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@@ -0,0 +1,96 @@
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2025-06-17
"""
import sys
import logging
import pandas as pd
sys.path.extend(['../..', '.']) # kis_auth 파일 경로 추가
import kis_auth as ka
from credit_by_company import credit_by_company
# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
##############################################################################################
# [국내주식] 종목정보 > 국내주식 당사 신용가능종목[국내주식-111]
##############################################################################################
COLUMN_MAPPING = {
'stck_shrn_iscd': '주식 단축 종목코드',
'hts_kor_isnm': 'HTS 한글 종목명',
'crdt_rate': '신용 비율'
}
NUMERIC_COLUMNS = []
def main():
"""
[국내주식] 종목정보
국내주식 당사 신용가능종목[국내주식-111]
국내주식 당사 신용가능종목 테스트 함수
Parameters:
- fid_rank_sort_cls_code (str): 순위 정렬 구분 코드 (0:코드순, 1:이름순)
- fid_slct_yn (str): 선택 여부 (0:신용주문가능, 1: 신용주문불가)
- fid_input_iscd (str): 입력 종목코드 (0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200, 4001: KRX100)
- fid_cond_scr_div_code (str): 조건 화면 분류 코드 (Unique key(20477))
- fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 (시장구분코드 (주식 J))
Returns:
- DataFrame: 국내주식 당사 신용가능종목 결과
Example:
>>> df = credit_by_company(fid_rank_sort_cls_code="0", fid_slct_yn="0", fid_input_iscd="0000", fid_cond_scr_div_code="20477", fid_cond_mrkt_div_code="J")
"""
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")
# API 호출
result = credit_by_company(
fid_rank_sort_cls_code="0", # 순위 정렬 구분 코드
fid_slct_yn="0", # 선택 여부
fid_input_iscd="0000", # 입력 종목코드
fid_cond_scr_div_code="20477", # 조건 화면 분류 코드
fid_cond_mrkt_div_code="J", # 조건 시장 분류 코드
)
if result is None or result.empty:
logger.warning("조회된 데이터가 없습니다.")
return
# 컬럼명 출력
logger.info("사용 가능한 컬럼 목록:")
logger.info(result.columns.tolist())
# 한글 컬럼명으로 변환
result = result.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
for col in NUMERIC_COLUMNS:
if col in result.columns:
result[col] = pd.to_numeric(result[col], errors='coerce').round(2)
# 결과 출력
logger.info("=== 국내주식 당사 신용가능종목 결과 ===")
logger.info("조회된 데이터 건수: %d", len(result))
print(result)
except Exception as e:
logger.error("에러 발생: %s", str(e))
raise
if __name__ == "__main__":
main()

View File

@@ -0,0 +1,151 @@
"""
Created on 2025-06-17
"""
import logging
import time
from typing import Optional
import sys
import pandas as pd
sys.path.extend(['../..', '.'])
import kis_auth as ka
##############################################################################################
# [국내주식] 종목정보 > 국내주식 당사 신용가능종목[국내주식-111]
##############################################################################################
# 상수 정의
API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/credit-by-company"
# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
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)
"""
# 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()