINGPONG" else False - - nt2 = namedtuple( - "SysMsg", - [ - "isOk", - "tr_id", - "tr_key", - "isUnSub", - "isPingPong", - "tr_msg", - "iv", - "ekey", - "encrypt", - ], - ) - d = { - "isOk": isOk, - "tr_id": tr_id, - "tr_key": tr_key, - "tr_msg": tr_msg, - "isUnSub": isUnSub, - "isPingPong": isPingPong, - "iv": iv, - "ekey": ekey, - "encrypt": encrypt, - } - - return nt2(**d) - - -def aes_cbc_base64_dec(key, iv, cipher_text): - if key is None or iv is None: - raise AttributeError("key and iv cannot be None") - - cipher = AES.new(key.encode("utf-8"), AES.MODE_CBC, iv.encode("utf-8")) - return bytes.decode(unpad(cipher.decrypt(b64decode(cipher_text)), AES.block_size)) - - -##### -open_map: dict = {} - - -def add_open_map( - name: str, - request: Callable[[str, str, ...], (dict, list[str])], - data: str | list[str], - kwargs: dict = None, -): - if open_map.get(name, None) is None: - open_map[name] = { - "func": request, - "items": [], - "kwargs": kwargs, - } - - if type(data) is list: - open_map[name]["items"] += data - elif type(data) is str: - open_map[name]["items"].append(data) - - -data_map: dict = {} - - -def add_data_map( - tr_id: str, - columns: list = None, - encrypt: str = None, - key: str = None, - iv: str = None, -): - if data_map.get(tr_id, None) is None: - data_map[tr_id] = {"columns": [], "encrypt": False, "key": None, "iv": None} - - if columns is not None: - data_map[tr_id]["columns"] = columns - - if encrypt is not None: - data_map[tr_id]["encrypt"] = encrypt - - if key is not None: - data_map[tr_id]["key"] = key - - if iv is not None: - data_map[tr_id]["iv"] = iv - - -class KISWebSocket: - api_url: str = "" - on_result: Callable[ - [websockets.ClientConnection, str, pd.DataFrame, dict], None - ] = None - result_all_data: bool = False - - retry_count: int = 0 - amx_retries: int = 0 - - # init - def __init__(self, api_url: str, max_retries: int = 3): - self.api_url = api_url - self.max_retries = max_retries - - # private - async def __subscriber(self, ws: websockets.ClientConnection): - async for raw in ws: - logging.info("received message >> %s" % raw) - show_result = False - - df = pd.DataFrame() - - if raw[0] in ["0", "1"]: - d1 = raw.split("|") - if len(d1) < 4: - raise ValueError("data not found...") - - tr_id = d1[1] - - dm = data_map[tr_id] - d = d1[3] - if dm.get("encrypt", None) == "Y": - d = aes_cbc_base64_dec(dm["key"], dm["iv"], d) - - df = pd.read_csv( - StringIO(d), header=None, sep="^", names=dm["columns"], dtype=object - ) - - show_result = True - - else: - rsp = system_resp(raw) - - tr_id = rsp.tr_id - add_data_map( - tr_id=rsp.tr_id, encrypt=rsp.encrypt, key=rsp.ekey, iv=rsp.iv - ) - - if rsp.isPingPong: - print(f"### RECV [PINGPONG] [{raw}]") - await ws.pong(raw) - print(f"### SEND [PINGPONG] [{raw}]") - - if self.result_all_data: - show_result = True - - if show_result is True and self.on_result is not None: - self.on_result(ws, tr_id, df, data_map[tr_id]) - - async def __runner(self): - if len(open_map.keys()) > 40: - raise ValueError("Subscription's max is 40") - - url = f"{getTREnv().my_url_ws}{self.api_url}" - - while self.retry_count < self.max_retries: - try: - async with websockets.connect(url) as ws: - # request subscribe - for name, obj in open_map.items(): - await self.send_multiple( - ws, obj["func"], "1", obj["items"], obj["kwargs"] - ) - - # subscriber - await asyncio.gather( - self.__subscriber(ws), - ) - except Exception as e: - print("Connection exception >> ", e) - self.retry_count += 1 - await asyncio.sleep(1) - - # func - @classmethod - async def send( - cls, - ws: websockets.ClientConnection, - request: Callable[[str, str, ...], (dict, list[str])], - tr_type: str, - data: str, - kwargs: dict = None, - ): - k = {} if kwargs is None else kwargs - msg, columns = request(tr_type, data, **k) - - add_data_map(tr_id=msg["body"]["input"]["tr_id"], columns=columns) - - logging.info("send message >> %s" % json.dumps(msg)) - - await ws.send(json.dumps(msg)) - smart_sleep() - - async def send_multiple( - self, - ws: websockets.ClientConnection, - request: Callable[[str, str, ...], (dict, list[str])], - tr_type: str, - data: list | str, - kwargs: dict = None, - ): - if type(data) is str: - await self.send(ws, request, tr_type, data, kwargs) - elif type(data) is list: - for d in data: - await self.send(ws, request, tr_type, d, kwargs) - else: - raise ValueError("data must be str or list") - - @classmethod - def subscribe( - cls, - request: Callable[[str, str, ...], (dict, list[str])], - data: list | str, - kwargs: dict = None, - ): - add_open_map(request.__name__, request, data, kwargs) - - def unsubscribe( - self, - ws: websockets.ClientConnection, - request: Callable[[str, str, ...], (dict, list[str])], - data: list | str, - ): - self.send_multiple(ws, request, "2", data) - - # start - def start( - self, - on_result: Callable[ - [websockets.ClientConnection, str, pd.DataFrame, dict], None - ], - result_all_data: bool = False, - ): - self.on_result = on_result - self.result_all_data = result_all_data - try: - asyncio.run(self.__runner()) - except KeyboardInterrupt: - print("Closing by KeyboardInterrupt") diff --git a/temp-kis-domestic-examples-ws.py b/temp-kis-domestic-examples-ws.py deleted file mode 100644 index a4d2011..0000000 --- a/temp-kis-domestic-examples-ws.py +++ /dev/null @@ -1,182 +0,0 @@ -import sys -import logging - -import pandas as pd - -sys.path.extend(['..', '.']) -import kis_auth as ka -from domestic_stock_functions_ws import * - -# 로깅 설정 -logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s') -logger = logging.getLogger(__name__) - -# 인증 -ka.auth() -ka.auth_ws() -trenv = ka.getTREnv() - -# 웹소켓 선언 -kws = ka.KISWebSocket(api_url="/tryitout") - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간호가 (KRX) [실시간-004] -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=asking_price_krx, data=["005930", "000660"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간호가 (NXT) -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=asking_price_nxt, data=["005930", "000660"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간호가 (통합) -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=asking_price_total, data=["005930", "000660"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간체결가(KRX) [실시간-003] -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=ccnl_krx, data=["005930", "000660"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 주식체결통보 [실시간-005] -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=ccnl_notice, data=[trenv.my_htsid]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간체결가 (NXT) -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=ccnl_nxt, data=["005930", "000660"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간체결가 (통합) -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=ccnl_total, data=["005930", "000660"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간예상체결 (KRX) [실시간-041] -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=exp_ccnl_krx, data=["005930", "000660"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간예상체결 (NXT) -############################################################################################## - -kws.subscribe( - request=exp_ccnl_nxt, - data=["005930", "000660", "005380"] -) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간예상체결(통합) -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=exp_ccnl_total, data=["005930", "000660"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내지수 실시간체결 [실시간-026] -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=index_ccnl, data=["0001", "0128"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내지수 실시간예상체결 [실시간-027] -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=index_exp_ccnl, data=["0001"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내지수 실시간프로그램매매 [실시간-028] -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=index_program_trade, data=["0001", "0128"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 장운영정보 (KRX) [실시간-049] -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=market_status_krx, data=["417450", "308100"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 장운영정보(NXT) -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=market_status_nxt, data=["006220"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 장운영정보(통합) -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=market_status_total, data=["158430"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간회원사 (KRX) [실시간-047] -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=member_krx, data=["005930", "000660"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간회원사 (NXT) -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=member_nxt, data=["005930", "000660"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간회원사 (통합) -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=member_total, data=["005930", "000660"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 시간외 실시간호가 (KRX) [실시간-025] -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=overtime_asking_price_krx, data=["023460"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 시간외 실시간체결가 (KRX) [실시간-042] -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=overtime_ccnl_krx, data=["023460", "199480", "462860", "440790", "000660"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 시간외 실시간예상체결 (KRX) [실시간-024] -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=overtime_exp_ccnl_krx, data=["023460"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간프로그램매매 (KRX) [실시간-048] -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=program_trade_krx, data=["005930", "000660"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간프로그램매매 (NXT) -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=program_trade_nxt, data=["032640", "010950"]) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간프로그램매매 (통합) -############################################################################################## - -kws.subscribe(request=program_trade_total, data=["005930", "000660"]) - - -# 시작 -def on_result(ws, tr_id, result, data_info): - print(result) - - -kws.start(on_result=on_result) - diff --git a/temp-kis-domestic-functions-ws.py b/temp-kis-domestic-functions-ws.py deleted file mode 100644 index 91b1337..0000000 --- a/temp-kis-domestic-functions-ws.py +++ /dev/null @@ -1,2130 +0,0 @@ -import logging -import sys - -sys.path.extend(['..', '.']) -import kis_auth as ka - -# 로깅 설정 -logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s') -logger = logging.getLogger(__name__) - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간호가 (KRX) [실시간-004] -############################################################################################## - -def asking_price_krx( - tr_type: str, - tr_key: str, - env_dv: str = "real", # 실전모의구분 -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 실시간 호가 데이터 구독 (KRX)[H0STASP0] - - 이 함수는 한국투자증권 웹소켓 API를 통해 실시간으로 국내주식의 호가 데이터를 구독합니다. - 웹소켓을 통해 실시간 데이터를 수신하며, 구독 등록 및 해제 기능을 제공합니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부 - tr_key (str): [필수] 종목코드 (빈 문자열 불가) - env_dv (str): 실전모의구분 (real: 실전, demo: 모의) - - Returns: - message (dict): 실시간 데이터 구독에 대한 메시지 데이터 - columns (list[str]): 실시간 데이터의 컬럼 정보 - - Raises: - ValueError: 필수 파라미터가 누락되었거나 잘못된 경우 발생 - - Example: - >>> msg, columns = subscribe_krx_realtime_asking_price("1", "005930", env_dv="real") - >>> print(msg, columns) - - 실시간 데이터는 웹소켓을 통해 지속적으로 수신되며, 구독 해제 시까지 계속됩니다. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key는 필수 입력값입니다.") - - # TR ID 설정 (모의투자 지원 로직) - if env_dv == "real": - tr_id = "H0STASP0" # 실전투자용 TR ID - elif env_dv == "demo": - tr_id = "H0STASP0" # 모의투자용 TR ID (웹소켓은 동일한 TR ID 사용) - else: - raise ValueError("env_dv는 'real' 또는 'demo'만 가능합니다.") - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 데이터 구독 요청 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터 컬럼 정보 - columns = [ - "MKSC_SHRN_ISCD", "BSOP_HOUR", "HOUR_CLS_CODE", - "ASKP1", "ASKP2", "ASKP3", "ASKP4", "ASKP5", - "ASKP6", "ASKP7", "ASKP8", "ASKP9", "ASKP10", - "BIDP1", "BIDP2", "BIDP3", "BIDP4", "BIDP5", - "BIDP6", "BIDP7", "BIDP8", "BIDP9", "BIDP10", - "ASKP_RSQN1", "ASKP_RSQN2", "ASKP_RSQN3", "ASKP_RSQN4", "ASKP_RSQN5", - "ASKP_RSQN6", "ASKP_RSQN7", "ASKP_RSQN8", "ASKP_RSQN9", "ASKP_RSQN10", - "BIDP_RSQN1", "BIDP_RSQN2", "BIDP_RSQN3", "BIDP_RSQN4", "BIDP_RSQN5", - "BIDP_RSQN6", "BIDP_RSQN7", "BIDP_RSQN8", "BIDP_RSQN9", "BIDP_RSQN10", - "TOTAL_ASKP_RSQN", "TOTAL_BIDP_RSQN", "OVTM_TOTAL_ASKP_RSQN", "OVTM_TOTAL_BIDP_RSQN", - "ANTC_CNPR", "ANTC_CNQN", "ANTC_VOL", "ANTC_CNTG_VRSS", "ANTC_CNTG_VRSS_SIGN", - "ANTC_CNTG_PRDY_CTRT", "ACML_VOL", "TOTAL_ASKP_RSQN_ICDC", "TOTAL_BIDP_RSQN_ICDC", - "OVTM_TOTAL_ASKP_ICDC", "OVTM_TOTAL_BIDP_ICDC", "STCK_DEAL_CLS_CODE" - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간호가 (NXT) -############################################################################################## - -def asking_price_nxt( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 실시간호가 (NXT)[H0NXASP0] 구독 함수 - 국내주식 실시간호가 (NXT) API를 통해 실시간 데이터를 구독합니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내는 값 - tr_key (str): [필수] 종목코드 (빈 문자열 불가) - - Returns: - message (dict): 실시간 데이터 메시지 - columns (list[str]): 데이터의 컬럼 정보 - - Raises: - ValueError: tr_key가 빈 문자열인 경우 발생 - - Example: - >>> msg, columns = subscribe_asking_price("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - Note: - 이 함수는 웹소켓을 통해 실시간 데이터를 구독합니다. 구독을 시작하면 실시간으로 데이터가 수신됩니다. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key는 빈 문자열일 수 없습니다.") - - tr_id = "H0NXASP0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 웹소켓을 통해 실시간 데이터 구독 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # API 메타데이터 기반 컬럼 정보 - columns = [ - "MKSC_SHRN_ISCD", - "BSOP_HOUR", - "HOUR_CLS_CODE", - "ASKP1", - "ASKP2", - "ASKP3", - "ASKP4", - "ASKP5", - "ASKP6", - "ASKP7", - "ASKP8", - "ASKP9", - "ASKP10", - "BIDP1", - "BIDP2", - "BIDP3", - "BIDP4", - "BIDP5", - "BIDP6", - "BIDP7", - "BIDP8", - "BIDP9", - "BIDP10", - "ASKP_RSQN1", - "ASKP_RSQN2", - "ASKP_RSQN3", - "ASKP_RSQN4", - "ASKP_RSQN5", - "ASKP_RSQN6", - "ASKP_RSQN7", - "ASKP_RSQN8", - "ASKP_RSQN9", - "ASKP_RSQN10", - "BIDP_RSQN1", - "BIDP_RSQN2", - "BIDP_RSQN3", - "BIDP_RSQN4", - "BIDP_RSQN5", - "BIDP_RSQN6", - "BIDP_RSQN7", - "BIDP_RSQN8", - "BIDP_RSQN9", - "BIDP_RSQN10", - "TOTAL_ASKP_RSQN", - "TOTAL_BIDP_RSQN", - "OVTM_TOTAL_ASKP_RSQN", - "OVTM_TOTAL_BIDP_RSQN", - "ANTC_CNPR", - "ANTC_CNQN", - "ANTC_VOL", - "ANTC_CNTG_VRSS", - "ANTC_CNTG_VRSS_SIGN", - "ANTC_CNTG_PRDY_CTRT", - "ACML_VOL", - "TOTAL_ASKP_RSQN_ICDC", - "TOTAL_BIDP_RSQN_ICDC", - "OVTM_TOTAL_ASKP_ICDC", - "OVTM_TOTAL_BIDP_ICDC", - "STCK_DEAL_CLS_CODE", - "KMID_PRC", - "KMID_TOTAL_RSQN", - "KMID_CLS_CODE", - "NMID_PRC", - "NMID_TOTAL_RSQN", - "NMID_CLS_CODE", - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간호가 (통합) -############################################################################################## - -def asking_price_total( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 실시간호가 (통합)[H0UNASP0] - 국내주식 실시간호가 (통합) API를 통해 실시간 데이터를 구독합니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내는 값 - tr_key (str): [필수] 종목코드 (빈 문자열 불가) - - Returns: - message (dict): 실시간 데이터 메시지 - columns (list[str]): 응답 데이터의 컬럼 정보 - - Raises: - ValueError: tr_key가 빈 문자열인 경우 발생 - - Example: - >>> msg, columns = subscribe_asking_price("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - Note: - 이 함수는 웹소켓을 통해 실시간 데이터를 구독합니다. 구독을 시작하면 서버로부터 실시간 데이터가 지속적으로 전송됩니다. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key는 빈 문자열일 수 없습니다.") - - tr_id = "H0UNASP0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 웹소켓을 통해 실시간 데이터 구독 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터의 컬럼 정보 - columns = [ - "MKSC_SHRN_ISCD", - "BSOP_HOUR", - "HOUR_CLS_CODE", - "ASKP1", - "ASKP2", - "ASKP3", - "ASKP4", - "ASKP5", - "ASKP6", - "ASKP7", - "ASKP8", - "ASKP9", - "ASKP10", - "BIDP1", - "BIDP2", - "BIDP3", - "BIDP4", - "BIDP5", - "BIDP6", - "BIDP7", - "BIDP8", - "BIDP9", - "BIDP10", - "ASKP_RSQN1", - "ASKP_RSQN2", - "ASKP_RSQN3", - "ASKP_RSQN4", - "ASKP_RSQN5", - "ASKP_RSQN6", - "ASKP_RSQN7", - "ASKP_RSQN8", - "ASKP_RSQN9", - "ASKP_RSQN10", - "BIDP_RSQN1", - "BIDP_RSQN2", - "BIDP_RSQN3", - "BIDP_RSQN4", - "BIDP_RSQN5", - "BIDP_RSQN6", - "BIDP_RSQN7", - "BIDP_RSQN8", - "BIDP_RSQN9", - "BIDP_RSQN10", - "TOTAL_ASKP_RSQN", - "TOTAL_BIDP_RSQN", - "OVTM_TOTAL_ASKP_RSQN", - "OVTM_TOTAL_BIDP_RSQN", - "ANTC_CNPR", - "ANTC_CNQN", - "ANTC_VOL", - "ANTC_CNTG_VRSS", - "ANTC_CNTG_VRSS_SIGN", - "ANTC_CNTG_PRDY_CTRT", - "ACML_VOL", - "TOTAL_ASKP_RSQN_ICDC", - "TOTAL_BIDP_RSQN_ICDC", - "OVTM_TOTAL_ASKP_ICDC", - "OVTM_TOTAL_BIDP_ICDC", - "STCK_DEAL_CLS_CODE", - "KMID_PRC", - "KMID_TOTAL_RSQN", - "KMID_CLS_CODE", - "NMID_PRC", - "NMID_TOTAL_RSQN", - "NMID_CLS_CODE", - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간체결가(KRX) [실시간-003] -############################################################################################## - -def ccnl_krx( - tr_type: str, - tr_key: str, - env_dv: str = "real", # 실전모의구분 -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 실시간체결가 (KRX)[H0STCNT0] 구독 함수 - - 이 함수는 한국투자증권 웹소켓 API를 통해 국내 주식의 실시간 체결가 데이터를 구독합니다. - 실시간 데이터를 구독하거나 구독 해제할 수 있습니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부 - tr_key (str): [필수] 종목코드 (빈 문자열 불가) - env_dv (str): 실전모의구분 (real:실전, demo:모의) - - Returns: - message (dict): 메시지 데이터 - columns (list[str]): 컬럼 정보 - - Raises: - ValueError: tr_key가 빈 문자열인 경우 - ValueError: env_dv가 'real' 또는 'demo'가 아닌 경우 - - Example: - >>> msg, columns = ccnl_krx("1", "005930", env_dv="real") - >>> print(msg, columns) - - 실시간 데이터는 웹소켓을 통해 지속적으로 업데이트됩니다. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key is required and cannot be an empty string") - - # TR ID 설정 (모의투자 지원 로직) - if env_dv == "real": - tr_id = "H0STCNT0" # 실전투자용 TR ID - elif env_dv == "demo": - tr_id = "H0STCNT0" # 모의투자용 TR ID (웹소켓은 동일한 TR ID 사용) - else: - raise ValueError("env_dv can only be 'real' or 'demo'") - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 데이터 구독 요청 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터 컬럼 정보 - columns = [ - "MKSC_SHRN_ISCD", "STCK_CNTG_HOUR", "STCK_PRPR", "PRDY_VRSS_SIGN", - "PRDY_VRSS", "PRDY_CTRT", "WGHN_AVRG_STCK_PRC", "STCK_OPRC", - "STCK_HGPR", "STCK_LWPR", "ASKP1", "BIDP1", "CNTG_VOL", "ACML_VOL", - "ACML_TR_PBMN", "SELN_CNTG_CSNU", "SHNU_CNTG_CSNU", "NTBY_CNTG_CSNU", - "CTTR", "SELN_CNTG_SMTN", "SHNU_CNTG_SMTN", "CCLD_DVSN", "SHNU_RATE", - "PRDY_VOL_VRSS_ACML_VOL_RATE", "OPRC_HOUR", "OPRC_VRSS_PRPR_SIGN", - "OPRC_VRSS_PRPR", "HGPR_HOUR", "HGPR_VRSS_PRPR_SIGN", "HGPR_VRSS_PRPR", - "LWPR_HOUR", "LWPR_VRSS_PRPR_SIGN", "LWPR_VRSS_PRPR", "BSOP_DATE", - "NEW_MKOP_CLS_CODE", "TRHT_YN", "ASKP_RSQN1", "BIDP_RSQN1", - "TOTAL_ASKP_RSQN", "TOTAL_BIDP_RSQN", "VOL_TNRT", - "PRDY_SMNS_HOUR_ACML_VOL", "PRDY_SMNS_HOUR_ACML_VOL_RATE", - "HOUR_CLS_CODE", "MRKT_TRTM_CLS_CODE", "VI_STND_PRC" - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 주식체결통보 [실시간-005] -############################################################################################## - -def ccnl_notice( - tr_type: str, - tr_key: str, - env_dv: str = "real", # 실전모의구분 -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 실시간체결통보[H0STCNI0] - 국내주식 실시간 체결통보 수신 시에 (1) 주문·정정·취소·거부 접수 통보 와 (2) 체결 통보 가 모두 수신됩니다. - (14번째 값(CNTG_YN;체결여부)가 2이면 체결통보, 1이면 주문·정정·취소·거부 접수 통보입니다.) - - ※ 모의투자는 H0STCNI9 로 변경하여 사용합니다. - - 실시간 데이터 구독을 위한 웹소켓 함수입니다. 구독을 등록하거나 해제할 수 있습니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1")/해제("0") 여부 - tr_key (str): [필수] 종목코드 (예: "005930") - env_dv (str): 실전모의구분 (real:실전, demo:모의) - - Returns: - message (dict): 메시지 데이터 - columns (list[str]): 컬럼 정보 - - Example: - >>> msg, columns = ccnl_notice("1", "005930", env_dv="real") - >>> print(msg, columns) - - 웹소켓을 통해 실시간 데이터를 수신하며, 데이터는 암호화되어 제공됩니다. - AES256 KEY와 IV를 사용하여 복호화해야 합니다. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key는 필수 입력값입니다.") - - # TR ID 설정 (모의투자 지원 로직) - if env_dv == "real": - tr_id = "H0STCNI0" # 실전투자용 TR ID - elif env_dv == "demo": - tr_id = "H0STCNI9" # 모의투자용 TR ID - else: - raise ValueError("env_dv는 'real' 또는 'demo'만 가능합니다.") - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 데이터 요청 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터 컬럼 정보 - columns = [ - "CUST_ID", "ACNT_NO", "ODER_NO", "ODER_QTY", "SELN_BYOV_CLS", "RCTF_CLS", - "ODER_KIND", "ODER_COND", "STCK_SHRN_ISCD", "CNTG_QTY", "CNTG_UNPR", - "STCK_CNTG_HOUR", "RFUS_YN", "CNTG_YN", "ACPT_YN", "BRNC_NO", "ACNT_NO2", - "ACNT_NAME", "ORD_COND_PRC", "ORD_EXG_GB", "POPUP_YN", "FILLER", "CRDT_CLS", - "CRDT_LOAN_DATE", "CNTG_ISNM40", "ODER_PRC" - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간체결가 (NXT) -############################################################################################## - -def ccnl_nxt( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 실시간체결가 (NXT)[H0NXCNT0] - 국내주식 실시간체결가 (NXT) API를 통해 실시간 데이터를 구독합니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내는 값 - tr_key (str): [필수] 종목코드 (빈 문자열 불가) - - Returns: - message (dict): 실시간 체결가 데이터 메시지 - columns (list[str]): 데이터의 컬럼 정보 리스트 - - Example: - >>> msg, columns = ccnl_nxt("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - Note: - 이 함수는 웹소켓을 통해 실시간 데이터를 구독합니다. 구독을 시작하려면 tr_type을 "1"로 설정하고, - 구독을 해제하려면 "0"으로 설정하세요. tr_key는 유효한 종목코드를 입력해야 합니다. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key는 필수 입력값입니다. 유효한 종목코드를 입력하세요.") - - tr_id = "H0NXCNT0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 데이터 페치 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 컬럼 정보 - columns = [ - "MKSC_SHRN_ISCD", "STCK_CNTG_HOUR", "STCK_PRPR", "PRDY_VRSS_SIGN", - "PRDY_VRSS", "PRDY_CTRT", "WGHN_AVRG_STCK_PRC", "STCK_OPRC", - "STCK_HGPR", "STCK_LWPR", "ASKP1", "BIDP1", "CNTG_VOL", "ACML_VOL", - "ACML_TR_PBMN", "SELN_CNTG_CSNU", "SHNU_CNTG_CSNU", "NTBY_CNTG_CSNU", - "CTTR", "SELN_CNTG_SMTN", "SHNU_CNTG_SMTN", "CNTG_CLS_CODE", - "SHNU_RATE", "PRDY_VOL_VRSS_ACML_VOL_RATE", "OPRC_HOUR", - "OPRC_VRSS_PRPR_SIGN", "OPRC_VRSS_PRPR", "HGPR_HOUR", - "HGPR_VRSS_PRPR_SIGN", "HGPR_VRSS_PRPR", "LWPR_HOUR", - "LWPR_VRSS_PRPR_SIGN", "LWPR_VRSS_PRPR", "BSOP_DATE", - "NEW_MKOP_CLS_CODE", "TRHT_YN", "ASKP_RSQN1", "BIDP_RSQN1", - "TOTAL_ASKP_RSQN", "TOTAL_BIDP_RSQN", "VOL_TNRT", - "PRDY_SMNS_HOUR_ACML_VOL", "PRDY_SMNS_HOUR_ACML_VOL_RATE", - "HOUR_CLS_CODE", "MRKT_TRTM_CLS_CODE", "VI_STND_PRC" - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간체결가 (통합) -############################################################################################## - -def ccnl_total( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 실시간체결가 (통합)[H0UNCNT0] - 국내주식 실시간체결가 (통합) API를 통해 실시간 데이터를 구독합니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내는 값 - tr_key (str): [필수] 종목코드, 실시간 데이터를 구독할 주식의 종목코드 - - Returns: - message (dict): 실시간 체결가 데이터 메시지 - columns (list[str]): 데이터의 컬럼 정보 리스트 - - Raises: - ValueError: tr_key가 빈 문자열인 경우 발생 - - Example: - >>> msg, columns = ccnl_total("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - Note: - 이 함수는 웹소켓을 통해 실시간 데이터를 구독합니다. 구독을 시작하려면 tr_type을 "1"로 설정하고, - 구독을 해제하려면 "0"으로 설정하십시오. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key is required and cannot be an empty string") - - tr_id = "H0UNCNT0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 웹소켓을 통해 실시간 데이터를 가져옵니다. - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # API 메타데이터에 기반한 정확한 컬럼 리스트 - columns = [ - "MKSC_SHRN_ISCD", - "STCK_CNTG_HOUR", - "STCK_PRPR", - "PRDY_VRSS_SIGN", - "PRDY_VRSS", - "PRDY_CTRT", - "WGHN_AVRG_STCK_PRC", - "STCK_OPRC", - "STCK_HGPR", - "STCK_LWPR", - "ASKP1", - "BIDP1", - "CNTG_VOL", - "ACML_VOL", - "ACML_TR_PBMN", - "SELN_CNTG_CSNU", - "SHNU_CNTG_CSNU", - "NTBY_CNTG_CSNU", - "CTTR", - "SELN_CNTG_SMTN", - "SHNU_CNTG_SMTN", - "CNTG_CLS_CODE", - "SHNU_RATE", - "PRDY_VOL_VRSS_ACML_VOL_RATE", - "OPRC_HOUR", - "OPRC_VRSS_PRPR_SIGN", - "OPRC_VRSS_PRPR", - "HGPR_HOUR", - "HGPR_VRSS_PRPR_SIGN", - "HGPR_VRSS_PRPR", - "LWPR_HOUR", - "LWPR_VRSS_PRPR_SIGN", - "LWPR_VRSS_PRPR", - "BSOP_DATE", - "NEW_MKOP_CLS_CODE", - "TRHT_YN", - "ASKP_RSQN1", - "BIDP_RSQN1", - "TOTAL_ASKP_RSQN", - "TOTAL_BIDP_RSQN", - "VOL_TNRT", - "PRDY_SMNS_HOUR_ACML_VOL", - "PRDY_SMNS_HOUR_ACML_VOL_RATE", - "HOUR_CLS_CODE", - "MRKT_TRTM_CLS_CODE", - "VI_STND_PRC", - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간예상체결 (KRX) [실시간-041] -############################################################################################## - -def exp_ccnl_krx( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 실시간예상체결 (KRX)[H0STANC0] - 국내주식 실시간예상체결 API를 통해 실시간 데이터를 구독합니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타냅니다. - tr_key (str): [필수] 종목코드. 빈 문자열이 아니어야 하며, 유효한 종목코드 형식이어야 합니다. - - Returns: - message (dict): 실시간 데이터 구독에 대한 메시지 데이터. - columns (list[str]): 실시간 데이터의 컬럼 정보. - - Raises: - ValueError: tr_key가 빈 문자열인 경우 발생합니다. - - Example: - >>> msg, columns = exp_ccnl_krx("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key is required and cannot be an empty string") - - tr_id = "H0STANC0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 데이터 구독 요청 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터 컬럼 정보 - columns = [ - "mksc_shrn_iscd", - "stck_cntg_hour", - "stck_prpr", - "prdy_vrss_sign", - "prdy_vrss", - "prdy_ctrt", - "wghn_avrg_stck_prc", - "stck_oprc", - "stck_hgpr", - "stck_lwpr", - "askp1", - "bidp1", - "cntg_vol", - "acml_vol", - "acml_tr_pbmn", - "seln_cntg_csnu", - "shnu_cntg_csnu", - "ntby_cntg_csnu", - "cttr", - "seln_cntg_smtn", - "shnu_cntg_smtn", - "cntg_cls_code", - "shnu_rate", - "prdy_vol_vrss_acml_vol_rate", - "oprc_hour", - "oprc_vrss_prpr_sign", - "oprc_vrss_prpr", - "hgpr_hour", - "hgpr_vrss_prpr_sign", - "hgpr_vrss_prpr", - "lwpr_hour", - "lwpr_vrss_prpr_sign", - "lwpr_vrss_prpr", - "bsop_date", - "new_mkop_cls_code", - "trht_yn", - "askp_rsqn1", - "bidp_rsqn1", - "total_askp_rsqn", - "total_bidp_rsqn", - "vol_tnrt", - "prdy_smns_hour_acml_vol", - "prdy_smns_hour_acml_vol_rate", - "hour_cls_code", - "mrkt_trtm_cls_code", - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간예상체결 (NXT) -############################################################################################## - -def exp_ccnl_nxt( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 실시간예상체결 (NXT)[H0NXANC0] - 국내주식 실시간예상체결 (NXT) API를 통해 실시간 데이터를 구독합니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내는 값 - tr_key (str): [필수] 종목코드 (빈 문자열 불가) - - Returns: - message (dict): 실시간 데이터 메시지 - columns (list[str]): 응답 데이터의 컬럼 정보 - - Raises: - ValueError: tr_key가 빈 문자열인 경우 발생 - - Example: - >>> msg, columns = exp_ccnl_nxt("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - Note: - 이 함수는 웹소켓을 통해 실시간 데이터를 구독합니다. 구독을 시작하면 실시간으로 데이터가 수신됩니다. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key is required and cannot be an empty string") - - tr_id = "H0NXANC0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 데이터 구독 요청 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터의 컬럼 정보 - columns = [ - "MKSC_SHRN_ISCD", - "STCK_CNTG_HOUR", - "STCK_PRPR", - "PRDY_VRSS_SIGN", - "PRDY_VRSS", - "PRDY_CTRT", - "WGHN_AVRG_STCK_PRC", - "STCK_OPRC", - "STCK_HGPR", - "STCK_LWPR", - "ASKP1", - "BIDP1", - "CNTG_VOL", - "ACML_VOL", - "ACML_TR_PBMN", - "SELN_CNTG_CSNU", - "SHNU_CNTG_CSNU", - "NTBY_CNTG_CSNU", - "CTTR", - "SELN_CNTG_SMTN", - "SHNU_CNTG_SMTN", - "CNTG_CLS_CODE", - "SHNU_RATE", - "PRDY_VOL_VRSS_ACML_VOL_RATE", - "OPRC_HOUR", - "OPRC_VRSS_PRPR_SIGN", - "OPRC_VRSS_PRPR", - "HGPR_HOUR", - "HGPR_VRSS_PRPR_SIGN", - "HGPR_VRSS_PRPR", - "LWPR_HOUR", - "LWPR_VRSS_PRPR_SIGN", - "LWPR_VRSS_PRPR", - "BSOP_DATE", - "NEW_MKOP_CLS_CODE", - "TRHT_YN", - "ASKP_RSQN1", - "BIDP_RSQN1", - "TOTAL_ASKP_RSQN", - "TOTAL_BIDP_RSQN", - "VOL_TNRT", - "PRDY_SMNS_HOUR_ACML_VOL", - "PRDY_SMNS_HOUR_ACML_VOL_RATE", - "HOUR_CLS_CODE", - "MRKT_TRTM_CLS_CODE", - "VI_STND_PRC", - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간예상체결(통합) -############################################################################################## - -def exp_ccnl_total( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 실시간예상체결 (통합)[H0UNANC0] - 국내주식 실시간예상체결 (통합) API입니다. 이 함수는 웹소켓을 통해 실시간 데이터를 구독하거나 구독 해제합니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내는 값 - tr_key (str): [필수] 종목코드 (빈 문자열 불가) - - Returns: - message (dict): 실시간 데이터 메시지 - columns (list[str]): 데이터의 컬럼 정보 - - Example: - >>> msg, columns = exp_ccnl_total("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - Note: - 웹소켓을 통해 실시간 데이터를 수신하며, 구독 등록 시 지속적으로 데이터가 업데이트됩니다. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key는 필수 입력값입니다. 빈 문자열을 사용할 수 없습니다.") - - tr_id = "H0UNANC0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 웹소켓을 통해 데이터를 가져옵니다. - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # API 메타데이터에 기반한 정확한 컬럼 리스트 - columns = [ - "MKSC_SHRN_ISCD", - "STCK_CNTG_HOUR", - "STCK_PRPR", - "PRDY_VRSS_SIGN", - "PRDY_VRSS", - "PRDY_CTRT", - "WGHN_AVRG_STCK_PRC", - "STCK_OPRC", - "STCK_HGPR", - "STCK_LWPR", - "ASKP1", - "BIDP1", - "CNTG_VOL", - "ACML_VOL", - "ACML_TR_PBMN", - "SELN_CNTG_CSNU", - "SHNU_CNTG_CSNU", - "NTBY_CNTG_CSNU", - "CTTR", - "SELN_CNTG_SMTN", - "SHNU_CNTG_SMTN", - "CNTG_CLS_CODE", - "SHNU_RATE", - "PRDY_VOL_VRSS_ACML_VOL_RATE", - "OPRC_HOUR", - "OPRC_VRSS_PRPR_SIGN", - "OPRC_VRSS_PRPR", - "HGPR_HOUR", - "HGPR_VRSS_PRPR_SIGN", - "HGPR_VRSS_PRPR", - "LWPR_HOUR", - "LWPR_VRSS_PRPR_SIGN", - "LWPR_VRSS_PRPR", - "BSOP_DATE", - "NEW_MKOP_CLS_CODE", - "TRHT_YN", - "ASKP_RSQN1", - "BIDP_RSQN1", - "TOTAL_ASKP_RSQN", - "TOTAL_BIDP_RSQN", - "VOL_TNRT", - "PRDY_SMNS_HOUR_ACML_VOL", - "PRDY_SMNS_HOUR_ACML_VOL_RATE", - "HOUR_CLS_CODE", - "MRKT_TRTM_CLS_CODE", - "VI_STND_PRC", - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내지수 실시간체결 [실시간-026] -############################################################################################## - -def index_ccnl( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내지수 실시간체결[H0UPCNT0] 구독 함수 - - 이 함수는 한국투자증권의 웹소켓 API를 통해 국내지수의 실시간 데이터를 구독합니다. - 실시간 데이터는 웹소켓을 통해 지속적으로 업데이트되며, 구독을 통해 실시간으로 데이터를 수신할 수 있습니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내는 값 - tr_key (str): [필수] 종목코드 (빈 문자열 불가) - - Returns: - message (dict): 메시지 데이터 - columns (list[str]): 응답 데이터의 컬럼 정보 - - Raises: - ValueError: tr_key가 빈 문자열인 경우 발생 - - Example: - >>> msg, columns = subscribe_realtime_index("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key는 필수 입력값입니다.") - - tr_id = "H0UPCNT0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 데이터 구독 요청 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터 컬럼 정보 - columns = [ - "bstp_cls_code", "bsop_hour", "prpr_nmix", "prdy_vrss_sign", - "bstp_nmix_prdy_vrss", "acml_vol", "acml_tr_pbmn", "pcas_vol", - "pcas_tr_pbmn", "prdy_ctrt", "oprc_nmix", "nmix_hgpr", "nmix_lwpr", - "oprc_vrss_nmix_prpr", "oprc_vrss_nmix_sign", "hgpr_vrss_nmix_prpr", - "hgpr_vrss_nmix_sign", "lwpr_vrss_nmix_prpr", "lwpr_vrss_nmix_sign", - "prdy_clpr_vrss_oprc_rate", "prdy_clpr_vrss_hgpr_rate", - "prdy_clpr_vrss_lwpr_rate", "uplm_issu_cnt", "ascn_issu_cnt", - "stnr_issu_cnt", "down_issu_cnt", "lslm_issu_cnt", "qtqt_ascn_issu_cnt", - "qtqt_down_issu_cnt", "tick_vrss" - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내지수 실시간예상체결 [실시간-027] -############################################################################################## - -def index_exp_ccnl( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내지수 실시간예상체결[H0UPANC0] 구독 함수 - - 이 함수는 한국투자증권 웹소켓 API를 통해 국내지수의 실시간 데이터를 구독합니다. - 실시간 데이터는 웹소켓을 통해 지속적으로 업데이트되며, 구독 등록/해제 여부와 종목코드를 통해 데이터를 필터링합니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내는 문자열 - tr_key (str): [필수] 종목코드를 나타내는 문자열. 빈 문자열일 수 없습니다. - - Returns: - message (dict): 실시간 데이터 구독에 대한 응답 메시지 - columns (list[str]): 실시간 데이터의 컬럼 정보 리스트 - - Raises: - ValueError: tr_key가 빈 문자열인 경우 발생 - - Example: - >>> msg, columns = index_exp_ccnl("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key is required and cannot be an empty string") - - tr_id = "H0UPANC0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 데이터 구독 요청 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터 컬럼 정보 - columns = [ - "bstp_cls_code", "bsop_hour", "prpr_nmix", "prdy_vrss_sign", - "bstp_nmix_prdy_vrss", "acml_vol", "acml_tr_pbmn", "pcas_vol", - "pcas_tr_pbmn", "prdy_ctrt", "oprc_nmix", "nmix_hgpr", "nmix_lwpr", - "oprc_vrss_nmix_prpr", "oprc_vrss_nmix_sign", "hgpr_vrss_nmix_prpr", - "hgpr_vrss_nmix_sign", "lwpr_vrss_nmix_prpr", "lwpr_vrss_nmix_sign", - "prdy_clpr_vrss_oprc_rate", "prdy_clpr_vrss_hgpr_rate", - "prdy_clpr_vrss_lwpr_rate", "uplm_issu_cnt", "ascn_issu_cnt", - "stnr_issu_cnt", "down_issu_cnt", "lslm_issu_cnt", - "qtqt_ascn_issu_cnt", "qtqt_down_issu_cnt", "tick_vrss" - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내지수 실시간프로그램매매 [실시간-028] -############################################################################################## - -def index_program_trade( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내지수 실시간프로그램매매[H0UPPGM0] 구독 함수 - - 이 함수는 한국투자증권의 웹소켓 API를 통해 국내지수의 실시간 프로그램 매매 데이터를 구독합니다. - 실시간 데이터를 구독하거나 구독 해제할 수 있습니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내는 문자열 - tr_key (str): [필수] 종목코드를 나타내는 문자열. 빈 문자열일 수 없습니다. - - Returns: - message (dict): 웹소켓으로부터 수신된 메시지 데이터 - columns (list[str]): 응답 데이터의 컬럼 정보 리스트 - - Raises: - ValueError: tr_key가 빈 문자열인 경우 발생 - - Example: - >>> msg, columns = index_program_trade("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - 참고자료: - 종목코드 마스터파일 파이썬 정제코드는 한국투자증권 Github 참고 부탁드립니다. - https://github.com/koreainvestment/open-trading-api/tree/main/stocks_info - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key is required and cannot be an empty string") - - tr_id = "H0UPPGM0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 웹소켓을 통해 데이터 구독 요청 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터의 컬럼 정보 - columns = [ - "bstp_cls_code", "bsop_hour", "arbt_seln_entm_cnqn", "arbt_seln_onsl_cnqn", - "arbt_shnu_entm_cnqn", "arbt_shnu_onsl_cnqn", "nabt_seln_entm_cnqn", - "nabt_seln_onsl_cnqn", "nabt_shnu_entm_cnqn", "nabt_shnu_onsl_cnqn", - "arbt_seln_entm_cntg_amt", "arbt_seln_onsl_cntg_amt", "arbt_shnu_entm_cntg_amt", - "arbt_shnu_onsl_cntg_amt", "nabt_seln_entm_cntg_amt", "nabt_seln_onsl_cntg_amt", - "nabt_shnu_entm_cntg_amt", "nabt_shnu_onsl_cntg_amt", "arbt_smtn_seln_vol", - "arbt_smtm_seln_vol_rate", "arbt_smtn_seln_tr_pbmn", "arbt_smtm_seln_tr_pbmn_rate", - "arbt_smtn_shnu_vol", "arbt_smtm_shnu_vol_rate", "arbt_smtn_shnu_tr_pbmn", - "arbt_smtm_shnu_tr_pbmn_rate", "arbt_smtn_ntby_qty", "arbt_smtm_ntby_qty_rate", - "arbt_smtn_ntby_tr_pbmn", "arbt_smtm_ntby_tr_pbmn_rate", "nabt_smtn_seln_vol", - "nabt_smtm_seln_vol_rate", "nabt_smtn_seln_tr_pbmn", "nabt_smtm_seln_tr_pbmn_rate", - "nabt_smtn_shnu_vol", "nabt_smtm_shnu_vol_rate", "nabt_smtn_shnu_tr_pbmn", - "nabt_smtm_shnu_tr_pbmn_rate", "nabt_smtn_ntby_qty", "nabt_smtm_ntby_qty_rate", - "nabt_smtn_ntby_tr_pbmn", "nabt_smtm_ntby_tr_pbmn_rate", "whol_entm_seln_vol", - "entm_seln_vol_rate", "whol_entm_seln_tr_pbmn", "entm_seln_tr_pbmn_rate", - "whol_entm_shnu_vol", "entm_shnu_vol_rate", "whol_entm_shnu_tr_pbmn", - "entm_shnu_tr_pbmn_rate", "whol_entm_ntby_qt", "entm_ntby_qty_rat", - "whol_entm_ntby_tr_pbmn", "entm_ntby_tr_pbmn_rate", "whol_onsl_seln_vol", - "onsl_seln_vol_rate", "whol_onsl_seln_tr_pbmn", "onsl_seln_tr_pbmn_rate", - "whol_onsl_shnu_vol", "onsl_shnu_vol_rate", "whol_onsl_shnu_tr_pbmn", - "onsl_shnu_tr_pbmn_rate", "whol_onsl_ntby_qty", "onsl_ntby_qty_rate", - "whol_onsl_ntby_tr_pbmn", "onsl_ntby_tr_pbmn_rate", "total_seln_qty", - "whol_seln_vol_rate", "total_seln_tr_pbmn", "whol_seln_tr_pbmn_rate", - "shnu_cntg_smtn", "whol_shun_vol_rate", "total_shnu_tr_pbmn", - "whol_shun_tr_pbmn_rate", "whol_ntby_qty", "whol_smtm_ntby_qty_rate", - "whol_ntby_tr_pbmn", "whol_ntby_tr_pbmn_rate", "arbt_entm_ntby_qty", - "arbt_entm_ntby_tr_pbmn", "arbt_onsl_ntby_qty", "arbt_onsl_ntby_tr_pbmn", - "nabt_entm_ntby_qty", "nabt_entm_ntby_tr_pbmn", "nabt_onsl_ntby_qty", - "nabt_onsl_ntby_tr_pbmn", "acml_vol", "acml_tr_pbmn", - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 장운영정보 (KRX) [실시간-049] -############################################################################################## - -def market_status_krx( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 장운영정보 (KRX)[H0STMKO0] 실시간 데이터 구독 함수 - 이 함수는 국내주식 장운영정보를 실시간으로 구독하거나 구독 해제합니다. - 연결된 종목의 VI 발동 시와 VI 해제 시에 데이터가 수신됩니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내는 문자열 - tr_key (str): [필수] 종목코드. 빈 문자열이 아니어야 하며, 유효한 종목코드 형식이어야 합니다. - - Returns: - message (dict): 서버로부터 수신된 메시지 데이터 - columns (list[str]): 응답 데이터의 컬럼 정보 - - Raises: - ValueError: tr_key가 빈 문자열인 경우 발생 - - Example: - >>> msg, columns = market_status_krx("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key는 필수 입력값입니다.") - - tr_id = "H0STMKO0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 데이터 요청 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터 컬럼 정보 - columns = [ - "mksc_shrn_iscd", # 유가증권단축종목코드 - "trht_yn", # 거래정지여부 - "tr_susp_reas_cntt", # 거래정지사유내용 - "mkop_cls_code", # 장운영구분코드 - "antc_mkop_cls_code", # 예상장운영구분코드 - "mrkt_trtm_cls_code", # 임의연장구분코드 - "divi_app_cls_code", # 동시호가배분처리구분코드 - "iscd_stat_cls_code", # 종목상태구분코드 - "vi_cls_code", # VI적용구분코드 - "ovtm_vi_cls_code", # 시간외단일가VI적용구분코드 - "EXCH_CLS_CODE", # 거래소구분코드 - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 장운영정보(NXT) -############################################################################################## - -def market_status_nxt( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 장운영정보 (NXT)[H0NXMKO0] - 실시간으로 국내주식 장운영정보를 구독하거나 구독 해제하는 웹소켓 API입니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내는 값 - tr_key (str): [필수] 종목코드 (빈 문자열 불가) - - Returns: - message (dict): 실시간으로 수신된 메시지 데이터 - columns (list[str]): 응답 데이터의 컬럼 정보 - - Raises: - ValueError: tr_key가 빈 문자열인 경우 발생 - - Example: - >>> msg, columns = market_status_nxt("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - Note: - 이 함수는 웹소켓을 통해 실시간 데이터를 구독합니다. 구독을 시작하면 서버로부터 실시간 데이터가 지속적으로 전송됩니다. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key는 빈 문자열일 수 없습니다.") - - tr_id = "H0NXMKO0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 데이터 수신 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터의 컬럼 정보 - columns = [ - "MKSC_SHRN_ISCD", # 종목코드 - "TRHT_YN", # 거래정지 여부 - "TR_SUSP_REAS_CNTT", # 거래 정지 사유 내용 - "MKOP_CLS_CODE", # 장운영 구분 코드 - "ANTC_MKOP_CLS_CODE", # 예상 장운영 구분 코드 - "MRKT_TRTM_CLS_CODE", # 임의연장구분코드 - "DIVI_APP_CLS_CODE", # 동시호가배분처리구분코드 - "ISCD_STAT_CLS_CODE", # 종목상태구분코드 - "VI_CLS_CODE", # VI적용구분코드 - "OVTM_VI_CLS_CODE", # 시간외단일가VI적용구분코드 - "EXCH_CLS_CODE", # 거래소 구분코드 - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 장운영정보(통합) -############################################################################################## - -def market_status_total( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 장운영정보 (통합)[H0UNMKO0] 실시간 데이터 구독 함수 - 이 함수는 웹소켓을 통해 실시간으로 국내주식 장운영정보를 구독합니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내는 값 - tr_key (str): [필수] 종목코드, 구독할 종목의 고유 코드 - - Returns: - message (dict): 실시간으로 수신된 메시지 데이터 - columns (list[str]): 수신된 데이터의 컬럼 정보 - - Raises: - ValueError: tr_key가 빈 문자열인 경우 발생 - - Example: - >>> msg, columns = market_status_total("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - Note: - 이 함수는 웹소켓을 통해 실시간 데이터를 구독하므로, 지속적인 데이터 수신이 가능합니다. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key는 필수 입력값입니다.") - - tr_id = "H0UNMKO0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # kis 모듈을 사용하여 데이터 수신 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터의 컬럼 정보 - columns = [ - "TRHT_YN", # 거래정지 여부 - "TR_SUSP_REAS_CNTT", # 거래 정지 사유 내용 - "MKOP_CLS_CODE", # 장운영 구분 코드 - "ANTC_MKOP_CLS_CODE", # 예상 장운영 구분 코드 - "MRKT_TRTM_CLS_CODE", # 임의연장구분코드 - "DIVI_APP_CLS_CODE", # 동시호가배분처리구분코드 - "ISCD_STAT_CLS_CODE", # 종목상태구분코드 - "VI_CLS_CODE", # VI적용구분코드 - "OVTM_VI_CLS_CODE", # 시간외단일가VI적용구분코드 - "EXCH_CLS_CODE", # 거래소 구분코드 - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간회원사 (KRX) [실시간-047] -############################################################################################## - -def member_krx( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 실시간 회원사 (KRX) 데이터 구독 함수 [H0STMBC0] - - 이 함수는 한국투자증권 웹소켓 API를 통해 실시간으로 국내주식 회원사 데이터를 구독합니다. - 웹소켓을 통해 실시간 데이터를 수신하며, 구독 등록 및 해제를 지원합니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내는 문자열 - tr_key (str): [필수] 종목코드를 나타내는 문자열. 빈 문자열일 수 없습니다. - - Returns: - message (dict): 구독 요청에 대한 응답 메시지 - columns (list[str]): 응답 데이터의 컬럼 정보 리스트 - - Raises: - ValueError: tr_key가 빈 문자열인 경우 발생 - - Example: - >>> msg, columns = member_krx("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - Note: - 실시간 데이터는 웹소켓을 통해 지속적으로 수신됩니다. 구독 해제를 원할 경우, tr_type을 "0"으로 설정하여 호출하십시오. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key is required and cannot be an empty string") - - tr_id = "H0STMBC0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 데이터 구독 요청 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터의 컬럼 정보 - columns = [ - "mksc_shrn_iscd", - "seln2_mbcr_name1", - "seln2_mbcr_name2", - "seln2_mbcr_name3", - "seln2_mbcr_name4", - "seln2_mbcr_name5", - "byov_mbcr_name1", - "byov_mbcr_name2", - "byov_mbcr_name3", - "byov_mbcr_name4", - "byov_mbcr_name5", - "total_seln_qty1", - "total_seln_qty2", - "total_seln_qty3", - "total_seln_qty4", - "total_seln_qty5", - "total_shnu_qty1", - "total_shnu_qty2", - "total_shnu_qty3", - "total_shnu_qty4", - "total_shnu_qty5", - "seln_mbcr_glob_yn_1", - "seln_mbcr_glob_yn_2", - "seln_mbcr_glob_yn_3", - "seln_mbcr_glob_yn_4", - "seln_mbcr_glob_yn_5", - "shnu_mbcr_glob_yn_1", - "shnu_mbcr_glob_yn_2", - "shnu_mbcr_glob_yn_3", - "shnu_mbcr_glob_yn_4", - "shnu_mbcr_glob_yn_5", - "seln_mbcr_no1", - "seln_mbcr_no2", - "seln_mbcr_no3", - "seln_mbcr_no4", - "seln_mbcr_no5", - "shnu_mbcr_no1", - "shnu_mbcr_no2", - "shnu_mbcr_no3", - "shnu_mbcr_no4", - "shnu_mbcr_no5", - "seln_mbcr_rlim1", - "seln_mbcr_rlim2", - "seln_mbcr_rlim3", - "seln_mbcr_rlim4", - "seln_mbcr_rlim5", - "shnu_mbcr_rlim1", - "shnu_mbcr_rlim2", - "shnu_mbcr_rlim3", - "shnu_mbcr_rlim4", - "shnu_mbcr_rlim5", - "seln_qty_icdc1", - "seln_qty_icdc2", - "seln_qty_icdc3", - "seln_qty_icdc4", - "seln_qty_icdc5", - "shnu_qty_icdc1", - "shnu_qty_icdc2", - "shnu_qty_icdc3", - "shnu_qty_icdc4", - "shnu_qty_icdc5", - "glob_total_seln_qty", - "glob_total_shnu_qty", - "glob_total_seln_qty_icdc", - "glob_total_shnu_qty_icdc", - "glob_ntby_qty", - "glob_seln_rlim", - "glob_shnu_rlim", - "seln2_mbcr_eng_name1", - "seln2_mbcr_eng_name2", - "seln2_mbcr_eng_name3", - "seln2_mbcr_eng_name4", - "seln2_mbcr_eng_name5", - "byov_mbcr_eng_name1", - "byov_mbcr_eng_name2", - "byov_mbcr_eng_name3", - "byov_mbcr_eng_name4", - "byov_mbcr_eng_name5", - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간회원사 (NXT) -############################################################################################## - -def member_nxt( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 실시간회원사 (NXT)[H0NXMBC0] - 국내주식 실시간회원사 (NXT) API를 통해 실시간 데이터를 구독합니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내는 값 - tr_key (str): [필수] 종목코드, 빈 문자열이 아니어야 함 - - Returns: - message (dict): 실시간 데이터 메시지 - columns (list[str]): 응답 데이터의 컬럼 정보 - - Raises: - ValueError: tr_key가 빈 문자열인 경우 발생 - - Example: - >>> msg, columns = member_nxt("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - Note: - 이 함수는 웹소켓을 통해 실시간 데이터를 구독합니다. 구독을 시작하려면 tr_type을 "1"로 설정하고, - 구독을 해제하려면 "0"으로 설정하십시오. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key는 빈 문자열일 수 없습니다.") - - tr_id = "H0NXMBC0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 실시간 데이터 구독 요청 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터의 컬럼 정보 - columns = [ - "MKSC_SHRN_ISCD", - "SELN2_MBCR_NAME1", - "SELN2_MBCR_NAME2", - "SELN2_MBCR_NAME3", - "SELN2_MBCR_NAME4", - "SELN2_MBCR_NAME5", - "BYOV_MBCR_NAME1", - "BYOV_MBCR_NAME2", - "BYOV_MBCR_NAME3", - "BYOV_MBCR_NAME4", - "BYOV_MBCR_NAME5", - "TOTAL_SELN_QTY1", - "TOTAL_SELN_QTY2", - "TOTAL_SELN_QTY3", - "TOTAL_SELN_QTY4", - "TOTAL_SELN_QTY5", - "TOTAL_SHNU_QTY1", - "TOTAL_SHNU_QTY2", - "TOTAL_SHNU_QTY3", - "TOTAL_SHNU_QTY4", - "TOTAL_SHNU_QTY5", - "SELN_MBCR_GLOB_YN_1", - "SELN_MBCR_GLOB_YN_2", - "SELN_MBCR_GLOB_YN_3", - "SELN_MBCR_GLOB_YN_4", - "SELN_MBCR_GLOB_YN_5", - "SHNU_MBCR_GLOB_YN_1", - "SHNU_MBCR_GLOB_YN_2", - "SHNU_MBCR_GLOB_YN_3", - "SHNU_MBCR_GLOB_YN_4", - "SHNU_MBCR_GLOB_YN_5", - "SELN_MBCR_NO1", - "SELN_MBCR_NO2", - "SELN_MBCR_NO3", - "SELN_MBCR_NO4", - "SELN_MBCR_NO5", - "SHNU_MBCR_NO1", - "SHNU_MBCR_NO2", - "SHNU_MBCR_NO3", - "SHNU_MBCR_NO4", - "SHNU_MBCR_NO5", - "SELN_MBCR_RLIM1", - "SELN_MBCR_RLIM2", - "SELN_MBCR_RLIM3", - "SELN_MBCR_RLIM4", - "SELN_MBCR_RLIM5", - "SHNU_MBCR_RLIM1", - "SHNU_MBCR_RLIM2", - "SHNU_MBCR_RLIM3", - "SHNU_MBCR_RLIM4", - "SHNU_MBCR_RLIM5", - "SELN_QTY_ICDC1", - "SELN_QTY_ICDC2", - "SELN_QTY_ICDC3", - "SELN_QTY_ICDC4", - "SELN_QTY_ICDC5", - "SHNU_QTY_ICDC1", - "SHNU_QTY_ICDC2", - "SHNU_QTY_ICDC3", - "SHNU_QTY_ICDC4", - "SHNU_QTY_ICDC5", - "GLOB_TOTAL_SELN_QTY", - "GLOB_TOTAL_SHNU_QTY", - "GLOB_TOTAL_SELN_QTY_ICDC", - "GLOB_TOTAL_SHNU_QTY_ICDC", - "GLOB_NTBY_QTY", - "GLOB_SELN_RLIM", - "GLOB_SHNU_RLIM", - "SELN2_MBCR_ENG_NAME1", - "SELN2_MBCR_ENG_NAME2", - "SELN2_MBCR_ENG_NAME3", - "SELN2_MBCR_ENG_NAME4", - "SELN2_MBCR_ENG_NAME5", - "BYOV_MBCR_ENG_NAME1", - "BYOV_MBCR_ENG_NAME2", - "BYOV_MBCR_ENG_NAME3", - "BYOV_MBCR_ENG_NAME4", - "BYOV_MBCR_ENG_NAME5", - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간회원사 (통합) -############################################################################################## - -def member_total( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 실시간회원사 (통합)[H0UNMBC0] - 국내주식 실시간회원사 (통합) API입니다. 이 함수는 웹소켓을 통해 실시간 데이터를 구독하거나 구독 해제합니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내는 값 - tr_key (str): [필수] 종목코드, 빈 문자열이 아니어야 함 - - Returns: - message (dict): 실시간으로 수신된 메시지 데이터 - columns (list[str]): 응답 데이터의 컬럼 정보 - - Example: - >>> msg, columns = member_total("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - Note: - 이 함수는 실시간 데이터를 처리하기 위해 웹소켓을 사용합니다. 구독을 등록하면 실시간으로 데이터가 수신됩니다. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key는 필수 입력값입니다.") - - tr_id = "H0UNMBC0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 웹소켓을 통해 데이터 수신 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터의 컬럼 정보 - columns = [ - "MKSC_SHRN_ISCD", - "SELN2_MBCR_NAME1", - "SELN2_MBCR_NAME2", - "SELN2_MBCR_NAME3", - "SELN2_MBCR_NAME4", - "SELN2_MBCR_NAME5", - "BYOV_MBCR_NAME1", - "BYOV_MBCR_NAME2", - "BYOV_MBCR_NAME3", - "BYOV_MBCR_NAME4", - "BYOV_MBCR_NAME5", - "TOTAL_SELN_QTY1", - "TOTAL_SELN_QTY2", - "TOTAL_SELN_QTY3", - "TOTAL_SELN_QTY4", - "TOTAL_SELN_QTY5", - "TOTAL_SHNU_QTY1", - "TOTAL_SHNU_QTY2", - "TOTAL_SHNU_QTY3", - "TOTAL_SHNU_QTY4", - "TOTAL_SHNU_QTY5", - "SELN_MBCR_GLOB_YN_1", - "SELN_MBCR_GLOB_YN_2", - "SELN_MBCR_GLOB_YN_3", - "SELN_MBCR_GLOB_YN_4", - "SELN_MBCR_GLOB_YN_5", - "SHNU_MBCR_GLOB_YN_1", - "SHNU_MBCR_GLOB_YN_2", - "SHNU_MBCR_GLOB_YN_3", - "SHNU_MBCR_GLOB_YN_4", - "SHNU_MBCR_GLOB_YN_5", - "SELN_MBCR_NO1", - "SELN_MBCR_NO2", - "SELN_MBCR_NO3", - "SELN_MBCR_NO4", - "SELN_MBCR_NO5", - "SHNU_MBCR_NO1", - "SHNU_MBCR_NO2", - "SHNU_MBCR_NO3", - "SHNU_MBCR_NO4", - "SHNU_MBCR_NO5", - "SELN_MBCR_RLIM1", - "SELN_MBCR_RLIM2", - "SELN_MBCR_RLIM3", - "SELN_MBCR_RLIM4", - "SELN_MBCR_RLIM5", - "SHNU_MBCR_RLIM1", - "SHNU_MBCR_RLIM2", - "SHNU_MBCR_RLIM3", - "SHNU_MBCR_RLIM4", - "SHNU_MBCR_RLIM5", - "SELN_QTY_ICDC1", - "SELN_QTY_ICDC2", - "SELN_QTY_ICDC3", - "SELN_QTY_ICDC4", - "SELN_QTY_ICDC5", - "SHNU_QTY_ICDC1", - "SHNU_QTY_ICDC2", - "SHNU_QTY_ICDC3", - "SHNU_QTY_ICDC4", - "SHNU_QTY_ICDC5", - "GLOB_TOTAL_SELN_QTY", - "GLOB_TOTAL_SHNU_QTY", - "GLOB_TOTAL_SELN_QTY_ICDC", - "GLOB_TOTAL_SHNU_QTY_ICDC", - "GLOB_NTBY_QTY", - "GLOB_SELN_RLIM", - "GLOB_SHNU_RLIM", - "SELN2_MBCR_ENG_NAME1", - "SELN2_MBCR_ENG_NAME2", - "SELN2_MBCR_ENG_NAME3", - "SELN2_MBCR_ENG_NAME4", - "SELN2_MBCR_ENG_NAME5", - "BYOV_MBCR_ENG_NAME1", - "BYOV_MBCR_ENG_NAME2", - "BYOV_MBCR_ENG_NAME3", - "BYOV_MBCR_ENG_NAME4", - "BYOV_MBCR_ENG_NAME5", - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 시간외 실시간호가 (KRX) [실시간-025] -############################################################################################## - -def overtime_asking_price_krx( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 시간외 실시간호가 (KRX)[H0STOAA0] - 국내주식 시간외 실시간호가 API입니다. - 국내주식 시간외 단일가(16:00~18:00) 시간대에 실시간호가 데이터 확인 가능합니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부 - tr_key (str): [필수] 종목코드 (빈 문자열 불가) - - Returns: - message (dict): 메시지 데이터 - columns (list[str]): 컬럼 정보 - - Example: - >>> msg, columns = subscribe_overtime_asking_price_krx("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - 실시간 데이터는 웹소켓을 통해 지속적으로 수신됩니다. 구독을 해제하지 않으면 데이터가 계속 수신됩니다. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key는 필수 입력값입니다.") - - tr_id = "H0STOAA0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 데이터 요청 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터 컬럼 정보 - columns = [ - "mksc_shrn_iscd", - "bsop_hour", - "hour_cls_code", - "askp1", - "askp2", - "askp3", - "askp4", - "askp5", - "askp6", - "askp7", - "askp8", - "askp9", - "bidp1", - "bidp2", - "bidp3", - "bidp4", - "bidp5", - "bidp6", - "bidp7", - "bidp8", - "bidp9", - "askp_rsqn1", - "askp_rsqn2", - "askp_rsqn3", - "askp_rsqn4", - "askp_rsqn5", - "askp_rsqn6", - "askp_rsqn7", - "askp_rsqn8", - "askp_rsqn9", - "bidp_rsqn1", - "bidp_rsqn2", - "bidp_rsqn3", - "bidp_rsqn4", - "bidp_rsqn5", - "bidp_rsqn6", - "bidp_rsqn7", - "bidp_rsqn8", - "bidp_rsqn9", - "total_askp_rsqn", - "total_bidp_rsqn", - "ovtm_total_askp_rsqn", - "ovtm_total_bidp_rsqn", - "antc_cnpr", - "antc_cnqn", - "antc_vol", - "antc_cntg_vrss", - "antc_cntg_vrss_sign", - "antc_cntg_prdy_ctrt", - "acml_vol", - "total_askp_rsqn_icdc", - "total_bidp_rsqn_icdc", - "ovtm_total_askp_icdc", - "ovtm_total_bidp_icdc", - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 시간외 실시간체결가 (KRX) [실시간-042] -############################################################################################## - -def overtime_ccnl_krx( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 시간외 실시간체결가 (KRX)[H0STOUP0] - 국내주식 시간외 실시간체결가 API입니다. - 국내주식 시간외 단일가(16:00~18:00) 시간대에 실시간체결가 데이터 확인 가능합니다. - - 실시간 데이터 구독을 위한 웹소켓 함수입니다. - tr_type은 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내며, - tr_key는 구독할 종목의 코드를 나타냅니다. - - [참고자료] - 종목코드 마스터파일 파이썬 정제코드는 한국투자증권 Github 참고 부탁드립니다. - https://github.com/koreainvestment/open-trading-api/tree/main/stocks_info - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부 - tr_key (str): [필수] 구독할 종목의 코드 (빈 문자열 불가) - - Returns: - message (dict): 메시지 데이터 - columns (list[str]): 컬럼 정보 - - Example: - >>> msg, columns = overtime_ccnl_krx("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key is required and cannot be an empty string") - - tr_id = "H0STOUP0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 데이터 요청 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터 컬럼 정보 - columns = [ - "mksc_shrn_iscd", - "stck_cntg_hour", - "stck_prpr", - "prdy_vrss_sign", - "prdy_vrss", - "prdy_ctrt", - "wghn_avrg_stck_prc", - "stck_oprc", - "stck_hgpr", - "stck_lwpr", - "askp1", - "bidp1", - "cntg_vol", - "acml_vol", - "acml_tr_pbmn", - "seln_cntg_csnu", - "shnu_cntg_csnu", - "ntby_cntg_csnu", - "cttr", - "seln_cntg_smtn", - "shnu_cntg_smtn", - "cntg_cls_code", - "shnu_rate", - "prdy_vol_vrss_acml_vol_rate", - "oprc_hour", - "oprc_vrss_prpr_sign", - "oprc_vrss_prpr", - "hgpr_hour", - "hgpr_vrss_prpr_sign", - "hgpr_vrss_prpr", - "lwpr_hour", - "lwpr_vrss_prpr_sign", - "lwpr_vrss_prpr", - "bsop_date", - "new_mkop_cls_code", - "trht_yn", - "askp_rsqn1", - "bidp_rsqn1", - "total_askp_rsqn", - "total_bidp_rsqn", - "vol_tnrt", - "prdy_smns_hour_acml_vol", - "prdy_smns_hour_acml_vol_rate", - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 시간외 실시간예상체결 (KRX) [실시간-024] -############################################################################################## - -def overtime_exp_ccnl_krx( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 시간외 실시간예상체결 (KRX)[H0STOAC0] - 국내주식 시간외 단일가(16:00~18:00) 시간대에 실시간예상체결 데이터를 구독합니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타냅니다. - tr_key (str): [필수] 종목코드. 빈 문자열이 아니어야 합니다. - - Returns: - message (dict): 실시간 데이터 구독에 대한 메시지 데이터. - columns (list[str]): 실시간 데이터의 컬럼 정보. - - Raises: - ValueError: tr_key가 빈 문자열인 경우 발생합니다. - - Example: - >>> msg, columns = subscribe_overtime_exp_ccnl_krx("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - 실시간 데이터는 웹소켓을 통해 수신되며, 구독이 성공적으로 등록되면 실시간으로 데이터를 받을 수 있습니다. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key는 필수 입력값입니다.") - - tr_id = "H0STOAC0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 데이터 구독 요청 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터의 컬럼 정보 - columns = [ - "mksc_shrn_iscd", - "stck_cntg_hour", - "stck_prpr", - "prdy_vrss_sign", - "prdy_vrss", - "prdy_ctrt", - "wghn_avrg_stck_prc", - "stck_oprc", - "stck_hgpr", - "stck_lwpr", - "askp1", - "bidp1", - "cntg_vol", - "acml_vol", - "acml_tr_pbmn", - "seln_cntg_csnu", - "shnu_cntg_csnu", - "ntby_cntg_csnu", - "cttr", - "seln_cntg_smtn", - "shnu_cntg_smtn", - "cntg_cls_code", - "shnu_rate", - "prdy_vol_vrss_acml_vol_rate", - "oprc_hour", - "oprc_vrss_prpr_sign", - "oprc_vrss_prpr", - "hgpr_hour", - "hgpr_vrss_prpr_sign", - "hgpr_vrss_prpr", - "lwpr_hour", - "lwpr_vrss_prpr_sign", - "lwpr_vrss_prpr", - "bsop_date", - "new_mkop_cls_code", - "trht_yn", - "askp_rsqn1", - "bidp_rsqn1", - "total_askp_rsqn", - "total_bidp_rsqn", - "vol_tnrt", - "prdy_smns_hour_acml_vol", - "prdy_smns_hour_acml_vol_rate", - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간프로그램매매 (KRX) [실시간-048] -############################################################################################## - -def program_trade_krx( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 실시간프로그램매매 (KRX)[H0STPGM0] 구독 함수 - - 이 함수는 한국투자증권 웹소켓 API를 통해 실시간으로 국내 주식의 프로그램 매매 데이터를 구독합니다. - 웹소켓을 통해 실시간 데이터를 수신하며, 구독 등록 및 해제를 지원합니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내는 문자열 - tr_key (str): [필수] 종목코드. 빈 문자열이 아니어야 하며, 유효한 종목코드 형식이어야 합니다. - - Returns: - message (dict): 웹소켓을 통해 수신된 메시지 데이터 - columns (list[str]): 응답 데이터의 컬럼 정보 리스트 - - Raises: - ValueError: tr_key가 빈 문자열인 경우 발생 - - Example: - >>> msg, columns = program_trade_krx("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - 실시간 데이터는 웹소켓을 통해 지속적으로 수신되며, 구독 해제 요청을 보내기 전까지 계속됩니다. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key는 필수 입력값입니다.") - - # 거래 ID 설정 - tr_id = "H0STPGM0" - - # 요청 파라미터 설정 - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 데이터 요청 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터 컬럼 정보 - columns = [ - "mksc_shrn_iscd", # 유가증권단축종목코드 - "stck_cntg_hour", # 주식체결시간 - "seln_cnqn", # 매도체결량 - "seln_tr_pbmn", # 매도거래대금 - "shnu_cnqn", # 매수2체결량 - "shnu_tr_pbmn", # 매수2거래대금 - "ntby_cnqn", # 순매수체결량 - "ntby_tr_pbmn", # 순매수거래대금 - "seln_rsqn", # 매도호가잔량 - "shnu_rsqn", # 매수호가잔량 - "whol_ntby_qty", # 전체순매수호가잔량 - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간프로그램매매 (NXT) -############################################################################################## - -def program_trade_nxt( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 실시간프로그램매매 (NXT)[H0NXPGM0] - 국내주식 실시간프로그램매매 (NXT) API입니다. 이 함수는 웹소켓을 통해 실시간 데이터를 구독하거나 구독 해제합니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내는 값 - tr_key (str): [필수] 종목코드 (빈 문자열 불가) - - Returns: - message (dict): 실시간 데이터 메시지 - columns (list[str]): 응답 데이터의 컬럼 정보 - - Example: - >>> msg, columns = program_trade_nxt("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - Note: - 실시간 데이터는 웹소켓을 통해 지속적으로 업데이트됩니다. 구독을 해제하지 않으면 데이터 스트림이 계속 유지됩니다. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key는 필수 입력값입니다.") - - # 거래 ID 설정 - tr_id = "H0NXPGM0" - - # 요청 파라미터 설정 - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 데이터 요청 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터의 컬럼 정보 - columns = [ - "MKSC_SHRN_ISCD", # 유가증권 단축 종목코드 - "STCK_CNTG_HOUR", # 주식 체결 시간 - "SELN_CNQN", # 매도 체결량 - "SELN_TR_PBMN", # 매도 거래 대금 - "SHNU_CNQN", # 매수2 체결량 - "SHNU_TR_PBMN", # 매수2 거래 대금 - "NTBY_CNQN", # 순매수 체결량 - "NTBY_TR_PBMN", # 순매수 거래 대금 - "SELN_RSQN", # 매도호가잔량 - "SHNU_RSQN", # 매수호가잔량 - "WHOL_NTBY_QTY", # 전체순매수호가잔량 - ] - - return msg, columns - -############################################################################################## -# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간프로그램매매 (통합) -############################################################################################## - -def program_trade_total( - tr_type: str, - tr_key: str, -) -> tuple[dict, list[str]]: - """ - 국내주식 실시간프로그램매매 (통합)[H0UNPGM0] - 국내주식 실시간프로그램매매 (통합) API를 통해 실시간 데이터를 구독합니다. - - Args: - tr_type (str): [필수] 구독 등록("1") 또는 해제("0") 여부를 나타내는 값 - tr_key (str): [필수] 종목코드 (빈 문자열 불가) - - Returns: - message (dict): 실시간 데이터 메시지 - columns (list[str]): 응답 데이터의 컬럼 정보 - - Raises: - ValueError: tr_key가 빈 문자열인 경우 발생 - - Example: - >>> msg, columns = program_trade_total("1", "005930") - >>> print(msg, columns) - - Note: - 이 함수는 웹소켓을 통해 실시간 데이터를 구독합니다. - 구독을 시작하려면 tr_type을 "1"로 설정하고, 해제하려면 "0"으로 설정하세요. - """ - - # 필수 파라미터 검증 - if not tr_key: - raise ValueError("tr_key는 빈 문자열일 수 없습니다.") - - tr_id = "H0UNPGM0" - - params = { - "tr_key": tr_key, - } - - # 웹소켓을 통해 실시간 데이터 구독 - msg = ka.data_fetch(tr_id, tr_type, params) - - # 응답 데이터의 컬럼 정보 - columns = [ - "MKSC_SHRN_ISCD", # 유가증권 단축 종목코드 - "STCK_CNTG_HOUR", # 주식 체결 시간 - "SELN_CNQN", # 매도 체결량 - "SELN_TR_PBMN", # 매도 거래 대금 - "SHNU_CNQN", # 매수2 체결량 - "SHNU_TR_PBMN", # 매수2 거래 대금 - "NTBY_CNQN", # 순매수 체결량 - "NTBY_TR_PBMN", # 순매수 거래 대금 - "SELN_RSQN", # 매도호가잔량 - "SHNU_RSQN", # 매수호가잔량 - "WHOL_NTBY_QTY", # 전체순매수호가잔량 - ] - - return msg, columns - - diff --git a/temp-kis-domestic-functions.py b/temp-kis-domestic-functions.py deleted file mode 100644 index e585487..0000000 --- a/temp-kis-domestic-functions.py +++ /dev/null @@ -1,13463 +0,0 @@ -import logging -import time -import sys -from typing import Optional, Tuple - -import pandas as pd - -sys.path.extend(['..', '.']) -import kis_auth as ka - -# 로깅 설정 -logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s') -logger = logging.getLogger(__name__) - - -############################################################################################## -# [국내주식] 기본시세 > 국내주식 시간외잔량 순위[v1_국내주식-093] -############################################################################################## - -def after_hour_balance( - fid_input_price_1: str, # 입력 가격1 - fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드 - fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드 - fid_rank_sort_cls_code: str, # 순위 정렬 구분 코드 - fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드 - fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드 - fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드 - fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드 - fid_vol_cnt: str, # 거래량 수 - fid_input_price_2: str, # 입력 가격2 - 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 시간외잔량 순위[v1_국내주식-093] - 국내주식 시간외잔량 순위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다. - - Args: - fid_input_price_1 (str): 입력값 없을때 전체 (가격 ~) - fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (주식 J) - fid_cond_scr_div_code (str): Unique key( 20176 ) - fid_rank_sort_cls_code (str): 1: 장전 시간외, 2: 장후 시간외, 3:매도잔량, 4:매수잔량 - fid_div_cls_code (str): 0 : 전체 - fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200 - fid_trgt_exls_cls_code (str): 0 : 전체 - fid_trgt_cls_code (str): 0 : 전체 - fid_vol_cnt (str): 입력값 없을때 전체 (거래량 ~) - 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 시간외잔량 순위 데이터 - - Example: - >>> df = after_hour_balance( - ... fid_input_price_1="", - ... 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) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/after-hour-balance" - # 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. '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')") - - 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() - - # API 호출 URL 및 거래 ID 설정 - - tr_id = "FHPST01760000" - - # API 요청 파라미터 설정 - params = { - "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, - } - - # 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'): - 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 - - # 다음 페이지 호출 - if tr_cont == "M": - logger.info("Calling next page...") - ka.smart_sleep() - 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: - # 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] 순위분석 > 국내주식 대량체결건수 상위[국내주식-107] -############################################################################################## - -def bulk_trans_num( - 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 - 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 대량체결건수 상위[국내주식-107] - 국내주식 대량체결건수 상위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다. - - Args: - fid_aply_rang_prc_2 (str): ~ 가격 - 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: - >>> 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 - ) - 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] 시세분석 > 국내주식 상하한가 포착 [국내주식-190] -############################################################################################## - -def capture_uplowprice( - 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: - """ - 국내주식 상하한가 포착 API입니다. - 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0917] 실시간 상하한가 포착 화면 의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다. - - Args: - 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 - - Returns: - pd.DataFrame: 상하한가 포착 데이터 - - Example: - >>> df = capture_uplowprice("J", "11300", "0", "0", "0000") - >>> print(df) - """ - 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: - res.printError(url=api_url) - return pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 업종/기타 > 국내휴장일조회[국내주식-040] -############################################################################################## - -def chk_holiday( - bass_dt: str, # 기준일자 (YYYYMMDD) - 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: - """ - (★중요) 국내휴장일조회(TCA0903R) 서비스는 당사 원장서비스와 연관되어 있어 - 단시간 내 다수 호출시 서비스에 영향을 줄 수 있어 가급적 1일 1회 호출 부탁드립니다. - - 국내휴장일조회 API입니다. - 영업일, 거래일, 개장일, 결제일 여부를 조회할 수 있습니다. - 주문을 넣을 수 있는지 확인하고자 하실 경우 개장일여부(opnd_yn)을 사용하시면 됩니다. - - Args: - bass_dt (str): [필수] 기준일자 (ex. YYYYMMDD) - NK100 (str): 연속조회키 - FK100 (str): 연속조회검색조건 - tr_cont (str): 연속거래여부 - dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 - depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리) - max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한 - - Returns: - pd.DataFrame: 국내휴장일조회 데이터 - - Example: - >>> df = chk_holiday(bass_dt="20250630") - >>> print(df) - """ - 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 - 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: - >>> 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: - 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 - 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()) - res.printError(api_url) - return pd.DataFrame(), pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 시세분석 > 프로그램매매 종합현황(일별)[국내주식-115] -############################################################################################## - -def comp_program_trade_daily( - fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건시장분류코드 (ex. J:주식,NX:NXT,UN:통합) - fid_mrkt_cls_code: str, # [필수] 시장구분코드 (ex. K:코스피,Q:코스닥) - fid_input_date_1: str = "", # 검색시작일 - fid_input_date_2: str = "" # 검색종료일 -) -> pd.DataFrame: - """ - 프로그램매매 종합현황(일별) API입니다. - 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0460] 프로그램매매 종합현황 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다. - - Args: - fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건시장분류코드 (ex. J:주식,NX:NXT,UN:통합) - fid_mrkt_cls_code (str): [필수] 시장구분코드 (ex. K:코스피,Q:코스닥) - fid_input_date_1 (str): 검색시작일 - fid_input_date_2 (str): 검색종료일 - - Returns: - pd.DataFrame: 프로그램매매 종합현황(일별) 데이터 - - Example: - >>> df = comp_program_trade_daily("J", "K", "20250101", "20250617") - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/comp-program-trade-daily" - - if fid_cond_mrkt_div_code == "": - raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J:주식,NX:NXT,UN:통합')") - - if fid_mrkt_cls_code == "": - raise ValueError("fid_mrkt_cls_code is required (e.g. 'K:코스피,Q:코스닥')") - - tr_id = "FHPPG04600001" - - params = { - "FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code, - "FID_MRKT_CLS_CODE": fid_mrkt_cls_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(): - return pd.DataFrame(res.getBody().output) - else: - res.printError(url=api_url) - return pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 시세분석 > 프로그램매매 종합현황(시간) [국내주식-114] -############################################################################################## - -def comp_program_trade_today( - fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 시장 구분 코드 (J:KRX,NX:NXT,UN:통합) - fid_mrkt_cls_code: str, # [필수] 시장구분코드 (K:코스피, Q:코스닥) - fid_sctn_cls_code: str = "", # 구간 구분 코드 - fid_input_iscd: str = "", # 입력종목코드 - fid_cond_mrkt_div_code1: str = "", # 시장분류코드 - fid_input_hour_1: str = "" # 입력시간 -) -> pd.DataFrame: - """ - 프로그램매매 종합현황(시간) API입니다. - 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0460] 프로그램매매 종합현황 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다. - - ※ 장시간(09:00~15:30) 동안의 최근 30분간의 데이터 확인이 가능하며, 다음조회가 불가합니다. - ※ 장시간(09:00~15:30) 이후에는 bsop_hour 에 153000 ~ 170000 까지의 시간데이터가 출력되지만 데이터는 모두 동일한 장마감 데이터인 점 유의 부탁드립니다. - - Args: - fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 시장 구분 코드 (ex. J:KRX,NX:NXT,UN:통합) - fid_mrkt_cls_code (str): [필수] 시장구분코드 (ex. K:코스피, Q:코스닥) - fid_sctn_cls_code (str): 구간 구분 코드 - fid_input_iscd (str): 입력종목코드 - fid_cond_mrkt_div_code1 (str): 시장분류코드 - fid_input_hour_1 (str): 입력시간 - - Returns: - pd.DataFrame: 프로그램매매 종합현황 데이터 - - Example: - >>> df = comp_program_trade_today("J", "K") - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/comp-program-trade-today" - - # 필수 파라미터 검증 - 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_mrkt_cls_code == "": - raise ValueError("fid_mrkt_cls_code is required (e.g. 'K:코스피, Q:코스닥')") - - tr_id = "FHPPG04600101" # 프로그램매매 종합현황(시간) - - params = { - "FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code, # 시장 구분 코드 - "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 - "FID_COND_MRKT_DIV_CODE1": fid_cond_mrkt_div_code1, # 시장분류코드 - "FID_INPUT_HOUR_1": fid_input_hour_1 # 입력시간 - } - - res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params) - - if res.isOK(): - # array 타입이므로 DataFrame으로 반환 - 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 신용잔고 상위 [국내주식-109] -############################################################################################## - -def credit_balance( - fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드 - 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 -) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: - """ - [국내주식] 순위분석 - 국내주식 신용잔고 상위[국내주식-109] - 국내주식 신용잔고 상위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다. - - Args: - fid_cond_scr_div_code (str): Unique key(11701) - 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) - 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 - depth (int): 현재 재귀 깊이 - max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10) - - Returns: - Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 국내주식 신용잔고 상위 데이터 - - Example: - >>> 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 - max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10) - - Returns: - Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 당사 신용가능종목 데이터 - - Example: - >>> 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 - 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. '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: - 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 = "FHPST04770000" - - # 요청 파라미터 설정 - 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 - 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 - - # 다음 페이지 호출 - if tr_cont == "M": - 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: - # 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] 시세분석 > 국내주식 신용잔고 일별추이[국내주식-110] -############################################################################################## - -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: - """ - 국내주식 신용잔고 일별추이 API입니다. - 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0476] 국내주식 신용잔고 일별추이 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다. - 한 번의 호출에 최대 30건 확인 가능하며, fid_input_date_1 을 입력하여 다음 조회가 가능합니다. - - ※ 상환수량은 "매도상환수량+현금상환수량"의 합계 수치입니다. - - 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 - - Example: - >>> 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() - - -############################################################################################## -# [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 - - Example: - >>> df1, df2, df3, df4 = estimate_perform("265520") - >>> print(df1) - >>> print(df2) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/estimate-perform" - # 필수 파라미터 검증 - 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 - 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(), - dataframe3 if dataframe3 is not None else pd.DataFrame(), - dataframe4 if dataframe4 is not None else pd.DataFrame() - ) - - tr_id = "HHKST668300C0" - - params = { - "SHT_CD": sht_cd, - } - - 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 - - # output3 처리 - if hasattr(res.getBody(), 'output3'): - output_data = res.getBody().output3 - if output_data: - 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: - dataframe3 = pd.DataFrame() if dataframe3 is None else dataframe3 - - # output4 처리 - if hasattr(res.getBody(), 'output4'): - 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 - - tr_cont = res.getHeader().tr_cont - - if tr_cont in ["M", "F"]: - logger.info("Calling next page...") - ka.smart_sleep() - return estimate_perform( - sht_cd, dataframe1, dataframe2, dataframe3, dataframe4, "N", depth + 1, max_depth - ) - else: - logger.info("Data fetch complete.") - return dataframe1, dataframe2, dataframe3, dataframe4 - else: - logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage()) - res.printError(api_url) - return pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 기본시세 > 국내주식 장마감 예상체결가[국내주식-120] -############################################################################################## - -def exp_closing_price( - 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) -) -> pd.DataFrame: - """ - 국내주식 장마감 예상체결가 API입니다. - 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0183] 장마감 예상체결가 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다. - - Args: - 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) - - Returns: - pd.DataFrame: 국내주식 장마감 예상체결가 데이터 - - Example: - >>> df = exp_closing_price("J", "0001", "0", "11173", "0") - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/exp-closing-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. '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" - - 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() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 업종/기타 > 국내주식 예상체결지수 추이[국내주식-121] -############################################################################################## - -def exp_index_trend( - 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 - 국내주식 예상체결지수 추이[국내주식-121] - 국내주식 예상체결지수 추이 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다. - - Args: - fid_mkop_cls_code (str): 1: 장시작전, 2: 장마감 - 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 - 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 - - Example: - >>> 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() - - tr_id = "FHPST01840000" - - 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 - 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_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() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 시세분석 > 국내주식 예상체결가 추이[국내주식-118] -############################################################################################## - -def exp_price_trend( - fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드 (ex. J) - 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]: - """ - 국내주식 예상체결가 추이 API입니다. - 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0184] 예상체결지수 추이 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다. - 최대 30건 확인 가능하며, 다음 조회가 불가합니다. - - Args: - fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J) - fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456) - fid_mkop_cls_code (str): [필수] (ex. 0:전체, 4:체결량 0 제외) - - Returns: - Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1, output2) 데이터 - - Example: - >>> output1, output2 = exp_price_trend("J", "005930", "0") - >>> print(output1) - >>> print(output2) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/exp-price-trend" - - if not fid_cond_mrkt_div_code: - raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')") - - 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')") - - tr_id = "FHPST01810000" - - 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) - - 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, - fid_div_cls_code, fid_rsfl_rate1, "N", dataframe - ) - else: - print("The End") - return dataframe - else: - res.printError(api_url) - return pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 시세분석 > 국내기관_외국인 매매종목가집계[국내주식-037] -############################################################################################## - -def foreign_institution_total( - fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드 - fid_cond_scr_div_code: str, # 조건화면분류코드 - 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 -) -> pd.DataFrame: - """ - 국내기관_외국인 매매종목가집계 API입니다. - - HTS(efriend Plus) [0440] 외국인/기관 매매종목 가집계 화면을 API로 구현한 사항으로 화면을 함께 보시면 기능 이해가 쉽습니다. - - 증권사 직원이 장중에 집계/입력한 자료를 단순 누계한 수치로서, - 입력시간은 외국인 09:30, 11:20, 13:20, 14:30 / 기관종합 10:00, 11:20, 13:20, 14:30 이며, - 입력한 시간은 ±10분정도 차이가 발생할 수 있으며, 장운영 사정에 다라 변동될 수 있습니다. - - Args: - fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. V) - fid_cond_scr_div_code (str): [필수] 조건화면분류코드 (ex. 16449) - fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 0000:전체,0001:코스피,1001:코스닥,...,FAQ 종목정보 다운로드(국내) - 업종코드 참조 ) - fid_div_cls_code (str): [필수] 분류구분코드 (ex. 0:수량정열, 1:금액정열) - fid_rank_sort_cls_code (str): [필수] 순위정렬구분코드 (ex. 0:순매수상위,1:순매도상위) - fid_etc_cls_code (str): [필수] 기타구분정렬 (ex. 0:전체,1:외국인,2:기관계,3:기타) - - Returns: - pd.DataFrame: 국내기관_외국인 매매종목가집계 데이터 - - Example: - >>> df = foreign_institution_total("V", "16449", "0000", "0", "0", "0") - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/foreign-institution-total" - - if fid_cond_mrkt_div_code == "": - raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'V')") - - if fid_cond_scr_div_code == "": - raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required (e.g. '16449')") - - if fid_input_iscd == "": - raise ValueError( - "fid_input_iscd is required (e.g. '0000:전체,0001:코스피,1001:코스닥,...,FAQ 종목정보 다운로드(국내) - 업종코드 참조 ')") - - if fid_div_cls_code == "": - 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')") - - tr_id = "FHPTJ04400000" # 국내기관_외국인 매매종목가집계 - - params = { - "FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code, # 조건 시장 분류 코드 - "FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code, # 조건화면분류코드 - "FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd, # 입력 종목코드 - "FID_DIV_CLS_CODE": fid_div_cls_code, # 분류구분코드 - "FID_RANK_SORT_CLS_CODE": fid_rank_sort_cls_code, # 순위정렬구분코드 - "FID_ETC_CLS_CODE": fid_etc_cls_code # 기타구분정렬 - } - - 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 외국계 순매수추이 [국내주식-164] -############################################################################################## - -def frgnmem_pchs_trend( - fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드 (ex. J) - fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드 (ex. 123456) - fid_input_iscd_2: str # 입력 종목코드 (ex. 99999) -) -> pd.DataFrame: - """ - 종목별 외국계 순매수추이 API입니다. - 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0433] 종목별 외국계 순매수추이 화면의 기능을 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_input_iscd_2 (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 99999) - - Returns: - pd.DataFrame: 종목별 외국계 순매수추이 데이터 - - Example: - >>> df = frgnmem_pchs_trend("J", "005930", "99999") - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/frgnmem-pchs-trend" - - if not fid_cond_mrkt_div_code: - raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')") - - if not fid_input_iscd: - 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')") - - tr_id = "FHKST644400C0" - - 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, - } - - res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params) - - if res.isOK(): - output_data = pd.DataFrame(res.getBody().output) - - logging.info("Data fetch complete.") - return output_data - else: - res.printError(url=api_url) - return pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 시세분석 > 외국계 매매종목 가집계 [국내주식-161] -############################################################################################## - -def frgnmem_trade_estimate( - fid_cond_mrkt_div_code: str, - 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: - """ - 외국계 매매종목 가집계 API입니다. - 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0430] 외국계 매매종목 가집계 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다. - - Args: - fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건시장분류코드 (ex. J) - fid_cond_scr_div_code (str): [필수] 조건화면분류코드 (ex. 16441) - fid_input_iscd (str): [필수] 입력종목코드 (ex. 0000:전체, 1001:코스피, 2001:코스닥) - 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) - - Returns: - pd.DataFrame: 외국계 매매종목 가집계 데이터 - - Example: - >>> df = frgnmem_trade_estimate("J", "16441", "0000", "0", "0") - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/frgnmem-trade-estimate" - - 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. '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() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 기본시세 > 회원사 실 시간 매매동향(틱)[국내주식-163] -############################################################################################## - -def frgnmem_trade_trend( - fid_cond_scr_div_code: str, # 화면분류코드 - fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건시장구분코드 - fid_input_iscd: str, # 종목코드 - fid_input_iscd_2: str, # 회원사코드 - fid_mrkt_cls_code: str, # 시장구분코드 - fid_vol_cnt: str, # 거래량 - 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] 시세분석 - 회원사 실 시간 매매동향(틱)[국내주식-163] - 회원사 실 시간 매매동향(틱) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다. - - Args: - fid_cond_scr_div_code (str): 20432(primary key) - fid_cond_mrkt_div_code (str): J 고정입력 - 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) - 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 - depth (int): 현재 재귀 깊이 - max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10) - - Returns: - Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 회원사 실 시간 매매동향(틱) 데이터 - - Example: - >>> df1, df2 = frgnmem_trade_trend( - ... 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: - 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"]: - 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] -############################################################################################## - -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. - - Args: - tr_cont (str): 연속 거래 여부 ("공백": 초기 조회, "N": 다음 데이터 조회) - dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 - depth (int): 현재 재귀 깊이 - max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10) - - Returns: - Optional[pd.DataFrame]: HTS조회상위20종목 데이터 - - Example: - >>> 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__) - - # 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 = "HHMCM000100C0" - - # Request Query Parameter가 없으므로 빈 딕셔너리로 유지 - params = {} - - # 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 - - # 다음 페이지 호출 여부 결정 - tr_cont = res.getHeader().tr_cont - if tr_cont == "M": - logger.info("Calling next page...") - ka.smart_sleep() - return hts_top_view( - "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] 주문/계좌 > 투자계좌자산현황조회[v1_국내주식-048] -############################################################################################## - -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) - - Example: - >>> df1, df2 = inquire_account_balance("12345678", "21") - >>> 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 - 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: - >>> 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 == "": - 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 - 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. - (참고: 포럼 - 공지사항 - 신규 API 추가 안내(주식잔고조회_실현손익 외 1건)) - - 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')") - - # tr_id 설정 - if env_dv == "real": - tr_id = "FHKST01010300" - elif env_dv == "demo": - tr_id = "FHKST01010300" - 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() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 주문/계좌 > 신용매수가능조회[v1_국내주식-042] -############################################################################################## - -def inquire_credit_psamount( - cano: str, # 종합계좌번호 - acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드 - pdno: str, # 종목코드 - ord_dvsn: str, # 주문구분 - crdt_type: str, # 신용유형 - cma_evlu_amt_icld_yn: str, # CMA평가금액포함여부 - ovrs_icld_yn: str, # 해외포함여부 - ord_unpr: str = "" # 주문단가 -) -> pd.DataFrame: - """ - 신용매수가능조회 API입니다. - 신용매수주문 시 주문가능수량과 금액을 확인하실 수 있습니다. - - Args: - cano (str): [필수] 종합계좌번호 - acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 - pdno (str): [필수] 종목코드 - 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 - ord_unpr (str): 주문단가 (ex. 1주당 가격. 장전/장후 시간외, 시장가의 경우 "0" 입력 권고) - - Returns: - pd.DataFrame: 신용매수가능조회 데이터 - - Example: - >>> 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" - - # 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 pdno == "" or pdno is None: - raise ValueError("pdno is required") - - 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") - - tr_id = "TTTC8909R" - - params = { - "CANO": cano, - "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]) - logging.info("Data fetch complete.") - return current_data - else: - res.printError(url=api_url) - return pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 주문/계좌 > 주식일별주문체결조회[v1_국내주식-005] -############################################################################################## - -def inquire_daily_ccld( - 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 - 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]: - """ - 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, - 장중에는 많은 거래량으로 인해 순간적으로 DB가 밀렸거나 응답을 늦게 받거나 하는 등의 이슈가 있을 수 있어 - ① 가급적 장 종료 이후(15:30 이후) 조회하시고 - ② 조회기간(INQR_STRT_DT와 INQR_END_DT 사이의 간격)을 보다 짧게 해서 조회하는 것을 - 권유드립니다. - - Args: - env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의) - pd_dv (str): [필수] 3개월이전이내구분 (ex. 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 (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: - Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1 데이터프레임, output2 데이터프레임) - - Example: - >>> 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 == "": - 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 - 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() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 기본시세 > 주식현재가 일자별[v1_국내주식-010] -############################################################################################## - -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 - - Raises: - ValueError: 필수 파라미터가 누락된 경우 - - Example: - >>> 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: - 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 - 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. - - Args: - 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") - >>> 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 - 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')") - - 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')") - - tr_id = "FHPTJ04040000" # 시장별 투자자매매동향(일별) - - params = { - "FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code, # 조건 시장 분류 코드 - "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() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 시세분석 > 시장별 투자자매매동향(시세)[v1_국내주식-074] -############################################################################################## - -def inquire_investor_time_by_market( - fid_input_iscd: str, # [필수] 시장구분 - fid_input_iscd_2: str # [필수] 업종구분 -) -> pd.DataFrame: - """ - 시장별 투자자매매동향(시세성) API입니다. - 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0403] 시장별 시간동향 의 상단 표 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다. - - Args: - fid_input_iscd (str): [필수] 시장구분 - fid_input_iscd_2 (str): [필수] 업종구분 - - Returns: - pd.DataFrame: 시장별 투자자매매동향 데이터 - - Example: - >>> 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") - - if fid_input_iscd_2 == "": - raise ValueError("fid_input_iscd_2 is required") - - tr_id = "FHPTJ04030000" - - params = { - "FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd, # 시장구분 - "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() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 기본시세 > 주식현재가 회원사[v1_국내주식-013] -############################################################################################## - -def inquire_member( - 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. - - 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 - - Example: - >>> 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: - 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": - 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() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 시세분석 > 주식현재가 회원사 종목매매동향 [국내주식-197] -############################################################################################## - -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. - 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0454] 증권사 종목매매동향 화면을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다. - - 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: - >>> 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] -############################################################################################## - -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 - - 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 - } - - res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params) - - 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() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 주문/계좌 > 기간별손익일별합산조회[v1_국내주식-052] -############################################################################################## - -def inquire_period_profit( - cano: str, # 종합계좌번호 - acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드 - inqr_strt_dt: str, # 조회시작일자 - inqr_end_dt: str, # 조회종료일자 - 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 - NK100: str = "", # 연속조회키100 - FK100: str = "", # 연속조회검색조건100 - 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]: - """ - 기간별손익일별합산조회 API입니다. - 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0856] 기간별 매매손익 화면 에서 "일별" 클릭 시의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다. - - Args: - cano (str): [필수] 종합계좌번호 - acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 - 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) - pdno (str): 상품번호 - NK100 (str): 연속조회키100 - FK100 (str): 연속조회검색조건100 - 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]: 기간별손익일별합산조회 데이터 (output1, output2) - - Example: - >>> 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) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/inquire-period-profit" - - # 필수 파라미터 검증 - 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 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.") - if dataframe1 is None: - dataframe1 = pd.DataFrame() - if dataframe2 is None: - dataframe2 = pd.DataFrame() - return dataframe1, dataframe2 - - tr_id = "TTTC8708R" - - params = { - "CANO": cano, - "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, - "CTX_AREA_FK100": FK100, - "CTX_AREA_NK100": NK100 - } - - 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 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: - res.printError(url=api_url) - return pd.DataFrame(), pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 주문/계좌 > 기간별매매손익현황조회[v1_국내주식-060] -############################################################################################## - -def inquire_period_trade_profit( - cano: str, # 종합계좌번호 - acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드 - sort_dvsn: str, # 정렬구분 (00: 최근, 01:과거, 02:최근) - inqr_strt_dt: str, # 조회시작일자 - inqr_end_dt: str, # 조회종료일자 - cblc_dvsn: str, # 잔고구분 (00: 전체) - pdno: str = "", # 상품번호 - NK100: str = "", # 연속조회키100 - FK100: str = "", # 연속조회검색조건100 - 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]: - """ - 기간별매매손익현황조회 API입니다. - 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0856] 기간별 매매손익 화면 에서 "종목별" 클릭 시의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다. - - Args: - cano (str): [필수] 종합계좌번호 - acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 - sort_dvsn (str): [필수] 정렬구분 (ex. 00: 최근, 01:과거, 02:최근) - inqr_strt_dt (str): [필수] 조회시작일자 - inqr_end_dt (str): [필수] 조회종료일자 - cblc_dvsn (str): [필수] 잔고구분 (ex. 00: 전체) - pdno (str): 상품번호 - NK100 (str): 연속조회키100 - FK100 (str): 연속조회검색조건100 - 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]: 기간별매매손익현황 데이터 (output1, output2) - - Example: - >>> 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) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/inquire-period-trade-profit" - - if cano == "": - raise ValueError("cano is required") - - if acnt_prdt_cd == "": - raise ValueError("acnt_prdt_cd is required") - - 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.") - if dataframe1 is None: - dataframe1 = pd.DataFrame() - if dataframe2 is None: - dataframe2 = pd.DataFrame() - return dataframe1, dataframe2 - - tr_id = "TTTC8715R" # 기간별매매손익현황조회 - - params = { - "CANO": cano, # 종합계좌번호 - "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 - "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_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: - 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 - 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_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: - res.printError(url=api_url) - return pd.DataFrame(), pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 기본시세 > 주식현재가 시세[v1_국내주식-008] -############################################################################################## - -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: - """ - 주식 현재가 시세 API입니다. 실시간 시세를 원하신다면 웹소켓 API를 활용하세요. - - ※ 종목코드 마스터파일 파이썬 정제코드는 한국투자증권 Github 참고 부탁드립니다. - https://github.com/koreainvestment/open-trading-api/tree/main/stocks_info - - 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), ETN은 종목코드 6자리 앞에 Q 입력 필수) - - Returns: - pd.DataFrame: 주식 현재가 시세 데이터 - - Example: - >>> df = inquire_price("real", "J", "005930") - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-price" - - # 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. '종목코드 (ex 005930 삼성전자), ETN은 종목코드 6자리 앞에 Q 입력 필수')") - - # tr_id 설정 - if env_dv == "real": - tr_id = "FHKST01010100" - elif env_dv == "demo": - tr_id = "FHKST01010100" - 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, index=[0]) - return current_data - else: - res.printError(url=api_url) - return pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 기본시세 > 주식현재가 시세2[v1_국내주식-054] -############################################################################################## - -def inquire_price_2( - fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드 - fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드 -) -> pd.DataFrame: - """ - 주식현재가 시세2 API입니다. - - Args: - 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 - - Returns: - pd.DataFrame: 주식현재가 시세2 데이터 - - Example: - >>> df = inquire_price_2("J", "005930") - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-price-2" - - # 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") - - 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() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 주문/계좌 > 매수가능조회[v1_국내주식-007] -############################################################################################## - -def inquire_psbl_order( - env_dv: str, # 실전모의구분 - 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. - 실전계좌/모의계좌의 경우, 한 번의 호출에 최대 1건까지 확인 가능합니다. - - 1) 매수가능금액 확인 - . 미수 사용 X: nrcvb_buy_amt(미수없는매수금액) 확인 - . 미수 사용 O: max_buy_amt(최대매수금액) 확인 - - 2) 매수가능수량 확인 - . 특정 종목 전량매수 시 가능수량을 확인하실 경우 ORD_DVSN:00(지정가)는 종목증거금율이 반영되지 않습니다. - 따라서 "반드시" ORD_DVSN:01(시장가)로 지정하여 종목증거금율이 반영된 가능수량을 확인하시기 바랍니다. - - (다만, 조건부지정가 등 특정 주문구분(ex.IOC)으로 주문 시 가능수량을 확인할 경우 주문 시와 동일한 주문구분(ex.IOC) 입력하여 가능수량 확인) - - . 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 - - 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) - pdno (str): [필수] 상품번호 (ex. 종목번호(6자리)) - ord_unpr (str): [필수] 주문단가 (ex. 1주당 가격) - ord_dvsn (str): [필수] 주문구분 (ex. 01 : 시장가) - cma_evlu_amt_icld_yn (str): [필수] CMA평가금액포함여부 (ex. Y) - ovrs_icld_yn (str): [필수] 해외포함여부 (ex. N) - - Returns: - pd.DataFrame: 매수가능조회 데이터 - - Example: - >>> 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, - "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: - res.printError(url=api_url) - return pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [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. - - ※ 주식주문(정정취소) 호출 전에 반드시 주식정정취소가능주문조회 호출을 통해 정정취소가능수량(output > psbl_qty)을 확인하신 후 정정취소주문 내시기 바랍니다. - - Args: - 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 - tr_cont (str): 연속거래여부 - dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 - depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리) - max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한 - - Returns: - pd.DataFrame: 주식정정취소가능주문조회 데이터 - - Example: - >>> 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: - return dataframe - - 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 - - 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_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. - 실전계좌/모의계좌의 경우, 한 번의 호출에 최대 30건까지 확인 가능합니다. - - ※ 당일 분봉 데이터만 제공됩니다. (전일자 분봉 미제공) - - ※ input > FID_INPUT_HOUR_1 에 미래일시 입력 시에 현재가로 조회됩니다. - ex) 오전 10시에 113000 입력 시에 오전 10시~11시30분 사이의 데이터가 오전 10시 값으로 조회됨 - - ※ output2의 첫번째 배열의 체결량(cntg_vol)은 첫체결이 발생되기 전까지는 이전 분봉의 체결량이 해당 위치에 표시됩니다. - 해당 분봉의 첫 체결이 발생되면 해당 이전분 체결량이 두번째 배열로 이동되면서 새로운 체결량으로 업데이트됩니다. - - 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) - 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 - - Returns: - Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1 데이터, output2 데이터) - - Example: - >>> 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") - >>> print(output1) - >>> print(output2) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-time-itemchartprice" - - # 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')") - - if fid_input_hour_1 == "" or fid_input_hour_1 is None: - raise ValueError("fid_input_hour_1 is required (e.g. '입력시간')") - - if fid_pw_data_incu_yn == "" or fid_pw_data_incu_yn is None: - raise ValueError("fid_pw_data_incu_yn is required") - - # tr_id 설정 (실전/모의 동일) - if env_dv == "real" or env_dv == "demo": - tr_id = "FHKST03010200" - 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_HOUR_1": fid_input_hour_1, - "FID_PW_DATA_INCU_YN": fid_pw_data_incu_yn, - "FID_ETC_CLS_CODE": fid_etc_cls_code - } - - res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params) - - if res.isOK(): - # output1 (object) -> DataFrame (1행) - output1_data = pd.DataFrame(res.getBody().output1, index=[0]) - - # output2 (array) -> DataFrame (여러행) - 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 당일시간대별체결[v1_국내주식-023] -############################################################################################## - -def inquire_time_itemconclusion( - 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 - fid_input_hour_1: str # [필수] 입력 시간1 -) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: - """ - 주식현재가 당일시간대별체결 API입니다. - - Args: - env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (real:실전, demo:모의) - fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (J:KRX, NX:NXT, UN:통합) - fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 - fid_input_hour_1 (str): [필수] 입력 시간1 - - Returns: - Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1 데이터, output2 데이터) - - Example: - >>> df1, df2 = inquire_time_itemconclusion("real", "U", "0001", "115959") - >>> print(df1) - >>> print(df2) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-time-itemconclusion" - - # 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. '입력 종목코드')") - - if fid_input_hour_1 == "" or fid_input_hour_1 is None: - raise ValueError("fid_input_hour_1 is required (e.g. '입력 시간1')") - - # tr_id 설정 - if env_dv == "real": - tr_id = "FHPST01060000" - elif env_dv == "demo": - tr_id = "FHPST01060000" - 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_HOUR_1": fid_input_hour_1 - } - - res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params) - - if res.isOK(): - # output1 처리 (object -> DataFrame) - output1_data = pd.DataFrame([res.getBody().output1]) - - # output2 처리 (object -> 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 시간외시간별체결[v1_국내주식-025] -############################################################################################## - -def inquire_time_overtimeconclusion( - env_dv: str, # [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의) - fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건시장분류코드 (ex. J:주식/ETF/ETN) - fid_input_iscd: str, # [필수] 입력종목코드 (ex. 123456(ETN의 경우 Q로 시작 Q500001)) - fid_hour_cls_code: str # [필수] 적립금구분코드 (ex. 1: 시간외) -) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: - """ - 주식현재가 시간외시간별체결 API입니다. - - Args: - env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의) - fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건시장분류코드 (ex. J:주식/ETF/ETN) - fid_input_iscd (str): [필수] 입력종목코드 (ex. 123456(ETN의 경우 Q로 시작 Q500001)) - fid_hour_cls_code (str): [필수] 적립금구분코드 (ex. 1: 시간외) - - Returns: - Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1 데이터, output2 데이터) - - Example: - >>> output1, output2 = inquire_time_overtimeconclusion("real", "J", "005930", "1") - >>> print(output1) - >>> print(output2) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-time-overtimeconclusion" - - # 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: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 - if env_dv == "real": - tr_id = "FHPST02310000" - elif env_dv == "demo": - tr_id = "FHPST02310000" - 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_HOUR_CLS_CODE": fid_hour_cls_code - } - - res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params) - - if res.isOK(): - # output1 (object) -> DataFrame - 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() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 기본시세 > 변동성완화장치(VI) 현황[v1_국내주식-055] -############################################################################################## - -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 = "", - dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, - depth: int = 0, - max_depth: int = 10 -) -> Optional[pd.DataFrame]: - """ - [국내주식] 업종/기타 - 변동성완화장치(VI) 현황[v1_국내주식-055] - 변동성완화장치(VI) 현황 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다. - - Args: - fid_div_cls_code (str): 0:전체 1:상승 2:하락 - 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: - >>> 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() - - tr_id = "FHPST01390000" - - params = { - "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, - } - - # 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_vi_status( - fid_div_cls_code, - fid_cond_scr_div_code, - fid_mrkt_cls_code, - fid_input_iscd, - fid_rank_sort_cls_code, - fid_input_date_1, - fid_trgt_cls_code, - fid_trgt_exls_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] 주문/계좌 > 주식통합증거금 현황 [국내주식-191] -############################################################################################## - -def intgr_margin( - cano: str, # [필수] 종합계좌번호 (ex. 12345678) - acnt_prdt_cd: str, # [필수] 계좌상품코드 (ex. 01) - cma_evlu_amt_icld_yn: str, # [필수] CMA평가금액포함여부 (ex. Y: 포함, N: 미포함) - wcrc_frcr_dvsn_cd: str, # [필수] 원화외화구분코드 (ex. 01: 외화기준, 02: 원화기준) - fwex_ctrt_frcr_dvsn_cd: str # [필수] 선도환계약외화구분코드 (ex. 01: 외화기준, 02: 원화기준) -) -> pd.DataFrame: - """ - 주식통합증거금 현황 API입니다. - 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0867] 통합증거금조회 화면 의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다. - - ※ 해당 화면은 일반계좌와 통합증거금 신청계좌에 대해서 국내 및 해외 주문가능금액을 간단하게 조회하는 화면입니다. - ※ 해외 국가별 상세한 증거금현황을 원하시면 [해외주식] 주문/계좌 > 해외증거금 통화별조회 API를 이용하여 주시기 바랍니다. - - Args: - cano (str): [필수] 종합계좌번호 (ex. 12345678) - acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. 01) - cma_evlu_amt_icld_yn (str): [필수] CMA평가금액포함여부 (ex. Y: 포함, N: 미포함) - wcrc_frcr_dvsn_cd (str): [필수] 원화외화구분코드 (ex. 01: 외화기준, 02: 원화기준) - fwex_ctrt_frcr_dvsn_cd (str): [필수] 선도환계약외화구분코드 (ex. 01: 외화기준, 02: 원화기준) - - Returns: - pd.DataFrame: 주식통합증거금 현황 데이터 - - Example: - >>> 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") - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/intgr-margin" - - if cano == "": - raise ValueError("cano is required (e.g. '12345678')") - - if acnt_prdt_cd == "": - raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '01')") - - if cma_evlu_amt_icld_yn == "": - raise ValueError("cma_evlu_amt_icld_yn is required (e.g. 'Y' or 'N')") - - if wcrc_frcr_dvsn_cd == "": - raise ValueError("wcrc_frcr_dvsn_cd is required (e.g. '01' or '02')") - - if fwex_ctrt_frcr_dvsn_cd == "": - raise ValueError("fwex_ctrt_frcr_dvsn_cd is required (e.g. '01' or '02')") - - tr_id = "TTTC0869R" - - params = { - "CANO": cano, - "ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd, - "CMA_EVLU_AMT_ICLD_YN": cma_evlu_amt_icld_yn, - "WCRC_FRCR_DVSN_CD": wcrc_frcr_dvsn_cd, - "FWEX_CTRT_FRCR_DVSN_CD": fwex_ctrt_frcr_dvsn_cd - } - - 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] 시세분석 > 관심종목 그룹조회 [국내주식-204] -############################################################################################## - -def intstock_grouplist( - type: str, # [필수] 관심종목구분코드 (ex. 1) - fid_etc_cls_code: str, # [필수] FID 기타 구분 코드 (ex. 00) - user_id: str # [필수] 사용자 ID -) -> pd.DataFrame: - """ - 관심종목 그룹조회 API입니다. - ① 관심종목 그룹조회 → ② 관심종목 그룹별 종목조회 → ③ 관심종목(멀티종목) 시세조회 순서대로 호출하셔서 관심종목 시세 조회 가능합니다. - - ※ 한 번의 호출에 최대 30종목의 시세 확인 가능합니다. - - 한국투자증권 Github 에서 관심종목 복수시세조회 파이썬 샘플코드를 참고하실 수 있습니다. - https://github.com/koreainvestment/open-trading-api/blob/main/rest/interest_stocks_price.py - - Args: - type (str): [필수] 관심종목구분코드 (ex. 1) - fid_etc_cls_code (str): [필수] FID 기타 구분 코드 (ex. 00) - user_id (str): [필수] 사용자 ID - - Returns: - pd.DataFrame: 관심종목 그룹 정보를 담은 DataFrame - - Example: - >>> df = intstock_grouplist(type="1", fid_etc_cls_code="00", user_id=trenv.my_htsid) - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/intstock-grouplist" - - if type == "": - raise ValueError("type is required (e.g. '1')") - - if fid_etc_cls_code == "": - raise ValueError("fid_etc_cls_code is required (e.g. '00')") - - if user_id == "": - raise ValueError("user_id is required") - - tr_id = "HHKCM113004C7" # 관심종목 그룹조회 - - params = { - "TYPE": type, # 관심종목구분코드 - "FID_ETC_CLS_CODE": fid_etc_cls_code, # FID 기타 구분 코드 - "USER_ID": user_id # 사용자 ID - } - - res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params) - - if res.isOK(): - current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2) - return current_data - else: - res.printError(url=api_url) - return pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 시세분석 > 관심종목(멀티종목) 시세조회 [국내주식-205] -############################################################################################## - -def intstock_multprice( - fid_cond_mrkt_div_code_1: str, # [필수] 조건 시장 분류 코드1 (ex. J) - fid_input_iscd_1: str, # [필수] 입력 종목코드1 (ex. 123456) - fid_cond_mrkt_div_code_2: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드2 - fid_input_iscd_2: Optional[str] = None, # 입력 종목코드2 - 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 - fid_input_iscd_7: Optional[str] = None, # 입력 종목코드7 - fid_cond_mrkt_div_code_8: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드8 - fid_input_iscd_8: Optional[str] = None, # 입력 종목코드8 - fid_cond_mrkt_div_code_9: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드9 - fid_input_iscd_9: Optional[str] = None, # 입력 종목코드9 - fid_cond_mrkt_div_code_10: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드10 - fid_input_iscd_10: Optional[str] = None, # 입력 종목코드10 - fid_cond_mrkt_div_code_11: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드11 - fid_input_iscd_11: Optional[str] = None, # 입력 종목코드11 - fid_cond_mrkt_div_code_12: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드12 - fid_input_iscd_12: Optional[str] = None, # 입력 종목코드12 - fid_cond_mrkt_div_code_13: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드13 - fid_input_iscd_13: Optional[str] = None, # 입력 종목코드13 - fid_cond_mrkt_div_code_14: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드14 - 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 - fid_cond_mrkt_div_code_19: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드19 - fid_input_iscd_19: Optional[str] = None, # 입력 종목코드19 - fid_cond_mrkt_div_code_20: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드20 - fid_input_iscd_20: Optional[str] = None, # 입력 종목코드20 - fid_cond_mrkt_div_code_21: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드21 - fid_input_iscd_21: Optional[str] = None, # 입력 종목코드21 - fid_cond_mrkt_div_code_22: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드22 - fid_input_iscd_22: Optional[str] = None, # 입력 종목코드22 - fid_cond_mrkt_div_code_23: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드23 - fid_input_iscd_23: Optional[str] = None, # 입력 종목코드23 - fid_cond_mrkt_div_code_24: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드24 - fid_input_iscd_24: Optional[str] = None, # 입력 종목코드24 - fid_cond_mrkt_div_code_25: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드25 - fid_input_iscd_25: Optional[str] = None, # 입력 종목코드25 - fid_cond_mrkt_div_code_26: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드26 - fid_input_iscd_26: Optional[str] = None, # 입력 종목코드26 - fid_cond_mrkt_div_code_27: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드27 - fid_input_iscd_27: Optional[str] = None, # 입력 종목코드27 - fid_cond_mrkt_div_code_28: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드28 - fid_input_iscd_28: Optional[str] = None, # 입력 종목코드28 - fid_cond_mrkt_div_code_29: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드29 - fid_input_iscd_29: Optional[str] = None, # 입력 종목코드29 - fid_cond_mrkt_div_code_30: Optional[str] = None, # 조건 시장 분류 코드30 - fid_input_iscd_30: Optional[str] = None # 입력 종목코드30 -) -> pd.DataFrame: - """ - 관심종목(멀티종목) 시세조회 API입니다. - ① 관심종목 그룹조회 → ② 관심종목 그룹별 종목조회 → ③ 관심종목(멀티종목) 시세조회 순서대로 호출하셔서 관심종목 시세 조회 가능합니다. - - ※ 한 번의 호출에 최대 30종목의 시세 확인 가능합니다. - 그룹별종목조회 결과를 아래와 같이 입력하셔서 총 30종목까지 복수종목 조회 가능합니다.(아래 Example 참고) - . fid_mrkt_cls_code(시장구분) → FID_COND_MRKT_DIV_CODE_1 - . jong_code(종목코드) 1 → FID_INPUT_ISCD_1 - ... - - 한국투자증권 Github 에서 관심종목 복수시세조회 파이썬 샘플코드를 참고하실 수 있습니다. - https://github.com/koreainvestment/open-trading-api/blob/main/rest/interest_stocks_price.py - - Args: - fid_cond_mrkt_div_code_1 (str): [필수] 조건 시장 분류 코드1 (ex. J:KRX, NX:NXT) - 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: - pd.DataFrame: 관심종목(멀티종목) 시세 데이터 - - Example: - >>> 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) - logging.info("Data fetch complete.") - return current_data - else: - res.printError(url=api_url) - return pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 시세분석 > 관심종목 그룹별 종목조회 [국내주식-203] -############################################################################################## - -def intstock_stocklist_by_group( - type: str, # 관심종목구분코드 (ex. 1) - user_id: str, # 사용자 ID - inter_grp_code: str, # 관심 그룹 코드 (ex. 001) - fid_etc_cls_code: str, # 기타 구분 코드 (ex. 4) - data_rank: str = "", # 데이터 순위 - 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]: - """ - 관심종목 그룹별 종목조회 API입니다. - ① 관심종목 그룹조회 → ② 관심종목 그룹별 종목조회 → ③ 관심종목(멀티종목) 시세조회 순서대로 호출하셔서 관심종목 시세 조회 가능합니다. - - ※ 한 번의 호출에 최대 30종목의 시세 확인 가능합니다. - - 한국투자증권 Github 에서 관심종목 복수시세조회 파이썬 샘플코드를 참고하실 수 있습니다. - https://github.com/koreainvestment/open-trading-api/blob/main/rest/interest_stocks_price.py - - Args: - type (str): [필수] 관심종목구분코드 (ex. 1) - 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 - inter_grp_name (str): 관심 그룹 명 - 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: - >>> 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() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 시세분석 > 프로그램매매 투자자매매동향(당일) [국내주식-116] -############################################################################################## - -def investor_program_trade_today( - mrkt_div_cls_code: str # [필수] 시장 구분 코드 (ex. 1:코스피, 4:코스닥) -) -> pd.DataFrame: - """ - 프로그램매매 투자자매매동향(당일) API입니다. - 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0466] 프로그램매매 투자자별 동향 화면 의 "당일동향" 표의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다. - - Args: - mrkt_div_cls_code (str): [필수] 시장 구분 코드 (ex. 1:코스피, 4:코스닥) - - Returns: - pd.DataFrame: 프로그램매매 투자자매매동향 데이터 - - Example: - >>> df = investor_program_trade_today(mrkt_div_cls_code="1") - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/investor-program-trade-today" - - if mrkt_div_cls_code == "": - raise ValueError("mrkt_div_cls_code is required (e.g. '1' or '4')") - - tr_id = "HHPPG046600C1" - - params = { - "MRKT_DIV_CLS_CODE": mrkt_div_cls_code - } - - res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params) - - if res.isOK(): - current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output1) - return current_data - else: - res.printError(url=api_url) - return pd.DataFrame() - - -######################################################################################## -# [국내주식] 시세분석 > 종목별 투자자매매동향(일별)[종목별 투자자매매동향(일별)] -######################################################################################## - -def investor_trade_by_stock_daily( - fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드 - fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드 - fid_input_date_1: str, # 입력 날짜1 - fid_org_adj_prc: str, # 수정주가 원주가 가격 - fid_etc_cls_code: str, # 기타 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] 시세분석 - 종목별 투자자매매동향(일별)[종목별 투자자매매동향(일별)] - 종목별 투자자매매동향(일별) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다. - - Args: - fid_cond_mrkt_div_code (str): J:KRX, NX:NXT, UN:통합 - fid_input_iscd (str): 종목번호 (6자리) - fid_input_date_1 (str): 입력 날짜(20250812) - fid_org_adj_prc (str): 공란 입력 - fid_etc_cls_code (str): 공란 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]: 종목별 투자자매매동향(일별) 데이터 - - Example: - >>> df1, df2 = investor_trade_by_stock_daily( - ... fid_cond_mrkt_div_code="J", - ... fid_input_iscd="005930", - ... fid_input_date_1="20250812", - ... fid_org_adj_prc="", - ... fid_etc_cls_code="" - ... ) - >>> print(df1) - >>> print(df2) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/investor-trade-by-stock-daily" - # 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_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. '20250812')") - raise ValueError("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20250812')") - - # 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 = "FHPTJ04160001" - - 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_ORG_ADJ_PRC": fid_org_adj_prc, - "FID_ETC_CLS_CODE": fid_etc_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: - if isinstance(output_data, list): - current_data1 = pd.DataFrame(output_data) - else: - 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: - if isinstance(output_data, list): - current_data2 = pd.DataFrame(output_data) - else: - 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 investor_trade_by_stock_daily( - fid_cond_mrkt_div_code, - fid_input_iscd, - fid_input_date_1, - fid_org_adj_prc, - fid_etc_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 > 종목별 외인기관 추정가집계[v1_국내주식-046] -############################################################################################## - -def investor_trend_estimate( - mksc_shrn_iscd: str # [필수] 종목코드 (ex. 123456) -) -> pd.DataFrame: - """ - 국내주식 종목별 외국인, 기관 추정가집계 API입니다. - - 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. - - 증권사 직원이 장중에 집계/입력한 자료를 단순 누계한 수치로서, - 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. - - Args: - mksc_shrn_iscd (str): [필수] 종목코드 (ex. 123456) - - Returns: - pd.DataFrame: 종목별 외인기관 추정가집계 데이터 - - Example: - >>> df = investor_trend_estimate(mksc_shrn_iscd="005930") - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/investor-trend-estimate" - - if mksc_shrn_iscd == "": - raise ValueError("mksc_shrn_iscd is required (ex. '123456')") - - tr_id = "HHPTJ04160200" - - params = { - "MKSC_SHRN_ISCD": mksc_shrn_iscd - } - - res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params) - - if res.isOK(): - current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2) - logging.info("Data fetch complete.") - return current_data - else: - res.printError(url=api_url) - return pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 종목정보 > 예탁원정보(무상증자일정)[국내주식-144] -############################################################################################## - -def ksdinfo_bonus_issue( - 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(무상증자일정)[국내주식-144] - 예탁원정보(무상증자일정) 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(무상증자일정) 데이터 - - Example: - >>> df = ksdinfo_bonus_issue(" ", "20230101", "20231231", "005930") - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/ksdinfo/bonus-issue" - # 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 = "HHKDB669101C0" - - 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_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] -############################################################################################## - -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 - res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, tr_cont, params) - - if res.isOK(): - # 응답 데이터 처리 - 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 - ) - else: - print("The End") - return dataframe - else: - # 오류 출력 - res.printError(api_url) - return pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 업종/기타 > 국내선물 영업일조회 [국내주식-160] -############################################################################################## - -def market_time() -> pd.DataFrame: - """ - 국내선물 영업일조회 API입니다. - API호출 시 body 혹은 params로 입력하는 사항이 없습니다. - - Returns: - pd.DataFrame: 국내선물 영업일조회 데이터 - - Example: - >>> df = market_time() - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/market-time" - - tr_id = "HHMCM000002C0" # 국내선물 영업일조회 - - params = {} - - 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() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 시장가치 순위[v1_국내주식-096] -############################################################################################## - -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 - 국내주식 시장가치 순위[v1_국내주식-096] - 국내주식 시장가치 순위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다. - - Args: - 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: - >>> 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 - 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 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() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 시세분석 > 국내 증시자금 종합 [국내주식-193] -############################################################################################## - -def mktfunds( - fid_input_date_1: str = "" -) -> pd.DataFrame: - """ - 국내 증시자금 종합 API입니다. - 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0470] 증시자금 종합 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다. (단위: 억원) - - ※ 해당자료는 금융투자협회의 자료를 제공하고 있으며, 오류와 지연이 발생할 수 있습니다. - ※ 위 정보에 의한 투자판단의 최종책임은 정보이용자에게 있으며, 당사와 한국금융투자협회는 어떠한 법적인 책임도 지지 않사오니 투자에 참고로만 이용하시기 바랍니다. - - Args: - fid_input_date_1 (str): [입력날짜] - - Returns: - pd.DataFrame: 국내 증시자금 종합 데이터 - - Example: - >>> df = mktfunds() - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/mktfunds" - - tr_id = "FHKST649100C0" - - 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: - res.printError(url=api_url) - return pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 신고_신저근접종목 상위[v1_국내주식-105] -############################################################################################## - -def near_new_highlow( - 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. - - 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 - fid_input_cnt_1 (str): 괴리율 최소 - fid_input_cnt_2 (str): 괴리율 최대 - 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 - fid_aply_rang_prc_1 (str): 가격 ~ - fid_aply_rang_prc_2 (str): ~ 가격 - 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: - """ - 국내주식주문(현금) API 입니다. - - ※ TTC0802U(현금매수) 사용하셔서 미수매수 가능합니다. 단, 거래하시는 계좌가 증거금40%계좌로 신청이 되어있어야 가능합니다. - ※ 신용매수는 별도의 API가 준비되어 있습니다. - - ※ ORD_QTY(주문수량), ORD_UNPR(주문단가) 등을 String으로 전달해야 함에 유의 부탁드립니다. - - ※ ORD_UNPR(주문단가)가 없는 주문은 상한가로 주문금액을 선정하고 이후 체결이되면 체결금액로 정산됩니다. - - ※ POST API의 경우 BODY값의 key값들을 대문자로 작성하셔야 합니다. - (EX. "CANO" : "12345678", "ACNT_PRDT_CD": "01",...) - - ※ 종목코드 마스터파일 파이썬 정제코드는 한국투자증권 Github 참고 부탁드립니다. - https://github.com/koreainvestment/open-trading-api/tree/main/stocks_info - - 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() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 주문/계좌 > 주식주문(신용)[v1_국내주식-002] -############################################################################################## - -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: - """ - 국내주식주문(신용) API입니다. - ※ 모의투자는 사용 불가합니다. - - ※ POST API의 경우 BODY값의 key값들을 대문자로 작성하셔야 합니다. - (EX. "CANO" : "12345678", "ACNT_PRDT_CD": "01",...) - - Args: - 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: - pd.DataFrame: 주식주문(신용) 결과 데이터 - - Example: - >>> 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() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 주문/계좌 > 주식예약주문[v1_국내주식-017] -############################################################################################## - -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: - """ - 국내주식 예약주문 매수/매도 API 입니다. - - ※ POST API의 경우 BODY값의 key값들을 대문자로 작성하셔야 합니다. - (EX. "CANO" : "12345678", "ACNT_PRDT_CD": "01",...) - - ※ 유의사항 - 1. 예약주문 가능시간 : 15시 40분 ~ 다음 영업일 7시 30분 - (단, 서버 초기화 작업 시 예약주문 불가 : 23시 40분 ~ 00시 10분) - ※ 예약주문 처리내역은 통보되지 않으므로 주문처리일 장 시작전에 반드시 주문처리 결과를 확인하시기 바랍니다. - - 2. 예약주문 안내 - - 예약종료일 미입력 시 일반예약주문으로 최초 도래하는 영업일에 주문 전송됩니다. - - 예약종료일 입력 시 기간예약주문으로 최초 예약주문수량 중 미체결 된 수량에 대해 예약종료일까지 매 영업일 주문이 - 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 - 처리될 수 있습니다. - - 기간예약주문 자동배치시간(약 15시35분 ~ 15시55분)에는 예약주문 조회가 제한 될 수 있습니다. - - 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. - - 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) - 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: - pd.DataFrame: 예약주문 결과 데이터 - - Example: - >>> 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: - raise ValueError("pdno is required (e.g. '종목코드(6자리)')") - - 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: - 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: - raise ValueError("ord_objt_cblc_dvsn_cd is required (e.g. '10: 현금, 12~28: 각종 대출/상환코드')") - - tr_id = "CTSC0008U" - - params = { - "CANO": cano, - "ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd, - "PDNO": pdno, - "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 - if rsvn_ord_end_dt: - params["RSVN_ORD_END_DT"] = rsvn_ord_end_dt - if ldng_dt: - params["LDNG_DT"] = ldng_dt - - res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params, postFlag=True) - - if res.isOK(): - current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output, index=[0]) - return current_data - else: - res.printError(url=api_url) - return pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 주문/계좌 > 주식예약주문조회[v1_국내주식-020] -############################################################################################## - -def order_resv_ccnl( - rsvn_ord_ord_dt: str, # [필수] 예약주문시작일자 - 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 - dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 - depth: int = 0, # 내부 재귀깊이 (자동관리) - max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한 -) -> pd.DataFrame: - """ - 국내예약주문 처리내역 조회 API 입니다. - 실전계좌/모의계좌의 경우, 한 번의 호출에 최대 20건까지 확인 가능하며, 이후의 값은 연속조회를 통해 확인하실 수 있습니다. - - Args: - rsvn_ord_ord_dt (str): [필수] 예약주문시작일자 - 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 - dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 - depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리) - max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한 - - Returns: - pd.DataFrame: 주식예약주문조회 데이터 - - Example: - >>> df = order_resv_ccnl( - ... 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 - 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.") - if dataframe is None: - return pd.DataFrame() - else: - return dataframe - - tr_id = "CTSC0004R" # 주식예약주문조회 - - params = { - "RSVN_ORD_ORD_DT": rsvn_ord_ord_dt, # 예약주문시작일자 - "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) - - 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 - FK200 = res.getBody().ctx_area_fk200 - NK200 = res.getBody().ctx_area_nk200 - - if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재 - logging.info("Call Next page...") - 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: - res.printError(url=api_url) - return pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 주문/계좌 > 주식예약주문정정취소[v1_국내주식-018,019] -############################################################################################## - -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. - * 정정주문은 취소주문에 비해 필수 입력값이 추가 됩니다. - 하단의 입력값을 참조하시기 바랍니다. - - ※ POST API의 경우 BODY값의 key값들을 대문자로 작성하셔야 합니다. - (EX. "CANO" : "12345678", "ACNT_PRDT_CD": "01",...) - - Args: - 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 - - 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 - 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) - - 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 > 주식주문(정정취소)[v1_국내주식-003] -############################################################################################## - -def order_rvsecncl( - env_dv: str, # [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의) - cano: str, # [필수] 종합계좌번호 - acnt_prdt_cd: str, # [필수] 계좌상품코드 - 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 - 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) - cndt_pric: Optional[str] = "" # 조건가격 -) -> pd.DataFrame: - """ - 주문 건에 대하여 정정 및 취소하는 API입니다. 단, 이미 체결된 건은 정정 및 취소가 불가합니다. - - ※ 정정은 원주문에 대한 주문단가 혹은 주문구분을 변경하는 사항으로, 정정이 가능한 수량은 원주문수량을 초과 할 수 없습니다. - - ※ 주식주문(정정취소) 호출 전에 반드시 주식정정취소가능주문조회 호출을 통해 정정취소가능수량(output > psbl_qty)을 확인하신 후 정정취소주문 내시기 바랍니다. - - ※ POST API의 경우 BODY값의 key값들을 대문자로 작성하셔야 합니다. - (EX. "CANO" : "12345678", "ACNT_PRDT_CD": "01",...) - - Args: - env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의) - cano (str): [필수] 종합계좌번호 - acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 - 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 - 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) - cndt_pric (Optional[str]): 조건가격 - - Returns: - pd.DataFrame: 주식주문(정정취소) 결과 데이터 - - Example: - >>> df = order_rvsecncl(env_dv="real", cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, ...) - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/order-rvsecncl" - - # 필수 파라미터 검증 - if env_dv == "" or env_dv is None: - raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real', 'demo')") - - 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 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 - if env_dv == "real": - 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 - if cndt_pric: - params["CNDT_PRIC"] = cndt_pric - - res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params, postFlag=True) - - if res.isOK(): - return pd.DataFrame([res.getBody().output]) - else: - res.printError(url=api_url) - return pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 시세분석 > 국내주식 시간외예상체결등락률 [국내주식-140] -############################################################################################## - -def overtime_exp_trans_fluct( - 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. - 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0236] 시간외 예상체결등락률 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다. - - Args: - 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 - - Returns: - pd.DataFrame: 국내주식 시간외예상체결등락률 데이터 - - Example: - >>> 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() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 주문/계좌 > 퇴직연금 잔고조회[v1_국내주식-036] -############################################################################################## - -def pension_inquire_balance( - 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 - 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 - - Example: - >>> 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. - - Args: - cano (str): [필수] 종합계좌번호 (ex. '12345678') - acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. '29') - user_dvsn_cd (str): [필수] 상품번호 (ex. '00') - FK100 (str): 연속조회검색조건100 - NK100 (str): 연속조회키100 - - Returns: - Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1, output2) 데이터프레임 튜플 - - Example: - >>> df1, df2 = pension_inquire_present_balance(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, user_dvsn_cd="00") - >>> print(df1) - >>> print(df2) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/pension/inquire-present-balance" - - # 필수 파라미터 검증 - 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. '00')") - - tr_id = "TTTC2202R" # 퇴직연금 체결기준잔고 - - params = { - "CANO": cano, # 종합계좌번호 - "ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd, # 계좌상품코드 - "USER_DVSN_CD": user_dvsn_cd, # 상품번호 - "CTX_AREA_FK100": FK100, # 연속조회검색조건100 - "CTX_AREA_NK100": NK100 # 연속조회키100 - } - - res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params) - - if res.isOK(): - # output1 (array) - 보유종목 정보 - output1_data = pd.DataFrame(res.getBody().output1) - - # output2 (array) - 계좌 요약 정보 - 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 > 퇴직연금 매수가능조회[v1_국내주식-034] -############################################################################################## - -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. - 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) - 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) - - Returns: - pd.DataFrame: 퇴직연금 매수가능조회 데이터 - - Example: - >>> df = pension_inquire_psbl_order( - ... cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, - ... pdno="069500", - ... 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" - - # 필수 파라미터 검증 - 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 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')") - - if ord_unpr == "": - raise ValueError("ord_unpr is required") - - if ord_dvsn == "": - raise ValueError("ord_dvsn is required (e.g. '00: 지정가, 01: 시장가')") - - tr_id = "TTTC0503R" - - params = { - "CANO": cano, - "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 - } - - 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() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 주문/계좌 > 기간별계좌권리현황조회 [국내주식-211] -############################################################################################## - -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: - """ - 기간별계좌권리현황조회 API입니다. - 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [7344] 권리유형별 현황조회 화면을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다. - - Args: - 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]): 누적 데이터프레임 - depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리) - max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한 - - Returns: - pd.DataFrame: 기간별계좌권리현황 데이터 - - Example: - >>> 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. - - 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] -############################################################################################## - -def program_trade_by_stock_daily( - 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_date_1: str = "" # [필수] 입력날짜 (초기값: "") -) -> pd.DataFrame: - """ - 국내주식 종목별 프로그램매매추이(일별) API입니다. - 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. - - Args: - 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_date_1 (str): [필수] 입력날짜 (초기값: "") - - Returns: - pd.DataFrame: 종목별 프로그램매매추이(일별) 데이터 - - Example: - >>> df = program_trade_by_stock_daily("J", "005930") - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/program-trade-by-stock-daily" - - 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 = "FHPPG04650201" - - 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 - } - - 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 > 종목조건검색조회 [국내주식-039] -############################################################################################## - -def psearch_result( - user_id: str, # 사용자 HTS ID - seq: str # 사용자조건 키값 -) -> pd.DataFrame: - """ - HTS(efriend Plus) [0110] 조건검색에서 등록 및 서버저장한 나의 조건 목록을 확인할 수 있는 API입니다. - 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. - - ※ 시스템 안정성을 위해 API로 제공되는 조건검색 결과의 경우 조건당 100건으로 제한을 둔 점 양해 부탁드립니다. - - ※ [0110] 화면의 '대상변경' 설정사항은 HTS [0110] 사용자 조건검색 화면에만 적용됨에 유의 부탁드립니다. - - ※ '조회가 계속 됩니다. (다음을 누르십시오.)' 오류 발생 시 해결방법 - → HTS(efriend Plus) [0110] 조건검색 화면에서 조건을 등록하신 후, 왼쪽 하단의 "사용자조건 서버저장" 클릭하셔서 등록한 조건들을 서버로 보낸 후 다시 API 호출 시도 부탁드립니다. - - ※ {"rt_cd":"1","msg_cd":"MCA05918","msg1":"종목코드 오류입니다."} 메시지 발생 이유 - → 조건검색 결과 검색된 종목이 0개인 경우 위 응답값을 수신하게 됩니다. - - Args: - user_id (str): [필수] 사용자 HTS ID - seq (str): [필수] 사용자조건 키값 (종목조건검색 목록조회 API의 output인 'seq'을 이용) - - Returns: - pd.DataFrame: 종목조건검색조회 데이터 - - Example: - >>> df = psearch_result(user_id=trenv.my_htsid, seq="0") - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/psearch-result" - - if user_id == "": - raise ValueError("user_id is required") - - if seq == "": - raise ValueError("seq is required (e.g. '종목조건검색 목록조회 API의 output인 'seq'을 이용')") - - tr_id = "HHKST03900400" # 종목조건검색조회 - - params = { - "user_id": user_id, # 사용자 HTS ID - "seq": seq # 사용자조건 키값 - } - - res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params) - - if res.isOK(): - current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2) - return current_data - else: - res.printError(url=api_url) - return pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 시세분석 > 종목조건검색 목록조회[국내주식-038] -############################################################################################## - -def psearch_title( - user_id: str # [필수] 사용자 HTS ID (ex. U:업종) -) -> pd.DataFrame: - """ - [국내주식] 시세분석 > 종목조건검색 목록조회[국내주식-038] - HTS(efriend Plus) [0110] 조건검색에서 등록 및 서버저장한 나의 조건 목록을 확인할 수 있는 API입니다. - 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. - - ※ 시스템 안정성을 위해 API로 제공되는 조건검색 결과의 경우 조건당 100건으로 제한을 둔 점 양해 부탁드립니다. - - ※ [0110] 화면의 '대상변경' 설정사항은 HTS [0110] 사용자 조건검색 화면에만 적용됨에 유의 부탁드립니다. - - ※ '조회가 계속 됩니다. (다음을 누르십시오.)' 오류 발생 시 해결방법 - → HTS(efriend Plus) [0110] 조건검색 화면에서 조건을 등록하신 후, 왼쪽 하단의 "사용자조건 서버저장" 클릭하셔서 등록한 조건들을 서버로 보낸 후 다시 API 호출 시도 부탁드립니다. - - Args: - user_id (str): [필수] 사용자 HTS ID (ex. U:업종) - - Returns: - pd.DataFrame: 종목조건검색 목록 데이터 - - Example: - >>> df = psearch_title(user_id=trenv.my_htsid) - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/psearch-title" - - if user_id == "": - raise ValueError("user_id is required (e.g. 'U:업종')") - - tr_id = "HHKST03900300" # 종목조건검색 목록조회 - - params = { - "user_id": user_id # 사용자 HTS ID - } - - res = ka._url_fetch(api_url, tr_id, "", params) - - if res.isOK(): - current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2) - logging.info("Data fetch complete.") - return current_data - else: - res.printError(url=api_url) - return pd.DataFrame() - - -############################################################################################## -# [국내주식] 기본시세 > 국내주식 호가잔량 순위[국내주식-089] -############################################################################################## - -def quote_balance( - 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_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. - - 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( 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 - - Example: - >>> 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 - 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 - 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.") - 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] 시세분석 > 국내주식 체결금액별 매매비중 [국내주식-192] -############################################################################################## - -def tradprt_byamt( - fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J) - fid_cond_scr_div_code: str, # [필수] 조건화면분류코드 (ex. 11119) - fid_input_iscd: str # [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456) -) -> pd.DataFrame: - """ - 국내주식 체결금액별 매매비중 API입니다. - 한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0135] 체결금액별 매매비중 화면의 "상단 표" 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) - fid_cond_scr_div_code (str): [필수] 조건화면분류코드 (ex. 11119) - fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456) - - Returns: - pd.DataFrame: 국내주식 체결금액별 매매비중 데이터 - - Example: - >>> df = tradprt_byamt("J", "11119", "005930") - >>> print(df) - """ - api_url = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/tradprt-byamt" - - 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. '11119')") - - if fid_input_iscd == "": - raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '123456')") - - tr_id = "FHKST111900C0" - - 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 - } - - 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] 순위분석 > 국내주식 체결강도 상위[v1_국내주식-101] -############################################################################################## - -def volume_power( - 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 - fid_vol_cnt: str, # 거래량 수 - fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드 - tr_cont: str = "", - dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, - depth: int = 0, - max_depth: int = 10 -) -> Optional[pd.DataFrame]: - """ - [국내주식] 순위분석 - 국내주식 체결강도 상위[v1_국내주식-101] - 국내주식 체결강도 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( 20168 ) - fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200 - fid_div_cls_code (str): 0: 전체, 1: 보통주 2: 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_trgt_cls_code (str): 0 : 전체 - 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 체결강도 상위 데이터 - - Example: - >>> df = volume_power( - ... fid_trgt_exls_cls_code="0", - ... fid_cond_mrkt_div_code="J", - ... fid_cond_scr_div_code="20168", - ... 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" - # 필수 파라미터 검증 - 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 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: - logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth) - return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame() - - tr_id = "FHPST01680000" - - 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_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, - } - - # 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 volume_power( - 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: - 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 > 거래량순위[v1_국내주식-047] -############################################################################################## - -def volume_rank( - 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]: - """ - [국내주식] 순위분석 - 순위분석[v1_국내주식-047] - 순위분석 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다. - - Args: - fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 ("J": KRX, "NX": NXT, "UN": 통합, "W": ELW) - 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: - >>> 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, - "FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1 - } - - 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 volume_rank( - fid_cond_mrkt_div_code, fid_cond_scr_div_code, fid_input_iscd, - fid_div_cls_code, fid_blng_cls_code, fid_trgt_cls_code, - fid_trgt_exls_cls_code, fid_input_price_1, fid_input_price_2, - fid_vol_cnt, fid_input_date_1, "N", dataframe - ) - else: - print("The End") - return dataframe - else: - res.printError(api_url) - return pd.DataFrame() diff --git a/temp-kis-inquire-price.py b/temp-kis-inquire-price.py deleted file mode 100644 index bb6ab22..0000000 --- a/temp-kis-inquire-price.py +++ /dev/null @@ -1,78 +0,0 @@ -""" -Created on 20250112 -""" - - -import sys -import logging - -import pandas as pd - -sys.path.extend(['../..', '.']) -import kis_auth as ka - -# 로깅 설정 -logging.basicConfig(level=logging.INFO) - -############################################################################################## -# [국내주식] 기본시세 > 주식현재가 시세[v1_국내주식-008] -############################################################################################## - -# 상수 정의 -API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-price" - -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: - """ - 주식 현재가 시세 API입니다. 실시간 시세를 원하신다면 웹소켓 API를 활용하세요. - - ※ 종목코드 마스터파일 파이썬 정제코드는 한국투자증권 Github 참고 부탁드립니다. - https://github.com/koreainvestment/open-trading-api/tree/main/stocks_info - - 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), ETN은 종목코드 6자리 앞에 Q 입력 필수) - - Returns: - pd.DataFrame: 주식 현재가 시세 데이터 - - Example: - >>> df = inquire_price("real", "J", "005930") - >>> print(df) - """ - - # 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. '종목코드 (ex 005930 삼성전자), ETN은 종목코드 6자리 앞에 Q 입력 필수')") - - # tr_id 설정 - if env_dv == "real": - tr_id = "FHKST01010100" - elif env_dv == "demo": - tr_id = "FHKST01010100" - 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, index=[0]) - return current_data - else: - res.printError(url=API_URL) - return pd.DataFrame() \ No newline at end of file diff --git a/temp-kis-kosdaq-code-mst.py b/temp-kis-kosdaq-code-mst.py deleted file mode 100644 index 8c6cd00..0000000 --- a/temp-kis-kosdaq-code-mst.py +++ /dev/null @@ -1,104 +0,0 @@ -'''코스닥주식종목코드(kosdaq_code.mst) 정제 파이썬 파일''' - -import pandas as pd -import urllib.request -import ssl -import zipfile -import os - -base_dir = os.getcwd() - -def kosdaq_master_download(base_dir, verbose=False): - - cwd = os.getcwd() - if (verbose): print(f"current directory is {cwd}") - ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context - - urllib.request.urlretrieve("https://new.real.download.dws.co.kr/common/master/kosdaq_code.mst.zip", - base_dir + "\\kosdaq_code.zip") - - os.chdir(base_dir) - if (verbose): print(f"change directory to {base_dir}") - kosdaq_zip = zipfile.ZipFile('kosdaq_code.zip') - kosdaq_zip.extractall() - - kosdaq_zip.close() - - if os.path.exists("kosdaq_code.zip"): - os.remove("kosdaq_code.zip") - -def get_kosdaq_master_dataframe(base_dir): - file_name = base_dir + "\\kosdaq_code.mst" - tmp_fil1 = base_dir + "\\kosdaq_code_part1.tmp" - tmp_fil2 = base_dir + "\\kosdaq_code_part2.tmp" - - wf1 = open(tmp_fil1, mode="w") - wf2 = open(tmp_fil2, mode="w") - - with open(file_name, mode="r", encoding="cp949") as f: - for row in f: - rf1 = row[0:len(row) - 222] - rf1_1 = rf1[0:9].rstrip() - rf1_2 = rf1[9:21].rstrip() - rf1_3 = rf1[21:].strip() - wf1.write(rf1_1 + ',' + rf1_2 + ',' + rf1_3 + '\n') - rf2 = row[-222:] - wf2.write(rf2) - - wf1.close() - wf2.close() - - part1_columns = ['단축코드','표준코드','한글종목명'] - df1 = pd.read_csv(tmp_fil1, header=None, names=part1_columns, encoding='cp949') - - field_specs = [2, 1, - 4, 4, 4, 1, 1, - 1, 1, 1, 1, 1, - 1, 1, 1, 1, 1, - 1, 1, 1, 1, 1, - 1, 1, 1, 1, 9, - 5, 5, 1, 1, 1, - 2, 1, 1, 1, 2, - 2, 2, 3, 1, 3, - 12, 12, 8, 15, 21, - 2, 7, 1, 1, 1, - 1, 9, 9, 9, 5, - 9, 8, 9, 3, 1, - 1, 1 - ] - - part2_columns = ['증권그룹구분코드','시가총액 규모 구분 코드 유가', - '지수업종 대분류 코드','지수 업종 중분류 코드','지수업종 소분류 코드','벤처기업 여부 (Y/N)', - '저유동성종목 여부','KRX 종목 여부','ETP 상품구분코드','KRX100 종목 여부 (Y/N)', - 'KRX 자동차 여부','KRX 반도체 여부','KRX 바이오 여부','KRX 은행 여부','기업인수목적회사여부', - 'KRX 에너지 화학 여부','KRX 철강 여부','단기과열종목구분코드','KRX 미디어 통신 여부', - 'KRX 건설 여부','(코스닥)투자주의환기종목여부','KRX 증권 구분','KRX 선박 구분', - 'KRX섹터지수 보험여부','KRX섹터지수 운송여부','KOSDAQ150지수여부 (Y,N)','주식 기준가', - '정규 시장 매매 수량 단위','시간외 시장 매매 수량 단위','거래정지 여부','정리매매 여부', - '관리 종목 여부','시장 경고 구분 코드','시장 경고위험 예고 여부','불성실 공시 여부', - '우회 상장 여부','락구분 코드','액면가 변경 구분 코드','증자 구분 코드','증거금 비율', - '신용주문 가능 여부','신용기간','전일 거래량','주식 액면가','주식 상장 일자','상장 주수(천)', - '자본금','결산 월','공모 가격','우선주 구분 코드','공매도과열종목여부','이상급등종목여부', - 'KRX300 종목 여부 (Y/N)','매출액','영업이익','경상이익','단기순이익','ROE(자기자본이익률)', - '기준년월','전일기준 시가총액 (억)','그룹사 코드','회사신용한도초과여부','담보대출가능여부','대주가능여부' - ] - - df2 = pd.read_fwf(tmp_fil2, widths=field_specs, names=part2_columns) - - df = pd.merge(df1, df2, how='outer', left_index=True, right_index=True) - - # clean temporary file and dataframe - del (df1) - del (df2) - os.remove(tmp_fil1) - os.remove(tmp_fil2) - - print("Done") - - return df - -kosdaq_master_download(base_dir) -df = get_kosdaq_master_dataframe(base_dir) - -df.to_excel('kosdaq_code.xlsx',index=False) # 현재 위치에 엑셀파일로 저장 -df diff --git a/temp-kis-kospi-code-mst.py b/temp-kis-kospi-code-mst.py deleted file mode 100644 index 917b13f..0000000 --- a/temp-kis-kospi-code-mst.py +++ /dev/null @@ -1,108 +0,0 @@ -'''코스피주식종목코드(kospi_code.mst) 정제 파이썬 파일''' - -import urllib.request -import ssl -import zipfile -import os -import pandas as pd - -base_dir = os.getcwd() - -def kospi_master_download(base_dir, verbose=False): - cwd = os.getcwd() - if (verbose): print(f"current directory is {cwd}") - ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context - - urllib.request.urlretrieve("https://new.real.download.dws.co.kr/common/master/kospi_code.mst.zip", - base_dir + "\\kospi_code.zip") - - os.chdir(base_dir) - if (verbose): print(f"change directory to {base_dir}") - kospi_zip = zipfile.ZipFile('kospi_code.zip') - kospi_zip.extractall() - - kospi_zip.close() - - if os.path.exists("kospi_code.zip"): - os.remove("kospi_code.zip") - - -def get_kospi_master_dataframe(base_dir): - file_name = base_dir + "\\kospi_code.mst" - tmp_fil1 = base_dir + "\\kospi_code_part1.tmp" - tmp_fil2 = base_dir + "\\kospi_code_part2.tmp" - - wf1 = open(tmp_fil1, mode="w") - wf2 = open(tmp_fil2, mode="w") - - with open(file_name, mode="r", encoding="cp949") as f: - for row in f: - rf1 = row[0:len(row) - 228] - rf1_1 = rf1[0:9].rstrip() - rf1_2 = rf1[9:21].rstrip() - rf1_3 = rf1[21:].strip() - wf1.write(rf1_1 + ',' + rf1_2 + ',' + rf1_3 + '\n') - rf2 = row[-228:] - wf2.write(rf2) - - wf1.close() - wf2.close() - - part1_columns = ['단축코드', '표준코드', '한글명'] - df1 = pd.read_csv(tmp_fil1, header=None, names=part1_columns, encoding='cp949') - - field_specs = [2, 1, 4, 4, 4, - 1, 1, 1, 1, 1, - 1, 1, 1, 1, 1, - 1, 1, 1, 1, 1, - 1, 1, 1, 1, 1, - 1, 1, 1, 1, 1, - 1, 9, 5, 5, 1, - 1, 1, 2, 1, 1, - 1, 2, 2, 2, 3, - 1, 3, 12, 12, 8, - 15, 21, 2, 7, 1, - 1, 1, 1, 1, 9, - 9, 9, 5, 9, 8, - 9, 3, 1, 1, 1 - ] - - part2_columns = ['그룹코드', '시가총액규모', '지수업종대분류', '지수업종중분류', '지수업종소분류', - '제조업', '저유동성', '지배구조지수종목', 'KOSPI200섹터업종', 'KOSPI100', - 'KOSPI50', 'KRX', 'ETP', 'ELW발행', 'KRX100', - 'KRX자동차', 'KRX반도체', 'KRX바이오', 'KRX은행', 'SPAC', - 'KRX에너지화학', 'KRX철강', '단기과열', 'KRX미디어통신', 'KRX건설', - 'Non1', 'KRX증권', 'KRX선박', 'KRX섹터_보험', 'KRX섹터_운송', - 'SRI', '기준가', '매매수량단위', '시간외수량단위', '거래정지', - '정리매매', '관리종목', '시장경고', '경고예고', '불성실공시', - '우회상장', '락구분', '액면변경', '증자구분', '증거금비율', - '신용가능', '신용기간', '전일거래량', '액면가', '상장일자', - '상장주수', '자본금', '결산월', '공모가', '우선주', - '공매도과열', '이상급등', 'KRX300', 'KOSPI', '매출액', - '영업이익', '경상이익', '당기순이익', 'ROE', '기준년월', - '시가총액', '그룹사코드', '회사신용한도초과', '담보대출가능', '대주가능' - ] - - df2 = pd.read_fwf(tmp_fil2, widths=field_specs, names=part2_columns) - - df = pd.merge(df1, df2, how='outer', left_index=True, right_index=True) - - # clean temporary file and dataframe - del (df1) - del (df2) - os.remove(tmp_fil1) - os.remove(tmp_fil2) - - print("Done") - - return df - - -kospi_master_download(base_dir) -df = get_kospi_master_dataframe(base_dir) - -#df3 = df[df['KRX증권'] == 'Y'] -df3 = df -# print(df3[['단축코드', '한글명', 'KRX', 'KRX증권', '기준가', '증거금비율', '상장일자', 'ROE']]) -df3.to_excel('kospi_code.xlsx',index=False) # 현재 위치에 엑셀파일로 저장 -df3 diff --git a/temp-kis-master/kosdaq_code.mst b/temp-kis-master/kosdaq_code.mst deleted file mode 100644 index 2cc2e7d..0000000 --- a/temp-kis-master/kosdaq_code.mst +++ /dev/null @@ -1,1823 +0,0 @@ -900110 HK0000057197̽ƮƽþȦ FS 000000000000NNN NNNNNNNN0NNNNNNNN0000009320000100001NNN00NNN000000100N0900000001110860000000000002010042300000000002628600000000000090958623012 0 NN0000004770000000590000000770005600000000220250930000000244 NNN -900270 HK0000214814ͱ׷ FS 000000000000NNN NNNNNNNN0NNNNNNNN0000001750000100001NNN00NNN000000100N0900000011793950000000000002016081800000000024404700000000000061037570712 0 NN00000075100000000000000001000008-0000000120250930000000427 NNN -900260 HK0000295359ν FS 000000000000NNN NNNNNNNN0NNNNNNNN0000015760000100001NNN00NNN000000100N0900000000431130000000000002016063000000000004602900000000000102955864312 0 NN0000038440000000420000000950008400000000520250930000000725 NNN -900290 HK0000307485GRT FS 000000000000 NN N N 0 N N0000037800000100001NNN00NNN000000060Y0900000002946660000000000002016102500000000008085000000000000105292947306 0 NN0000026310000004290000004070034300000000820250930000003056 NNN -900300 HK0000312568Ƽڽƽ FS 000000000000 NN N N 0 N N0000001330000100001NNN00NNN000000100N0900000035783200000000000002016110400000000025100400000000000162510108512 0 NN000001224-00000560-00000681-0681-0000002720250930000000333 NNN 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/login", async ({ - page, - }) => { - await page.goto("/dashboard"); - await expect(page).toHaveURL(/\/login/); - await expect(page.getByRole("button", { name: "로그인" })).toBeVisible(); - }); - - test("Login page should load correctly", async ({ page }) => { - await page.goto("/login"); - await expect(page.getByLabel("이메일", { exact: true })).toBeVisible(); - await expect(page.getByLabel("비밀번호")).toBeVisible(); - await expect(page.getByRole("button", { name: "로그인" })).toBeVisible(); - }); -}); diff --git a/tests/e2e/mobile-scroll-check.spec.ts b/tests/e2e/mobile-scroll-check.spec.ts deleted file mode 100644 index 68f3e42..0000000 --- a/tests/e2e/mobile-scroll-check.spec.ts +++ /dev/null @@ -1,47 +0,0 @@ -import { test, expect } from "@playwright/test"; - -test.describe("Mobile Dashboard Scroll", () => { - test.use({ - viewport: { width: 390, height: 844 }, // iPhone 12 Pro size - userAgent: - "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 14_4 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/14.0.3 Mobile/15E148 Safari/604.1", - }); - - test("should allow scrolling to access order form at the bottom", async ({ - page, - }) => { - // 1. Navigate to dashboard - await page.goto("http://localhost:3001/dashboard"); - await page.waitForLoadState("domcontentloaded"); - - // 2. Check Top Element (Chart) - const chart = page.locator("canvas").first(); - await expect(chart).toBeVisible(); - - // 3. Scroll to Bottom - await page.evaluate(() => window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)); - await page.waitForTimeout(500); // Wait for scroll - - // 4. Check Bottom Element (Order Form) - // "매수하기" button is a good indicator of the order form - const buyButton = page.getByRole("button", { name: "매수하기" }); - await expect(buyButton).toBeVisible(); - - // 5. Verify Scroll Height is greater than Viewport Height - const scrollHeight = await page.evaluate( - () => document.documentElement.scrollHeight, - ); - const viewportHeight = 844; - expect(scrollHeight).toBeGreaterThan(viewportHeight); - - console.log( - `Scroll Height: ${scrollHeight}, Viewport Height: ${viewportHeight}`, - ); - - // Capture screenshot at bottom - await page.screenshot({ - path: "test-results/mobile-scroll-bottom.png", - fullPage: false, - }); - }); -});