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@@ -0,0 +1,145 @@
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2025-06-30
"""
import sys
import logging
import pandas as pd
sys.path.extend(['../..', '.']) # kis_auth 파일 경로 추가
import kis_auth as ka
from inquire_daily_chartprice import inquire_daily_chartprice
# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
##############################################################################################
# [해외주식] 기본시세 > 해외주식 종목_지수_환율기간별시세(일_주_월_년)[v1_해외주식-012]
##############################################################################################
COLUMN_MAPPING = {
'ovrs_nmix_prdy_vrss': '전일 대비',
'prdy_vrss_sign': '전일 대비 부호',
'prdy_ctrt': '전일 대비율',
'ovrs_nmix_prdy_clpr': '전일 종가',
'acml_vol': '누적 거래량',
'hts_kor_isnm': 'HTS 한글 종목명',
'ovrs_nmix_prpr': '현재가',
'stck_shrn_iscd': '단축 종목코드',
'prdy_vol': '전일 거래량',
'ovrs_prod_oprc': '시가',
'ovrs_prod_hgpr': '최고가',
'ovrs_prod_lwpr': '최저가',
'stck_bsop_date': '영업 일자',
'ovrs_nmix_prpr': '현재가',
'ovrs_nmix_oprc': '시가',
'ovrs_nmix_hgpr': '최고가',
'ovrs_nmix_lwpr': '최저가',
'acml_vol': '누적 거래량',
'mod_yn': '변경 여부'
}
NUMERIC_COLUMNS = ['전일 대비', '전일 대비율', '전일 종가', '누적 거래량', '현재가', '시가', '최고가', '최저가']
def main():
"""
[해외주식] 기본시세
해외주식 종목_지수_환율기간별시세(일_주_월_년)[v1_해외주식-012]
해외주식 종목_지수_환율기간별시세(일_주_월_년) 테스트 함수
Parameters:
- fid_cond_mrkt_div_code (str): FID 조건 시장 분류 코드 (N: 해외지수, X 환율, I: 국채, S:금선물)
- fid_input_iscd (str): FID 입력 종목코드 (종목코드 ※ 해외주식 마스터 코드 참조 (포럼 > FAQ > 종목정보 다운로드(해외) > 해외지수) ※ 해당 API로 미국주식 조회 시, 다우30, 나스닥100, S&P500 종목만 조회 가능합니다. 더 많은 미국주식 종목 시세를 이용할 시에는, 해외주식기간별시세 API 사용 부탁드립니다.)
- fid_input_date_1 (str): FID 입력 날짜1 (시작일자(YYYYMMDD))
- fid_input_date_2 (str): FID 입력 날짜2 (종료일자(YYYYMMDD))
- fid_period_div_code (str): FID 기간 분류 코드 (D:일, W:주, M:월, Y:년)
- env_dv (str): 실전모의구분 (real:실전, demo:모의)
Returns:
- DataFrame: 해외주식 종목_지수_환율기간별시세(일_주_월_년) 결과
Example:
>>> df1, df2 = inquire_daily_chartprice(fid_cond_mrkt_div_code="N", fid_input_iscd=".DJI", fid_input_date_1="20250101", fid_input_date_2="20250131", fid_period_div_code="D", env_dv="real") # 실전투자
>>> df1, df2 = inquire_daily_chartprice(fid_cond_mrkt_div_code="N", fid_input_iscd=".DJI", fid_input_date_1="20250101", fid_input_date_2="20250131", fid_period_div_code="D", env_dv="demo") # 모의투자
"""
try:
# 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
# 실전/모의투자 선택 (모의투자 지원 로직)
env_dv = "real" # "real": 실전투자, "demo": 모의투자
logger.info("투자 환경: %s", "실전투자" if env_dv == "real" else "모의투자")
# 토큰 발급 (모의투자 지원 로직)
logger.info("토큰 발급 중...")
if env_dv == "real":
ka.auth(svr='prod') # 실전투자용 토큰
elif env_dv == "demo":
ka.auth(svr='vps') # 모의투자용 토큰
logger.info("토큰 발급 완료")
# API 호출
logger.info("API 호출 시작: 해외주식 종목_지수_환율기간별시세(일_주_월_년) (%s)", "실전투자" if env_dv == "real" else "모의투자")
result1, result2 = inquire_daily_chartprice(
fid_cond_mrkt_div_code="N",
fid_input_iscd="QQQ",
fid_input_date_1="20250101",
fid_input_date_2="20250131",
fid_period_div_code="D",
env_dv=env_dv,
)
# 결과 확인
results = [result1, result2]
if all(result is None or result.empty for result in results):
logger.warning("조회된 데이터가 없습니다.")
return
# output1 결과 처리
logger.info("=== output1 조회 ===")
if not result1.empty:
logger.info("사용 가능한 컬럼: %s", result1.columns.tolist())
# 통합 컬럼명 한글 변환 (필요한 컬럼만 자동 매핑됨)
result1 = result1.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
for col in NUMERIC_COLUMNS:
if col in result1.columns:
result1[col] = pd.to_numeric(result1[col], errors='coerce').round(2)
logger.info("output1 결과:")
print(result1)
else:
logger.info("output1 데이터가 없습니다.")
# output2 결과 처리
logger.info("=== output2 조회 ===")
if not result2.empty:
logger.info("사용 가능한 컬럼: %s", result2.columns.tolist())
# 통합 컬럼명 한글 변환 (필요한 컬럼만 자동 매핑됨)
result2 = result2.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
for col in NUMERIC_COLUMNS:
if col in result2.columns:
result2[col] = pd.to_numeric(result2[col], errors='coerce').round(2)
logger.info("output2 결과:")
print(result2)
else:
logger.info("output2 데이터가 없습니다.")
except Exception as e:
logger.error("에러 발생: %s", str(e))
raise
if __name__ == "__main__":
main()

View File

@@ -0,0 +1,175 @@
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2025-06-30
"""
import logging
import time
from typing import Optional, Tuple
import sys
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__)
##############################################################################################
# [해외주식] 기본시세 > 해외주식 종목_지수_환율기간별시세(일_주_월_년)[v1_해외주식-012]
##############################################################################################
# 상수 정의
API_URL = "/uapi/overseas-price/v1/quotations/inquire-daily-chartprice"
def inquire_daily_chartprice(
fid_cond_mrkt_div_code: str, # FID 조건 시장 분류 코드
fid_input_iscd: str, # FID 입력 종목코드
fid_input_date_1: str, # FID 입력 날짜1
fid_input_date_2: str, # FID 입력 날짜2
fid_period_div_code: str, # FID 기간 분류 코드
env_dv: str = "real", # 실전모의구분
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
tr_cont: str = "",
depth: int = 0,
max_depth: int = 10
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
"""
[해외주식] 기본시세
해외주식 종목_지수_환율기간별시세(일_주_월_년)[v1_해외주식-012]
해외주식 종목_지수_환율기간별시세(일_주_월_년) API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
Args:
fid_cond_mrkt_div_code (str): N: 해외지수, X 환율, I: 국채, S:금선물
fid_input_iscd (str): 종목코드 ※ 해외주식 마스터 코드 참조 (포럼 > FAQ > 종목정보 다운로드(해외) > 해외지수) ※ 해당 API로 미국주식 조회 시, 다우30, 나스닥100, S&P500 종목만 조회 가능합니다. 더 많은 미국주식 종목 시세를 이용할 시에는, 해외주식기간별시세 API 사용 부탁드립니다.
fid_input_date_1 (str): 시작일자(YYYYMMDD)
fid_input_date_2 (str): 종료일자(YYYYMMDD)
fid_period_div_code (str): D:일, W:주, M:월, Y:년
env_dv (str): 실전모의구분 (real:실전, demo:모의)
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
tr_cont (str): 연속 거래 여부
depth (int): 현재 재귀 깊이
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
Returns:
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 해외주식 종목_지수_환율기간별시세(일_주_월_년) 데이터
Example:
>>> df1, df2 = inquire_daily_chartprice(
... fid_cond_mrkt_div_code="N",
... fid_input_iscd=".DJI",
... fid_input_date_1="20220401",
... fid_input_date_2="20220613",
... fid_period_div_code="D",
... env_dv="real"
... )
>>> print(df1)
>>> print(df2)
"""
# [필수 파라미터 검증]
if not fid_cond_mrkt_div_code:
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'N')")
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'N')")
if not fid_input_iscd:
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '.DJI')")
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '.DJI')")
if not fid_input_date_1:
logger.error("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20220401')")
raise ValueError("fid_input_date_1 is required. (e.g. '20220401')")
if not fid_input_date_2:
logger.error("fid_input_date_2 is required. (e.g. '20220613')")
raise ValueError("fid_input_date_2 is required. (e.g. '20220613')")
if not fid_period_div_code:
logger.error("fid_period_div_code is required. (e.g. 'D')")
raise ValueError("fid_period_div_code is required. (e.g. 'D')")
# 최대 재귀 깊이 체크
if depth >= max_depth:
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
return dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame(), dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
# TR ID 설정 (모의투자 지원 로직)
if env_dv == "real" or env_dv == "demo":
tr_id = "FHKST03030100" # 실전투자용 TR ID
else:
raise ValueError("env_dv can only be 'real' or 'demo'")
params = {
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
"FID_INPUT_DATE_2": fid_input_date_2,
"FID_PERIOD_DIV_CODE": fid_period_div_code,
}
res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, tr_cont, params)
if res.isOK():
# output1 처리
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
output_data = res.getBody().output1
if output_data:
# output1은 단일 객체, output2는 배열일 수 있음
if isinstance(output_data, list):
current_data1 = pd.DataFrame(output_data)
else:
# 단일 객체인 경우 리스트로 감싸서 DataFrame 생성
current_data1 = pd.DataFrame([output_data])
if dataframe1 is not None:
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
else:
dataframe1 = current_data1
else:
if dataframe1 is None:
dataframe1 = pd.DataFrame()
else:
if dataframe1 is None:
dataframe1 = pd.DataFrame()
# output2 처리
if hasattr(res.getBody(), 'output2'):
output_data = res.getBody().output2
if output_data:
# output1은 단일 객체, output2는 배열일 수 있음
if isinstance(output_data, list):
current_data2 = pd.DataFrame(output_data)
else:
# 단일 객체인 경우 리스트로 감싸서 DataFrame 생성
current_data2 = pd.DataFrame([output_data])
if dataframe2 is not None:
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
else:
dataframe2 = current_data2
else:
if dataframe2 is None:
dataframe2 = pd.DataFrame()
else:
if dataframe2 is None:
dataframe2 = pd.DataFrame()
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
if tr_cont in ["M", "F"]:
logger.info("Calling next page...")
ka.smart_sleep()
return inquire_daily_chartprice(
fid_cond_mrkt_div_code,
fid_input_iscd,
fid_input_date_1,
fid_input_date_2,
fid_period_div_code,
env_dv,
"N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
)
else:
logger.info("Data fetch complete.")
return dataframe1, dataframe2
else:
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
res.printError(API_URL)
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()