initial commit
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,185 @@
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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Created on 2025-06-30
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"""
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import sys
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import logging
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import pandas as pd
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sys.path.extend(['../..', '.']) # kis_auth 파일 경로 추가
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import kis_auth as ka
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from inquire_paymt_stdr_balance import inquire_paymt_stdr_balance
|
||||
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||||
# 로깅 설정
|
||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
|
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logger = logging.getLogger(__name__)
|
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# [해외주식] 주문/계좌 > 해외주식 결제기준잔고 [해외주식-064]
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# 컬럼명 매핑 (한글 변환용)
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||||
COLUMN_MAPPING = {
|
||||
'pdno': '상품번호',
|
||||
'prdt_name': '상품명',
|
||||
'cblc_qty13': '잔고수량13',
|
||||
'ord_psbl_qty1': '주문가능수량1',
|
||||
'avg_unpr3': '평균단가3',
|
||||
'ovrs_now_pric1': '해외현재가격1',
|
||||
'frcr_pchs_amt': '외화매입금액',
|
||||
'frcr_evlu_amt2': '외화평가금액2',
|
||||
'evlu_pfls_amt2': '평가손익금액2',
|
||||
'bass_exrt': '기준환율',
|
||||
'oprt_dtl_dtime': '조작상세일시',
|
||||
'buy_crcy_cd': '매수통화코드',
|
||||
'thdt_sll_ccld_qty1': '당일매도체결수량1',
|
||||
'thdt_buy_ccld_qty1': '당일매수체결수량1',
|
||||
'evlu_pfls_rt1': '평가손익율1',
|
||||
'tr_mket_name': '거래시장명',
|
||||
'natn_kor_name': '국가한글명',
|
||||
'std_pdno': '표준상품번호',
|
||||
'mgge_qty': '담보수량',
|
||||
'loan_rmnd': '대출잔액',
|
||||
'prdt_type_cd': '상품유형코드',
|
||||
'ovrs_excg_cd': '해외거래소코드',
|
||||
'scts_dvsn_name': '유가증권구분명',
|
||||
'ldng_cblc_qty': '대여잔고수량',
|
||||
'crcy_cd': '통화코드',
|
||||
'crcy_cd_name': '통화코드명',
|
||||
'frcr_dncl_amt_2': '외화예수금액2',
|
||||
'frst_bltn_exrt': '최초고시환율',
|
||||
'frcr_evlu_amt2': '외화평가금액2',
|
||||
'pchs_amt_smtl_amt': '매입금액합계금액',
|
||||
'tot_evlu_pfls_amt': '총평가손익금액',
|
||||
'evlu_erng_rt1': '평가수익율1',
|
||||
'tot_dncl_amt': '총예수금액',
|
||||
'wcrc_evlu_amt_smtl': '원화평가금액합계',
|
||||
'tot_asst_amt2': '총자산금액2',
|
||||
'frcr_cblc_wcrc_evlu_amt_smtl': '외화잔고원화평가금액합계',
|
||||
'tot_loan_amt': '총대출금액',
|
||||
'tot_ldng_evlu_amt': '총대여평가금액'
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 숫자형 컬럼 정의 (소수점 처리용)
|
||||
NUMERIC_COLUMNS = [
|
||||
'잔고수량13', '주문가능수량1', '평균단가3', '해외현재가격1', '외화매입금액',
|
||||
'외화평가금액2', '평가손익금액2', '기준환율', '당일매도체결수량1', '당일매수체결수량1',
|
||||
'평가손익율1', '담보수량', '대출잔액', '대여잔고수량', '외화예수금액2',
|
||||
'최초고시환율', '매입금액합계금액', '총평가손익금액', '평가수익율1', '총예수금액',
|
||||
'원화평가금액합계', '총자산금액2', '외화잔고원화평가금액합계', '총대출금액', '총대여평가금액'
|
||||
]
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
"""
|
||||
[해외주식] 주문/계좌
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||||
해외주식 결제기준잔고[해외주식-064]
|
||||
|
||||
해외주식 결제기준잔고 테스트 함수
|
||||
|
||||
Parameters:
|
||||
- cano (str): 종합계좌번호 ()
|
||||
- acnt_prdt_cd (str): 계좌상품코드 ()
|
||||
- bass_dt (str): 기준일자 ()
|
||||
- wcrc_frcr_dvsn_cd (str): 원화외화구분코드 (01(원화기준),02(외화기준))
|
||||
- inqr_dvsn_cd (str): 조회구분코드 (00(전체), 01(일반), 02(미니스탁))
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
- DataFrame: 해외주식 결제기준잔고 결과
|
||||
|
||||
Example:
|
||||
>>> df1, df2, df3 = inquire_paymt_stdr_balance(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, bass_dt="20250630", wcrc_frcr_dvsn_cd="01", inqr_dvsn_cd="00")
|
||||
"""
|
||||
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
|
||||
|
||||
# 토큰 발급
|
||||
logger.info("토큰 발급 중...")
|
||||
ka.auth()
|
||||
logger.info("토큰 발급 완료")
|
||||
|
||||
trenv = ka.getTREnv()
|
||||
|
||||
# API 호출
|
||||
logger.info("API 호출")
|
||||
result1, result2, result3 = inquire_paymt_stdr_balance(
|
||||
cano=trenv.my_acct, # 종합계좌번호
|
||||
acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, # 계좌상품코드
|
||||
bass_dt="20250630", # 기준일자
|
||||
wcrc_frcr_dvsn_cd="01", # 원화외화구분코드
|
||||
inqr_dvsn_cd="00", # 조회구분코드
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 결과 확인
|
||||
results = [result1, result2, result3]
|
||||
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)
|
||||
|
||||
# 숫자형 컬럼 처리
|
||||
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)
|
||||
|
||||
# 숫자형 컬럼 처리
|
||||
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.")
|
||||
|
||||
# output3 결과 처리
|
||||
logger.info("=== output3 조회 ===")
|
||||
if not result3.empty:
|
||||
logger.info("사용 가능한 컬럼: %s", result3.columns.tolist())
|
||||
|
||||
# 통합 컬럼명 한글 변환 (필요한 컬럼만 자동 매핑됨)
|
||||
result3 = result3.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
|
||||
|
||||
# 숫자형 컬럼 처리
|
||||
for col in NUMERIC_COLUMNS:
|
||||
if col in result3.columns:
|
||||
result3[col] = pd.to_numeric(result3[col], errors='coerce').round(2)
|
||||
|
||||
logger.info("output3 결과:")
|
||||
print(result3)
|
||||
else:
|
||||
logger.info("output3 데이터가 없습니다.")
|
||||
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error("에러 발생: %s", str(e))
|
||||
raise
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,200 @@
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
"""
|
||||
Created on 2025-06-30
|
||||
|
||||
"""
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||||
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||||
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] 주문/계좌 > 해외주식 결제기준잔고 [해외주식-064]
|
||||
##############################################################################################
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||||
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||||
# 상수 정의
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||||
API_URL = "/uapi/overseas-stock/v1/trading/inquire-paymt-stdr-balance"
|
||||
|
||||
def inquire_paymt_stdr_balance(
|
||||
cano: str, # 종합계좌번호
|
||||
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드
|
||||
bass_dt: str, # 기준일자
|
||||
wcrc_frcr_dvsn_cd: str, # 원화외화구분코드
|
||||
inqr_dvsn_cd: str, # 조회구분코드
|
||||
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
|
||||
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
|
||||
dataframe3: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output3)
|
||||
tr_cont: str = "",
|
||||
depth: int = 0,
|
||||
max_depth: int = 10
|
||||
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
||||
"""
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||||
[해외주식] 주문/계좌
|
||||
해외주식 결제기준잔고[해외주식-064]
|
||||
해외주식 결제기준잔고 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
cano (str): 종합계좌번호
|
||||
acnt_prdt_cd (str): 계좌상품코드
|
||||
bass_dt (str): 기준일자
|
||||
wcrc_frcr_dvsn_cd (str): 원화외화구분코드 (01: 원화기준, 02: 외화기준)
|
||||
inqr_dvsn_cd (str): 조회구분코드 (00: 전체, 01: 일반, 02: 미니스탁)
|
||||
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
|
||||
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
|
||||
dataframe3 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output3)
|
||||
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, pd.DataFrame]: 해외주식 결제기준잔고 데이터
|
||||
|
||||
Example:
|
||||
>>> df1, df2, df3 = inquire_paymt_stdr_balance(
|
||||
... cano=trenv.my_acct,
|
||||
... acnt_prdt_cd=trenv.my_prod,
|
||||
... bass_dt="20230630",
|
||||
... wcrc_frcr_dvsn_cd="01",
|
||||
... inqr_dvsn_cd="00"
|
||||
... )
|
||||
>>> print(df1)
|
||||
>>> print(df2)
|
||||
"""
|
||||
# [필수 파라미터 검증]
|
||||
if not cano:
|
||||
logger.error("cano is required. (e.g. '12345678')")
|
||||
raise ValueError("cano is required. (e.g. '12345678')")
|
||||
if not acnt_prdt_cd:
|
||||
logger.error("acnt_prdt_cd is required. (e.g. '01')")
|
||||
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required. (e.g. '01')")
|
||||
if not bass_dt:
|
||||
logger.error("bass_dt is required. (e.g. '20230630')")
|
||||
raise ValueError("bass_dt is required. (e.g. '20230630')")
|
||||
if not wcrc_frcr_dvsn_cd:
|
||||
logger.error("wcrc_frcr_dvsn_cd is required. (e.g. '01')")
|
||||
raise ValueError("wcrc_frcr_dvsn_cd is required. (e.g. '01')")
|
||||
if not inqr_dvsn_cd:
|
||||
logger.error("inqr_dvsn_cd is required. (e.g. '00')")
|
||||
raise ValueError("inqr_dvsn_cd is required. (e.g. '00')")
|
||||
|
||||
# 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(), dataframe3 if dataframe3 is not None else pd.DataFrame()
|
||||
|
||||
tr_id = "CTRP6010R"
|
||||
|
||||
params = {
|
||||
"CANO": cano,
|
||||
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
|
||||
"BASS_DT": bass_dt,
|
||||
"WCRC_FRCR_DVSN_CD": wcrc_frcr_dvsn_cd,
|
||||
"INQR_DVSN_CD": inqr_dvsn_cd,
|
||||
}
|
||||
|
||||
res = ka._url_fetch(api_url=API_URL, ptr_id=tr_id, tr_cont=tr_cont, params=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()
|
||||
# output3 처리
|
||||
if hasattr(res.getBody(), 'output3'):
|
||||
output_data = res.getBody().output3
|
||||
if output_data:
|
||||
# output1은 단일 객체, output2는 배열일 수 있음
|
||||
if isinstance(output_data, list):
|
||||
current_data3 = pd.DataFrame(output_data)
|
||||
else:
|
||||
# 단일 객체인 경우 리스트로 감싸서 DataFrame 생성
|
||||
current_data3 = pd.DataFrame([output_data])
|
||||
|
||||
if dataframe3 is not None:
|
||||
dataframe3 = pd.concat([dataframe3, current_data3], ignore_index=True)
|
||||
else:
|
||||
dataframe3 = current_data3
|
||||
else:
|
||||
if dataframe3 is None:
|
||||
dataframe3 = pd.DataFrame()
|
||||
else:
|
||||
if dataframe3 is None:
|
||||
dataframe3 = pd.DataFrame()
|
||||
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
||||
|
||||
if tr_cont in ["M", "F"]:
|
||||
logger.info("Calling next page...")
|
||||
ka.smart_sleep()
|
||||
return inquire_paymt_stdr_balance(
|
||||
cano=cano,
|
||||
acnt_prdt_cd=acnt_prdt_cd,
|
||||
bass_dt=bass_dt,
|
||||
wcrc_frcr_dvsn_cd=wcrc_frcr_dvsn_cd,
|
||||
inqr_dvsn_cd=inqr_dvsn_cd,
|
||||
dataframe1=dataframe1,
|
||||
dataframe2=dataframe2,
|
||||
dataframe3=dataframe3,
|
||||
tr_cont="N",
|
||||
depth=depth + 1,
|
||||
max_depth=max_depth
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
logger.info("Data fetch complete.")
|
||||
return dataframe1, dataframe2, dataframe3
|
||||
else:
|
||||
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
||||
res.printError(API_URL)
|
||||
# 이미 수집된 데이터가 있으면 그것을 반환, 없으면 빈 DataFrame 반환
|
||||
if dataframe1 is not None and not dataframe1.empty:
|
||||
logger.info("Returning already collected data due to API error.")
|
||||
return dataframe1, dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame(), dataframe3 if dataframe3 is not None else pd.DataFrame()
|
||||
else:
|
||||
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
||||
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