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Python
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# [장내채권] 주문/계좌 - 장내채권 잔고조회
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# Generated by KIS API Generator (Single API Mode)
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# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on 2025-06-20
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"""
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import logging
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import time
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from typing import Optional
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import sys
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import pandas as pd
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sys.path.extend(['../..', '.'])
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import kis_auth as ka
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# 로깅 설정
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logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# [장내채권] 주문/계좌 > 장내채권 잔고조회 [국내주식-198]
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# 상수 정의
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API_URL = "/uapi/domestic-bond/v1/trading/inquire-balance"
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def inquire_balance(
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cano: str, # 종합계좌번호
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acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드
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inqr_cndt: str, # 조회조건
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pdno: str, # 상품번호
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buy_dt: str, # 매수일자
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FK200: str = "", # 연속조회검색조건200
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NK200: str = "", # 연속조회키200
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tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
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dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임
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depth: int = 0, # 현재 재귀 깊이
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max_depth: int = 10 # 최대 재귀 깊이
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) -> Optional[pd.DataFrame]:
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"""
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[장내채권] 주문/계좌
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장내채권 잔고조회[국내주식-198]
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장내채권 잔고조회 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
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Args:
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cano (str): 종합계좌번호
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acnt_prdt_cd (str): 계좌상품코드
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inqr_cndt (str): 조회조건 (00: 전체, 01: 상품번호단위)
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pdno (str): 상품번호 (공백 허용)
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buy_dt (str): 매수일자 (공백 허용)
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FK200 (str): 연속조회검색조건200
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NK200 (str): 연속조회키200
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tr_cont (str): 연속 거래 여부 (기본값: "")
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dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
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depth (int): 현재 재귀 깊이
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max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
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Returns:
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Optional[pd.DataFrame]: 장내채권 잔고조회 데이터
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Example:
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>>> df = inquire_balance(
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... cano=trenv.my_acct,
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... acnt_prdt_cd=trenv.my_prod,
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... inqr_cndt='00',
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... pdno='',
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... buy_dt='',
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... )
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>>> print(df)
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"""
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# 로깅 설정
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# 필수 파라미터 검증
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if not cano:
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logger.error("cano is required. (e.g. '12345678')")
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raise ValueError("cano is required. (e.g. '12345678')")
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if not acnt_prdt_cd:
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logger.error("acnt_prdt_cd is required. (e.g. '01')")
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|
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required. (e.g. '01')")
|
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|
if not inqr_cndt:
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|
logger.error("inqr_cndt is required. (e.g. '00')")
|
|
raise ValueError("inqr_cndt is required. (e.g. '00')")
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# 최대 재귀 깊이 체크
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if depth >= max_depth:
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logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
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return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
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tr_id = "CTSC8407R"
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params = {
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"CANO": cano,
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"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
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"INQR_CNDT": inqr_cndt,
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"PDNO": pdno,
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"BUY_DT": buy_dt,
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"CTX_AREA_FK200": FK200,
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"CTX_AREA_NK200": NK200,
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}
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# API 호출
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res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, tr_cont, params)
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if res.isOK():
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if hasattr(res.getBody(), 'output'):
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output_data = res.getBody().output
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if not isinstance(output_data, list):
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output_data = [output_data]
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current_data = pd.DataFrame(output_data)
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else:
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current_data = pd.DataFrame()
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if dataframe is not None:
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dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
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else:
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dataframe = current_data
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tr_cont = res.getHeader().tr_cont
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NK200 = res.getBody().ctx_area_nk200
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FK200 = res.getBody().ctx_area_fk200
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if tr_cont == "M":
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logger.info("Calling next page...")
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ka.smart_sleep()
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return inquire_balance(
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cano,
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acnt_prdt_cd,
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inqr_cndt,
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pdno,
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buy_dt,
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FK200,
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NK200,
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"N", dataframe, depth + 1, max_depth
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)
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else:
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logger.info("Data fetch complete.")
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return dataframe
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else:
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logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
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res.printError(API_URL)
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|
return pd.DataFrame()
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