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@@ -0,0 +1,83 @@
"""
Created on 20250101
"""
import sys
import logging
import pandas as pd
sys.path.extend(['../..', '.'])
import kis_auth as ka
from inquire_member_daily import inquire_member_daily
# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
##############################################################################################
# [국내주식] 시세분석 > 주식현재가 회원사 종목매매동향 [국내주식-197]
##############################################################################################
COLUMN_MAPPING = {
'stck_bsop_date': '주식영업일자',
'total_seln_qty': '총매도수량',
'total_shnu_qty': '총매수2수량',
'ntby_qty': '순매수수량',
'stck_prpr': '주식현재가',
'prdy_vrss': '전일대비',
'prdy_vrss_sign': '전일대비부호',
'prdy_ctrt': '전일대비율',
'acml_vol': '누적거래량'
}
NUMERIC_COLUMNS = []
def main():
"""
주식현재가 회원사 종목매매동향 조회 테스트 함수
이 함수는 주식현재가 회원사 종목매매동향 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 = inquire_member_daily(
fid_cond_mrkt_div_code="J",
fid_input_iscd="005930",
fid_input_iscd_2="00003",
fid_input_date_1="20240501",
fid_input_date_2="20240624"
)
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()

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@@ -0,0 +1,92 @@
"""
Created on 20250101
"""
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 > 주식현재가 회원사 종목매매동향 [국내주식-197]
##############################################################################################
# 상수 정의
API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-member-daily"
def inquire_member_daily(
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건시장분류코드 (ex. 주식J)
fid_input_iscd: str, # [필수] 입력종목코드 (ex. 123456)
fid_input_iscd_2: str, # [필수] 회원사코드 (ex. 회원사코드 FAQ 종목정보 다운로드(국내) > 회원사 참조)
fid_input_date_1: str, # [필수] 입력날짜1
fid_input_date_2: str, # [필수] 입력날짜2
fid_sctn_cls_code: str = "" # 데이터 순위 (초기값: "")
) -> pd.DataFrame:
"""
주식현재가 회원사 종목매매동향 API입니다.
한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0454] 증권사 종목매매동향 화면을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
Args:
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건시장분류코드 (J:KRX, NX:NXT)
fid_input_iscd (str): [필수] 입력종목코드 (ex. 123456)
fid_input_iscd_2 (str): [필수] 회원사코드 (ex. 회원사코드 FAQ 종목정보 다운로드(국내) > 회원사 참조)
fid_input_date_1 (str): [필수] 입력날짜1
fid_input_date_2 (str): [필수] 입력날짜2
fid_sctn_cls_code (str): 데이터 순위 (초기값: "")
Returns:
pd.DataFrame: 주식현재가 회원사 종목매매동향 데이터
Example:
>>> df = inquire_member_daily(
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
... fid_input_iscd="005930",
... fid_input_iscd_2="00003",
... fid_input_date_1="20240501",
... fid_input_date_2="20240624"
... )
>>> print(df)
"""
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
if fid_input_iscd == "":
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '123456')")
if fid_input_iscd_2 == "":
raise ValueError("fid_input_iscd_2 is required (e.g. '00003')")
if fid_input_date_1 == "":
raise ValueError("fid_input_date_1 is required")
if fid_input_date_2 == "":
raise ValueError("fid_input_date_2 is required")
tr_id = "FHPST04540000"
params = {
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
"FID_INPUT_ISCD_2": fid_input_iscd_2,
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
"FID_INPUT_DATE_2": fid_input_date_2,
"FID_SCTN_CLS_CODE": fid_sctn_cls_code
}
res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, "", params)
if res.isOK():
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
logging.info("Data fetch complete.")
return current_data
else:
res.printError(url=API_URL)
return pd.DataFrame()