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@@ -0,0 +1,127 @@
"""
Created on 2025-07-09
"""
import logging
import sys
import pandas as pd
sys.path.extend(['../..', '.'])
import kis_auth as ka
from exp_ccnl_nxt import exp_ccnl_nxt
# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
##############################################################################################
# [국내주식] 실시간시세 > 국내주식 실시간예상체결 (NXT)
##############################################################################################
COLUMN_MAPPING = {
"MKSC_SHRN_ISCD": "유가증권단축종목코드",
"STCK_CNTG_HOUR": "주식체결시간",
"STCK_PRPR": "주식현재가",
"PRDY_VRSS_SIGN": "전일대비구분",
"PRDY_VRSS": "전일대비",
"PRDY_CTRT": "등락율",
"WGHN_AVRG_STCK_PRC": "가중평균주식가격",
"STCK_OPRC": "시가",
"STCK_HGPR": "고가",
"STCK_LWPR": "저가",
"ASKP1": "매도호가",
"BIDP1": "매수호가",
"CNTG_VOL": "거래량",
"ACML_VOL": "누적거래량",
"ACML_TR_PBMN": "누적거래대금",
"SELN_CNTG_CSNU": "매도체결건수",
"SHNU_CNTG_CSNU": "매수체결건수",
"NTBY_CNTG_CSNU": "순매수체결건수",
"CTTR": "체결강도",
"SELN_CNTG_SMTN": "총매도수량",
"SHNU_CNTG_SMTN": "총매수수량",
"CNTG_CLS_CODE": "체결구분",
"SHNU_RATE": "매수비율",
"PRDY_VOL_VRSS_ACML_VOL_RATE": "전일거래량대비등락율",
"OPRC_HOUR": "시가시간",
"OPRC_VRSS_PRPR_SIGN": "시가대비구분",
"OPRC_VRSS_PRPR": "시가대비",
"HGPR_HOUR": "최고가시간",
"HGPR_VRSS_PRPR_SIGN": "고가대비구분",
"HGPR_VRSS_PRPR": "고가대비",
"LWPR_HOUR": "최저가시간",
"LWPR_VRSS_PRPR_SIGN": "저가대비구분",
"LWPR_VRSS_PRPR": "저가대비",
"BSOP_DATE": "영업일자",
"NEW_MKOP_CLS_CODE": "신장운영구분코드",
"TRHT_YN": "거래정지여부",
"ASKP_RSQN1": "매도호가잔량1",
"BIDP_RSQN1": "매수호가잔량1",
"TOTAL_ASKP_RSQN": "총매도호가잔량",
"TOTAL_BIDP_RSQN": "총매수호가잔량",
"VOL_TNRT": "거래량회전율",
"PRDY_SMNS_HOUR_ACML_VOL": "전일동시간누적거래량",
"PRDY_SMNS_HOUR_ACML_VOL_RATE": "전일동시간누적거래량비율",
"HOUR_CLS_CODE": "시간구분코드",
"MRKT_TRTM_CLS_CODE": "임의종료구분코드",
"VI_STND_PRC": "VI 상태값"
}
NUMERIC_COLUMNS = [
"주식현재가", "전일대비", "등락율", "가중평균주식가격", "시가", "고가", "저가",
"매도호가", "매수호가", "거래량", "누적거래량", "누적거래대금", "매도체결건수",
"매수체결건수", "순매수체결건수", "체결강도", "총매도수량", "총매수수량", "매수비율",
"전일거래량대비등락율", "시가대비", "고가대비", "저가대비", "매도호가잔량1",
"매수호가잔량1", "총매도호가잔량", "총매수호가잔량", "거래량회전율", "전일동시간누적거래량",
"전일동시간누적거래량비율", "VI 상태값"
]
def main():
"""
국내주식 실시간예상체결 (NXT)
국내주식 실시간예상체결 (NXT) API입니다.
"""
# 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()
ka.auth_ws()
# 인증(auth_ws()) 이후에 선언
kws = ka.KISWebSocket(api_url="/tryitout")
# 조회
kws.subscribe(
request=exp_ccnl_nxt,
data=["005930", "000660", "005380"]
)
# 결과 표시
def on_result(ws, tr_id: str, result: pd.DataFrame, data_map: dict):
try:
# 컬럼 매핑
result.rename(columns=COLUMN_MAPPING, inplace=True)
# 숫자형 컬럼 변환
for col in NUMERIC_COLUMNS:
if col in result.columns:
result[col] = pd.to_numeric(result[col], errors='coerce')
logging.info("결과:")
print(result)
except Exception as e:
logging.error(f"결과 처리 중 오류: {e}")
logging.error(f"받은 데이터: {result}")
kws.start(on_result=on_result)
if __name__ == "__main__":
main()

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@@ -0,0 +1,109 @@
"""
Created on 2025-07-09
"""
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 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