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@@ -0,0 +1,85 @@
"""
Created on 20250101
"""
import logging
import sys
import pandas as pd
sys.path.extend(['../..', '.'])
import kis_auth as ka
from comp_program_trade_today import comp_program_trade_today
# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
##############################################################################################
# [국내주식] 시세분석 > 프로그램매매 종합현황(시간) [국내주식-114]
##############################################################################################
COLUMN_MAPPING = {
'stck_bsop_date': '주식영업일자',
'stck_clpr': '주식종가',
'prdy_vrss': '전일대비',
'prdy_vrss_sign': '전일대비부호',
'prdy_ctrt': '전일대비율',
'acml_vol': '누적거래량',
'acml_tr_pbmn': '누적거래대금',
'whol_smtn_seln_vol': '전체합계매도거래량',
'whol_smtn_shnu_vol': '전체합계매수2',
'whol_smtn_ntby_qty': '전체합계순매수수량',
'whol_smtn_seln_tr_pbmn': '전체합계매도거래대금',
'whol_smtn_shnu_tr_pbmn': '전체합계매수2거래대금',
'whol_smtn_ntby_tr_pbmn': '전체합계순매수거래대금',
'whol_ntby_vol_icdc': '전체순매수거래량증감',
'whol_ntby_tr_pbmn_icdc2': '전체순매수거래대금증감2'
}
NUMERIC_COLUMNS = ['전일대비율', '누적거래량', '누적거래대금', '전체합계매도거래량', '전체합계매수2',
'전체합계순매수수량', '전체합계매도거래대금', '전체합계매수2거래대금', '전체합계순매수거래대금']
def main():
"""
프로그램매매 종합현황(시간) 조회 테스트 함수
이 함수는 프로그램매매 종합현황(시간) API를 호출하여 결과를 출력합니다.
테스트 데이터로 코스피(K) 시장을 사용합니다.
Returns:
None
"""
# 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
# 인증 토큰 발급
ka.auth()
# case1 조회
logging.info("=== case1 조회 ===")
try:
result = comp_program_trade_today(fid_cond_mrkt_div_code="J", fid_mrkt_cls_code="K")
except ValueError as e:
logging.error("에러 발생: %s" % str(e))
return
logging.info("사용 가능한 컬럼: %s", result.columns.tolist())
# 컬럼명 한글 변환 및 데이터 출력
result = result.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
# 숫자형 컬럼 소수점 둘째자리까지 표시 (메타데이터에서 number로 명시된 컬럼만)
for col in NUMERIC_COLUMNS:
if col in result.columns:
result[col] = pd.to_numeric(result[col], errors='coerce').round(2)
logging.info("결과:")
print(result)
if __name__ == "__main__":
main()

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@@ -0,0 +1,81 @@
"""
Created on 20250101
"""
import logging
import sys
import pandas as pd
sys.path.extend(['../..', '.'])
import kis_auth as ka
# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
##############################################################################################
# [국내주식] 시세분석 > 프로그램매매 종합현황(시간) [국내주식-114]
##############################################################################################
# 상수 정의
API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/comp-program-trade-today"
def comp_program_trade_today(
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 시장 구분 코드 (J:KRX,NX:NXT,UN:통합)
fid_mrkt_cls_code: str, # [필수] 시장구분코드 (K:코스피, Q:코스닥)
fid_sctn_cls_code: str = "", # 구간 구분 코드
fid_input_iscd: str = "", # 입력종목코드
fid_cond_mrkt_div_code1: str = "", # 시장분류코드
fid_input_hour_1: str = "" # 입력시간
) -> pd.DataFrame:
"""
프로그램매매 종합현황(시간) API입니다.
한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0460] 프로그램매매 종합현황 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
※ 장시간(09:00~15:30) 동안의 최근 30분간의 데이터 확인이 가능하며, 다음조회가 불가합니다.
※ 장시간(09:00~15:30) 이후에는 bsop_hour 에 153000 ~ 170000 까지의 시간데이터가 출력되지만 데이터는 모두 동일한 장마감 데이터인 점 유의 부탁드립니다.
Args:
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 시장 구분 코드 (ex. J:KRX,NX:NXT,UN:통합)
fid_mrkt_cls_code (str): [필수] 시장구분코드 (ex. K:코스피, Q:코스닥)
fid_sctn_cls_code (str): 구간 구분 코드
fid_input_iscd (str): 입력종목코드
fid_cond_mrkt_div_code1 (str): 시장분류코드
fid_input_hour_1 (str): 입력시간
Returns:
pd.DataFrame: 프로그램매매 종합현황 데이터
Example:
>>> df = comp_program_trade_today("J", "K")
>>> print(df)
"""
# 필수 파라미터 검증
if fid_cond_mrkt_div_code == "":
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J:KRX,NX:NXT,UN:통합')")
if fid_mrkt_cls_code == "":
raise ValueError("fid_mrkt_cls_code is required (e.g. 'K:코스피, Q:코스닥')")
tr_id = "FHPPG04600101" # 프로그램매매 종합현황(시간)
params = {
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code, # 시장 구분 코드
"FID_MRKT_CLS_CODE": fid_mrkt_cls_code, # 시장구분코드
"FID_SCTN_CLS_CODE": fid_sctn_cls_code, # 구간 구분 코드
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd, # 입력종목코드
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE1": fid_cond_mrkt_div_code1,# 시장분류코드
"FID_INPUT_HOUR_1": fid_input_hour_1 # 입력시간
}
res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, "", params)
if res.isOK():
# array 타입이므로 DataFrame으로 반환
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
logging.info("Data fetch complete.")
return current_data
else:
res.printError(url=API_URL)
return pd.DataFrame()