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@@ -0,0 +1,170 @@
"""
Created on 20250601
"""
import sys
import time
from typing import Optional, Tuple
import logging
import pandas as pd
sys.path.extend(['../..', '.'])
import kis_auth as ka
# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
##############################################################################################
# [국내주식] 주문/계좌 > 주식잔고조회[v1_국내주식-006]
##############################################################################################
# 상수 정의
API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/inquire-balance"
def inquire_balance(
env_dv: str, # 실전모의구분
cano: str, # 종합계좌번호
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드
afhr_flpr_yn: str, # 시간외단일가·거래소여부
inqr_dvsn: str, # 조회구분
unpr_dvsn: str, # 단가구분
fund_sttl_icld_yn: str, # 펀드결제분포함여부
fncg_amt_auto_rdpt_yn: str, # 융자금액자동상환여부
prcs_dvsn: str, # 처리구분
FK100: str = "", # 연속조회검색조건100
NK100: str = "", # 연속조회키100
tr_cont: str = "", # 연속거래여부
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임1
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임2
depth: int = 0, # 내부 재귀깊이 (자동관리)
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
"""
주식 잔고조회 API입니다.
실전계좌의 경우, 한 번의 호출에 최대 50건까지 확인 가능하며, 이후의 값은 연속조회를 통해 확인하실 수 있습니다.
모의계좌의 경우, 한 번의 호출에 최대 20건까지 확인 가능하며, 이후의 값은 연속조회를 통해 확인하실 수 있습니다.
* 당일 전량매도한 잔고도 보유수량 0으로 보여질 수 있으나, 해당 보유수량 0인 잔고는 최종 D-2일 이후에는 잔고에서 사라집니다.
Args:
env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
cano (str): [필수] 종합계좌번호 (ex. 계좌번호 체계(8-2)의 앞 8자리)
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. 계좌번호 체계(8-2)의 뒤 2자리)
afhr_flpr_yn (str): [필수] 시간외단일가·거래소여부 (ex. N:기본값, Y:시간외단일가, X:NXT)
inqr_dvsn (str): [필수] 조회구분 (ex. 01 대출일별 | 02 종목별)
unpr_dvsn (str): [필수] 단가구분 (ex. 01)
fund_sttl_icld_yn (str): [필수] 펀드결제분포함여부 (ex. N, Y)
fncg_amt_auto_rdpt_yn (str): [필수] 융자금액자동상환여부 (ex. N)
prcs_dvsn (str): [필수] 처리구분 (ex. 00: 전일매매포함, 01:전일매매미포함)
FK100 (str): 연속조회검색조건100
NK100 (str): 연속조회키100
tr_cont (str): 연속거래여부
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임1
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임2
depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
Returns:
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 주식잔고조회 데이터 (output1, output2)
Example:
>>> df1, df2 = inquire_balance(env_dv="real", cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, afhr_flpr_yn="N", inqr_dvsn="01", unpr_dvsn="01", fund_sttl_icld_yn="N", fncg_amt_auto_rdpt_yn="N", prcs_dvsn="00")
>>> print(df1)
>>> print(df2)
"""
# 필수 파라미터 검증
if env_dv == "":
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real:실전, demo:모의')")
if cano == "":
raise ValueError("cano is required (e.g. '계좌번호 체계(8-2)의 앞 8자리')")
if acnt_prdt_cd == "":
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '계좌번호 체계(8-2)의 뒤 2자리')")
if afhr_flpr_yn == "":
raise ValueError("afhr_flpr_yn is required (e.g. 'N:기본값, Y:시간외단일가, X:NXT')")
if inqr_dvsn == "":
raise ValueError("inqr_dvsn is required (e.g. '01 대출일별 | 02 종목별')")
if unpr_dvsn == "":
raise ValueError("unpr_dvsn is required (e.g. '01')")
if fund_sttl_icld_yn == "":
raise ValueError("fund_sttl_icld_yn is required (e.g. 'N, Y')")
if fncg_amt_auto_rdpt_yn == "":
raise ValueError("fncg_amt_auto_rdpt_yn is required (e.g. 'N')")
if prcs_dvsn == "":
raise ValueError("prcs_dvsn is required (e.g. '00: 전일매매포함, 01:전일매매미포함')")
if depth > max_depth:
logging.warning("Max recursive depth reached.")
if dataframe1 is None:
dataframe1 = pd.DataFrame()
if dataframe2 is None:
dataframe2 = pd.DataFrame()
return dataframe1, dataframe2
# tr_id 설정
if env_dv == "real":
tr_id = "TTTC8434R"
elif env_dv == "demo":
tr_id = "VTTC8434R"
else:
raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real' or 'demo')")
params = {
"CANO": cano,
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
"AFHR_FLPR_YN": afhr_flpr_yn,
"OFL_YN": "",
"INQR_DVSN": inqr_dvsn,
"UNPR_DVSN": unpr_dvsn,
"FUND_STTL_ICLD_YN": fund_sttl_icld_yn,
"FNCG_AMT_AUTO_RDPT_YN": fncg_amt_auto_rdpt_yn,
"PRCS_DVSN": prcs_dvsn,
"CTX_AREA_FK100": FK100,
"CTX_AREA_NK100": NK100
}
res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, tr_cont, params)
if res.isOK():
# output1 처리
current_data1 = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
if dataframe1 is not None:
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
else:
dataframe1 = current_data1
# output2 처리
current_data2 = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
if dataframe2 is not None:
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
else:
dataframe2 = current_data2
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
FK100 = res.getBody().ctx_area_fk100
NK100 = res.getBody().ctx_area_nk100
if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재
logging.info("Call Next page...")
ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
return inquire_balance(
env_dv, cano, acnt_prdt_cd, afhr_flpr_yn, inqr_dvsn, unpr_dvsn,
fund_sttl_icld_yn, fncg_amt_auto_rdpt_yn, prcs_dvsn, FK100, NK100,
"N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
)
else:
logging.info("Data fetch complete.")
return dataframe1, dataframe2
else:
res.printError(url=API_URL)
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()