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2026-01-31 22:34:57 +09:00
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143
한국투자증권(API)/examples_llm/overseas_stock/inquire_time_itemchartprice/chk_inquire_time_itemchartprice.py Normal file
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@@ -0,0 +1,143 @@
# -*- 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_time_itemchartprice import inquire_time_itemchartprice
# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
##############################################################################################
# [해외주식] 기본시세 > 해외주식분봉조회[v1_해외주식-030]
##############################################################################################
COLUMN_MAPPING = {
'rsym': '실시간종목코드',
'zdiv': '소수점자리수',
'stim': '장시작현지시간',
'etim': '장종료현지시간',
'sktm': '장시작한국시간',
'ektm': '장종료한국시간',
'next': '다음가능여부',
'more': '추가데이타여부',
'nrec': '레코드갯수',
'tymd': '현지영업일자',
'xymd': '현지기준일자',
'xhms': '현지기준시간',
'kymd': '한국기준일자',
'khms': '한국기준시간',
'open': '시가',
'high': '고가',
'low': '저가',
'last': '종가',
'evol': '체결량',
'eamt': '체결대금'
}
NUMERIC_COLUMNS = ['소수점자리수', '시가', '고가', '저가', '종가', '체결량', '체결대금']
def main():
"""
[해외주식] 기본시세
해외주식분봉조회[v1_해외주식-030]
해외주식분봉조회 테스트 함수
Parameters:
- auth (str): 사용자권한정보 ("" 공백으로 입력)
- excd (str): 거래소코드 (NYS : 뉴욕 NAS : 나스닥 AMS : 아멕스 HKS : 홍콩 SHS : 상해 SZS : 심천 HSX : 호치민 HNX : 하노이 TSE : 도쿄 ※ 주간거래는 최대 1일치 분봉만 조회 가능 BAY : 뉴욕(주간) BAQ : 나스닥(주간) BAA : 아멕스(주간))
- symb (str): 종목코드 (종목코드(ex. TSLA))
- nmin (str): 분갭 (분단위(1: 1분봉, 2: 2분봉, ...))
- pinc (str): 전일포함여부 (0:당일 1:전일포함 ※ 다음조회 시 반드시 "1"로 입력)
- next (str): 다음여부 (처음조회 시, "" 공백 입력 다음조회 시, "1" 입력)
- nrec (str): 요청갯수 (레코드요청갯수 (최대 120))
- fill (str): 미체결채움구분 ("" 공백으로 입력)
- keyb (str): NEXT KEY BUFF (처음 조회 시, "" 공백 입력 다음 조회 시, 이전 조회 결과의 마지막 분봉 데이터를 이용하여, 1분 전 혹은 n분 전의 시간을 입력 (형식: YYYYMMDDHHMMSS, ex. 20241014140100))
Returns:
- DataFrame: 해외주식분봉조회 결과
Example:
>>> df1, df2 = inquire_time_itemchartprice(auth="", excd="NAS", symb="TSLA", nmin="5", pinc="1", next="", nrec="120", fill="", keyb="")
"""
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")
# API 호출
logger.info("API 호출 시작: 해외주식분봉조회")
result1, result2 = inquire_time_itemchartprice(
auth="",
excd="NAS",
symb="TSLA",
nmin="5",
pinc="1",
next="",
nrec="120",
fill="",
keyb="",
)
# 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()

177
한국투자증권(API)/examples_llm/overseas_stock/inquire_time_itemchartprice/inquire_time_itemchartprice.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,177 @@
# -*- 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 > 해외주식분봉조회[v1_해외주식-030]
##############################################################################################
# 상수 정의
API_URL = "/uapi/overseas-price/v1/quotations/inquire-time-itemchartprice"
def inquire_time_itemchartprice(
auth: str, # 사용자권한정보
excd: str, # 거래소코드
symb: str, # 종목코드
nmin: str, # 분갭
pinc: str, # 전일포함여부
next: str, # 다음여부
nrec: str, # 요청갯수
fill: str, # 미체결채움구분
keyb: str, # NEXT KEY BUFF
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
해외주식분봉조회[v1_해외주식-030]
해외주식분봉조회 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
Args:
auth (str): "" 공백으로 입력
excd (str): NYS : 뉴욕 NAS : 나스닥 AMS : 아멕스 HKS : 홍콩 SHS : 상해 SZS : 심천 HSX : 호치민 HNX : 하노이 TSE : 도쿄 ※ 주간거래는 최대 1일치 분봉만 조회 가능 BAY : 뉴욕(주간) BAQ : 나스닥(주간) BAA : 아멕스(주간)
symb (str): 종목코드(ex. TSLA)
nmin (str): 분단위(1: 1분봉, 2: 2분봉, ...)
pinc (str): 0:당일 1:전일포함 ※ 다음조회 시 반드시 "1"로 입력
next (str): 처음조회 시, "" 공백 입력 다음조회 시, "1" 입력
nrec (str): 레코드요청갯수 (최대 120)
fill (str): "" 공백으로 입력
keyb (str): 처음 조회 시, "" 공백 입력 다음 조회 시, 이전 조회 결과의 마지막 분봉 데이터를 이용하여, 1분 전 혹은 n분 전의 시간을 입력 (형식: YYYYMMDDHHMMSS, ex. 20241014140100)
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]: 해외주식분봉조회 데이터
Example:
>>> df1, df2 = inquire_time_itemchartprice(
... auth="", excd="NAS", symb="TSLA", nmin="5", pinc="1", next="1", nrec="120", fill="", keyb=""
... )
>>> print(df1)
>>> print(df2)
"""
# [필수 파라미터 검증]
if not excd:
logger.error("excd is required. (e.g. 'NAS')")
raise ValueError("excd is required. (e.g. 'NAS')")
if not symb:
logger.error("symb is required. (e.g. 'TSLA')")
raise ValueError("symb is required. (e.g. 'TSLA')")
if not nmin:
logger.error("nmin is required. (e.g. '5')")
raise ValueError("nmin is required. (e.g. '5')")
if not pinc:
logger.error("pinc is required. (e.g. '1')")
raise ValueError("pinc is required. (e.g. '1')")
if not nrec or int(nrec)>120:
logger.error("nrec is required. (e.g. '120', 최대120개)")
raise ValueError("nrec is required. (e.g. '120', 최대120개)")
# 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 = "HHDFS76950200"
params = {
"AUTH": auth,
"EXCD": excd,
"SYMB": symb,
"NMIN": nmin,
"PINC": pinc,
"NEXT": next,
"NREC": nrec,
"FILL": fill,
"KEYB": keyb,
}
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:
if isinstance(output_data, list):
current_data1 = pd.DataFrame(output_data)
else:
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:
if isinstance(output_data, list):
current_data2 = pd.DataFrame(output_data)
else:
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_time_itemchartprice(
auth,
excd,
symb,
nmin,
pinc,
next,
nrec,
fill,
keyb,
"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()