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tindevil
2026-01-31 22:34:57 +09:00
commit f1301de543
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115
한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/fluctuation/chk_fluctuation.py Normal file
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@@ -0,0 +1,115 @@
import sys
import pandas as pd
sys.path.extend(['../..', '.']) # kis_auth 파일 경로 추가
import kis_auth as ka
from fluctuation import fluctuation
##############################################################################################
# [국내주식] 순위분석 > 등락률 순위[v1_국내주식-088]
##############################################################################################
COLUMN_MAPPING = {
"stck_shrn_iscd": "주식 단축 종목코드",
"data_rank": "데이터 순위",
"hts_kor_isnm": "HTS 한글 종목명",
"stck_prpr": "주식 현재가",
"prdy_vrss": "전일 대비",
"prdy_vrss_sign": "전일 대비 부호",
"prdy_ctrt": "전일 대비율",
"acml_vol": "누적 거래량",
"stck_hgpr": "주식 최고가",
"hgpr_hour": "최고가 시간",
"acml_hgpr_date": "누적 최고가 일자",
"stck_lwpr": "주식 최저가",
"lwpr_hour": "최저가 시간",
"acml_lwpr_date": "누적 최저가 일자",
"lwpr_vrss_prpr_rate": "저가 대비 현재가 비율",
"dsgt_date_clpr_vrss_prpr_rate": "영업 일수 대비 현재가 비율",
"cnnt_ascn_dynu": "연속 상승 일수",
"hgpr_vrss_prpr_rate": "고가 대비 현재가 비율",
"cnnt_down_dynu": "연속 하락 일수",
"oprc_vrss_prpr_sign": "시가 대비 부호",
"oprc_vrss_prpr": "시가 대비",
"oprc_vrss_prpr_rate": "시가 대비 현재가 비율",
"prd_rsfl": "기간 등락",
"prd_rsfl_rate": "기간 등락 비율"
}
NUMERIC_COLUMNS = []
def main():
"""
[국내주식] 순위분석
등락률 순위[v1_국내주식-088]
국내주식 등락률 순위 조회 테스트 함수
Parameters:
- fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 (J: 주식, W: ELW, Q: ETF)
- 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:
- DataFrame: 국내주식 등락률 순위 조회 결과
Example:
>>> df = fluctuation(fid_cond_mrkt_div_code="J", fid_cond_scr_div_code="20170", fid_input_iscd="0000", fid_rank_sort_cls_code="0", fid_input_cnt_1="0", fid_prc_cls_code="0", fid_input_price_1="", fid_input_price_2="", fid_vol_cnt="", fid_trgt_cls_code="0", fid_trgt_exls_cls_code="0", fid_div_cls_code="0", fid_rsfl_rate1="", fid_rsfl_rate2="")
"""
# 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
ka.auth()
# API 호출
result = fluctuation(
fid_cond_mrkt_div_code="J",
fid_cond_scr_div_code="20170",
fid_input_iscd="0000",
fid_rank_sort_cls_code="0",
fid_input_cnt_1="0",
fid_prc_cls_code="0",
fid_input_price_1="",
fid_input_price_2="",
fid_vol_cnt="",
fid_trgt_cls_code="0",
fid_trgt_exls_cls_code="0",
fid_div_cls_code="0",
fid_rsfl_rate1="",
fid_rsfl_rate2="",
)
# 컬럼명 출력
print("\n=== 사용 가능한 컬럼 목록 ===")
print(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
print("\n=== 국내주식 거래량순위 조회 결과 ===")
print(result)
if __name__ == "__main__":
main()

126
한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/fluctuation/fluctuation.py Normal file
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@@ -0,0 +1,126 @@
import logging
import sys
import time
from typing import Optional
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] 순위분석 > 등락률 순위[v1_국내주식-088]
##############################################################################################
# 상수 정의
API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/fluctuation"
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)
"""
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()