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

@@ -0,0 +1,70 @@
+"""
+Created on 20250601 
+"""
+
+
+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 > 국내주식 체결금액별 매매비중 [국내주식-192]
+##############################################################################################
+
+# 상수 정의
+API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/tradprt-byamt"
+
+def tradprt_byamt(
+    fid_cond_mrkt_div_code: str,  # [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J)
+    fid_cond_scr_div_code: str,   # [필수] 조건화면분류코드 (ex. 11119)
+    fid_input_iscd: str           # [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456)
+) -> pd.DataFrame:
+    """
+    국내주식 체결금액별 매매비중 API입니다.
+    한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0135] 체결금액별 매매비중 화면의 "상단 표" 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
+    
+    Args:
+        fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (J:KRX, NX:NXT)
+        fid_cond_scr_div_code (str): [필수] 조건화면분류코드 (ex. 11119)
+        fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드 (ex. 123456)
+
+    Returns:
+        pd.DataFrame: 국내주식 체결금액별 매매비중 데이터
+        
+    Example:
+        >>> df = tradprt_byamt("J", "11119", "005930")
+        >>> print(df)
+    """
+
+    if fid_cond_mrkt_div_code == "":
+        raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
+    
+    if fid_cond_scr_div_code == "":
+        raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required (e.g. '11119')")
+    
+    if fid_input_iscd == "":
+        raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '123456')")
+
+    tr_id = "FHKST111900C0"
+
+    params = {
+        "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
+    }
+    
+    res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, "", params)
+    
+    if res.isOK():
+        current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
+        return current_data
+    else:
+        res.printError(url=API_URL)
+        return pd.DataFrame()