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2026-01-31 22:34:57 +09:00
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156
한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_bond/inquire_daily_ccld/chk_inquire_daily_ccld.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,156 @@
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2025-06-20
"""
import sys
import logging
import pandas as pd
sys.path.extend(['../..', '.']) # kis_auth 파일 경로 추가
import kis_auth as ka
from inquire_daily_ccld import inquire_daily_ccld
# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
##############################################################################################
# [장내채권] 주문/계좌 > 장내채권 일별체결조회 [국내주식-127]
##############################################################################################
# 통합 컬럼 매핑 (모든 output에서 공통 사용)
COLUMN_MAPPING = {
'tot_ord_qty': '총주문수량',
'tot_ccld_qty_smtl': '총체결수량합계',
'tot_bond_ccld_avg_unpr': '총채권체결평균단가',
'tot_ccld_amt_smtl': '총체결금액합계',
'ord_dt': '주문일자',
'odno': '주문번호',
'orgn_odno': '원주문번호',
'ord_dvsn_name': '주문구분명',
'sll_buy_dvsn_cd_name': '매도매수구분코드명',
'shtn_pdno': '단축상품번호',
'prdt_abrv_name': '상품약어명',
'ord_qty': '주문수량',
'bond_ord_unpr': '채권주문단가',
'ord_tmd': '주문시각',
'tot_ccld_qty': '총체결수량',
'bond_avg_unpr': '채권평균단가',
'tot_ccld_amt': '총체결금액',
'loan_dt': '대출일자',
'buy_dt': '매수일자',
'samt_mket_ptci_yn_name': '소액시장참여여부명',
'sprx_psbl_yn_ifom': '분리과세가능여부알림',
'ord_mdia_dvsn_name': '주문매체구분묭',
'sll_buy_dvsn_cd': '매도매수구분코드',
'nccs_qty': '미체결수량',
'ord_gno_brno': '주문채번지점번호'
}
NUMERIC_COLUMNS = []
def main():
"""
[장내채권] 주문/계좌
장내채권 주문체결내역[국내주식-127]
장내채권 주문체결내역 테스트 함수
Parameters:
- cano (str): 종합계좌번호 (종합계좌번호)
- acnt_prdt_cd (str): 계좌상품코드 (계좌상품코드)
- inqr_strt_dt (str): 조회시작일자 (일자 ~ (1주일 이내))
- inqr_end_dt (str): 조회종료일자 (~ 일자 (조회 당일))
- sll_buy_dvsn_cd (str): 매도매수구분코드 (%(전체), 01(매도), 02(매수))
- sort_sqn_dvsn (str): 정렬순서구분 (01(주문순서), 02(주문역순))
- pdno (str): 상품번호 ()
- nccs_yn (str): 미체결여부 (N(전체), C(체결), Y(미체결))
Returns:
- Tuple[DataFrame, ...]: 장내채권 주문체결내역 결과
Example:
>>> df1, df2 = inquire_daily_ccld(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, inqr_strt_dt="20250601", inqr_end_dt="20250630", sll_buy_dvsn_cd="%", sort_sqn_dvsn="01", pdno="", nccs_yn="N", ctx_area_nk200="", ctx_area_fk200="")
"""
try:
# pandas 출력 옵션 설정
pd.set_option('display.max_columns', None) # 모든 컬럼 표시
pd.set_option('display.width', None) # 출력 너비 제한 해제
pd.set_option('display.max_rows', None) # 모든 행 표시
# 토큰 발급
logger.info("토큰 발급 중...")
ka.auth()
logger.info("토큰 발급 완료")
# kis_auth 모듈에서 계좌 정보 가져오기
trenv = ka.getTREnv()
# API 호출
logger.info("API 호출 시작: 장내채권 주문체결내역")
result1, result2 = inquire_daily_ccld(
cano=trenv.my_acct, # 종합계좌번호
acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, # 계좌상품코드
inqr_strt_dt="20250601", # 조회시작일자
inqr_end_dt="20250630", # 조회종료일자
sll_buy_dvsn_cd="%", # 매도매수구분코드
sort_sqn_dvsn="01", # 정렬순서구분
pdno="", # 상품번호
nccs_yn="N", # 미체결여부
ctx_area_nk200="", # 연속조회키200
ctx_area_fk200="", # 연속조회검색조건200
)
# 결과 확인
results = [result1, result2]
if all(result is None or result.empty for result in results):
logger.warning("조회된 데이터가 없습니다.")
return
# output1 결과 처리
logger.info("=== output1 조회 ===")
if not result1.empty:
logger.info("사용 가능한 컬럼: %s", result1.columns.tolist())
# 통합 컬럼명 한글 변환 (필요한 컬럼만 자동 매핑됨)
result1 = result1.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
# 숫자형 컬럼 변환s
for col in NUMERIC_COLUMNS:
if col in result1.columns:
result1[col] = pd.to_numeric(result1[col], errors='coerce')
logger.info("output1 결과:")
print(result1)
else:
logger.info("output1 데이터가 없습니다.")
# output2 결과 처리
logger.info("=== output2 조회 ===")
if not result2.empty:
logger.info("사용 가능한 컬럼: %s", result2.columns.tolist())
# 통합 컬럼명 한글 변환 (필요한 컬럼만 자동 매핑됨)
result2 = result2.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
# 숫자형 컬럼 변환s
for col in NUMERIC_COLUMNS:
if col in result2.columns:
result2[col] = pd.to_numeric(result2[col], errors='coerce')
logger.info("output2 결과:")
print(result2)
else:
logger.info("output2 데이터가 없습니다.")
except Exception as e:
logger.error("에러 발생: %s", str(e))
raise
if __name__ == "__main__":
main()

202
한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_bond/inquire_daily_ccld/inquire_daily_ccld.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,202 @@
# [장내채권] 주문/계좌 - 장내채권 주문체결내역
# Generated by KIS API Generator (Single API Mode)
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2025-06-20
"""
import logging
import time
from typing import Optional, Tuple
import sys
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__)
##############################################################################################
# [장내채권] 주문/계좌 > 장내채권 일별체결조회 [국내주식-127]
##############################################################################################
# 상수 정의
API_URL = "/uapi/domestic-bond/v1/trading/inquire-daily-ccld"
def inquire_daily_ccld(
cano: str, # 종합계좌번호
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드
inqr_strt_dt: str, # 조회시작일자
inqr_end_dt: str, # 조회종료일자
sll_buy_dvsn_cd: str, # 매도매수구분코드
sort_sqn_dvsn: str, # 정렬순서구분
pdno: str, # 상품번호
nccs_yn: str, # 미체결여부
ctx_area_nk200: str, # 연속조회키200
ctx_area_fk200: str, # 연속조회검색조건200
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]:
"""
[장내채권] 주문/계좌
장내채권 주문체결내역[국내주식-127]
장내채권 주문체결내역 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
Args:
cano (str): 종합계좌번호
acnt_prdt_cd (str): 계좌상품코드
inqr_strt_dt (str): 조회시작일자 (1주일 이내)
inqr_end_dt (str): 조회종료일자 (조회 당일)
sll_buy_dvsn_cd (str): 매도매수구분코드 (%(전체), 01(매도), 02(매수))
sort_sqn_dvsn (str): 정렬순서구분 (01(주문순서), 02(주문역순))
pdno (str): 상품번호
nccs_yn (str): 미체결여부 (N(전체), C(체결), Y(미체결))
ctx_area_nk200 (str): 연속조회키200
ctx_area_fk200 (str): 연속조회검색조건200
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]: 장내채권 주문체결내역 데이터
Example:
>>> df1, df2 = inquire_daily_ccld(
... cano=trenv.my_acct,
... acnt_prdt_cd=trenv.my_prod,
... inqr_strt_dt='20230101',
... inqr_end_dt='20230107',
... sll_buy_dvsn_cd='01',
... sort_sqn_dvsn='01',
... pdno='000000000001',
... nccs_yn='N',
... ctx_area_nk200='',
... ctx_area_fk200=''
... )
>>> print(df1)
>>> print(df2)
"""
# 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 inqr_strt_dt:
logger.error("inqr_strt_dt is required. (e.g. '20230101')")
raise ValueError("inqr_strt_dt is required. (e.g. '20230101')")
if not inqr_end_dt:
logger.error("inqr_end_dt is required. (e.g. '20230107')")
raise ValueError("inqr_end_dt is required. (e.g. '20230107')")
if not sll_buy_dvsn_cd in ["%", "01", "02"]:
logger.error("sll_buy_dvsn_cd is required. (e.g. '01')")
raise ValueError("sll_buy_dvsn_cd is required. (e.g. '01')")
if not sort_sqn_dvsn in ["01", "02"]:
logger.error("sort_sqn_dvsn is required. (e.g. '01')")
raise ValueError("sort_sqn_dvsn is required. (e.g. '01')")
if not nccs_yn in ["N", "C", "Y"]:
logger.error("nccs_yn is required. (e.g. 'N')")
raise ValueError("nccs_yn is required. (e.g. 'N')")
# 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 = "CTSC8013R"
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,
"SORT_SQN_DVSN": sort_sqn_dvsn,
"PDNO": pdno,
"NCCS_YN": nccs_yn,
"CTX_AREA_NK200": ctx_area_nk200,
"CTX_AREA_FK200": ctx_area_fk200,
}
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
ctx_area_nk200 = res.getBody().ctx_area_nk200
ctx_area_fk200 = res.getBody().ctx_area_fk200
if tr_cont in ["M", "F"]:
logger.info("Calling next page...")
ka.smart_sleep()
return inquire_daily_ccld(
cano,
acnt_prdt_cd,
inqr_strt_dt,
inqr_end_dt,
sll_buy_dvsn_cd,
sort_sqn_dvsn,
pdno,
nccs_yn,
ctx_area_nk200,
ctx_area_fk200,
"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()