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한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/daily_loan_trans/chk_daily_loan_trans.py

@@ -0,0 +1,84 @@
+"""
+Created on 20250114
+"""
+
+import sys
+import logging
+
+import pandas as pd
+
+sys.path.extend(['../..', '.'])
+import kis_auth as ka
+from daily_loan_trans import daily_loan_trans
+
+# 로깅 설정
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+
+##############################################################################################
+# [국내주식] 시세분석 > 종목별 일별 대차거래추이 [국내주식-135]
+##############################################################################################
+
+COLUMN_MAPPING = {
+    'bsop_date': '일자',
+    'stck_prpr': '주식 종가',
+    'prdy_vrss_sign': '전일 대비 부호',
+    'prdy_vrss': '전일 대비',
+    'prdy_ctrt': '전일 대비율',
+    'acml_vol': '누적 거래량',
+    'new_stcn': '당일 증가 주수 (체결)',
+    'rdmp_stcn': '당일 감소 주수 (상환)',
+    'prdy_rmnd_vrss': '대차거래 증감',
+    'rmnd_stcn': '당일 잔고 주수',
+    'rmnd_amt': '당일 잔고 금액'
+}
+
+NUMERIC_COLUMNS = []
+
+
+def main():
+    """
+    종목별 일별 대차거래추이 조회 테스트 함수
+
+    이 함수는 종목별 일별 대차거래추이 API를 호출하여 결과를 출력합니다.
+
+    Returns:
+        None
+    """
+
+    # 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
+
+    # 인증 토큰 발급
+    ka.auth()
+
+    # case1 조회
+    logging.info("=== case1 조회 ===")
+    try:
+        result = daily_loan_trans(
+            mrkt_div_cls_code="1",
+            mksc_shrn_iscd="005930",
+            start_date="20240301",
+            end_date="20240328"
+        )
+    except ValueError as e:
+        logging.error("에러 발생: %s" % str(e))
+        return
+
+    logging.info("사용 가능한 컬럼: %s", result.columns.tolist())
+
+    # 컬럼명 한글 변환 및 데이터 출력
+    result = result.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
+
+    # 숫자형 컬럼 소수점 둘째자리까지 표시
+    for col in NUMERIC_COLUMNS:
+        if col in result.columns:
+            result[col] = pd.to_numeric(result[col], errors='coerce').round(2)
+
+    logging.info("결과:")
+    print(result)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/daily_loan_trans/daily_loan_trans.py

@@ -0,0 +1,74 @@
+"""
+Created on 20250114
+"""
+
+
+import sys
+import logging
+
+import pandas as pd
+
+sys.path.extend(['../..', '.'])
+import kis_auth as ka
+
+# 로깅 설정
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+
+##############################################################################################
+# [국내주식] 시세분석 > 종목별 일별 대차거래추이 [국내주식-135]
+##############################################################################################
+
+# 상수 정의
+API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/daily-loan-trans"
+
+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)
+    """
+
+    # 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()