initial commit
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,122 @@
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"""
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Created on 20250601
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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(['../..', '.'])
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import kis_auth as ka
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from daily_credit_balance import daily_credit_balance
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# 로깅 설정
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logging.basicConfig(level=logging.INFO)
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# [국내주식] 시세분석 > 국내주식 신용잔고 일별추이[국내주식-110]
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COLUMN_MAPPING = {
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'deal_date': '매매 일자',
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'stck_prpr': '주식 현재가',
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'prdy_vrss_sign': '전일 대비 부호',
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'prdy_vrss': '전일 대비',
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||||
'prdy_ctrt': '전일 대비율',
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'acml_vol': '누적 거래량',
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'stlm_date': '결제 일자',
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'whol_loan_new_stcn': '전체 융자 신규 주수',
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'whol_loan_rdmp_stcn': '전체 융자 상환 주수',
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'whol_loan_rmnd_stcn': '전체 융자 잔고 주수',
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'whol_loan_new_amt': '전체 융자 신규 금액',
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||||
'whol_loan_rdmp_amt': '전체 융자 상환 금액',
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||||
'whol_loan_rmnd_amt': '전체 융자 잔고 금액',
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||||
'whol_loan_rmnd_rate': '전체 융자 잔고 비율',
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'whol_loan_gvrt': '전체 융자 공여율',
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'whol_stln_new_stcn': '전체 대주 신규 주수',
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||||
'whol_stln_rdmp_stcn': '전체 대주 상환 주수',
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||||
'whol_stln_rmnd_stcn': '전체 대주 잔고 주수',
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||||
'whol_stln_new_amt': '전체 대주 신규 금액',
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||||
'whol_stln_rdmp_amt': '전체 대주 상환 금액',
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||||
'whol_stln_rmnd_amt': '전체 대주 잔고 금액',
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||||
'whol_stln_rmnd_rate': '전체 대주 잔고 비율',
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||||
'whol_stln_gvrt': '전체 대주 공여율',
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||||
'stck_oprc': '주식 시가2',
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'stck_hgpr': '주식 최고가',
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'stck_lwpr': '주식 최저가'
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}
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NUMERIC_COLUMNS = ['전일 대비율', '누적 거래량', '전체 융자 신규 주수', '전체 융자 상환 주수', '전체 융자 잔고 주수',
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'전체 융자 신규 금액', '전체 융자 상환 금액', '전체 융자 잔고 금액', '전체 융자 잔고 비율', '전체 융자 공여율',
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||||
'전체 대주 신규 주수', '전체 대주 상환 주수', '전체 대주 잔고 주수', '전체 대주 신규 금액', '전체 대주 상환 금액',
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||||
'전체 대주 잔고 금액', '전체 대주 잔고 비율', '전체 대주 공여율', '주식 시가2', '주식 최고가', '주식 최저가']
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def main():
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"""
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국내주식 신용잔고 일별추이 조회 테스트 함수
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이 함수는 국내주식 신용잔고 일별추이 API를 호출하여 결과를 출력합니다.
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테스트 데이터로 셀트리온(068270)을 사용합니다.
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Returns:
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None
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# pandas 출력 옵션 설정
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pd.set_option('display.max_columns', None) # 모든 컬럼 표시
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pd.set_option('display.width', None) # 출력 너비 제한 해제
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pd.set_option('display.max_rows', None) # 모든 행 표시
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# 인증 토큰 발급
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ka.auth()
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# case1 조회
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logging.info("=== case1 조회 ===")
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try:
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result1 = daily_credit_balance(fid_cond_mrkt_div_code="J", fid_cond_scr_div_code="20476",
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||||
fid_input_iscd="068270", fid_input_date_1="20240508")
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||||
except ValueError as e:
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||||
logging.error("에러 발생: %s" % str(e))
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return
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||||
logging.info("사용 가능한 컬럼: %s", result1.columns.tolist())
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# 컬럼명 한글 변환 및 데이터 출력
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result1 = result1.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
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||||
# 숫자형 컬럼 소수점 둘째자리까지 표시
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for col in NUMERIC_COLUMNS:
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if col in result1.columns:
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result1[col] = pd.to_numeric(result1[col], errors='coerce').round(2)
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logging.info("결과:")
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print(result1)
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# case2 조회
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||||
logging.info("=== case2 조회 ===")
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try:
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||||
result2 = daily_credit_balance(fid_cond_mrkt_div_code="J", fid_cond_scr_div_code="20476",
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||||
fid_input_iscd="068270", fid_input_date_1="20240501")
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||||
except ValueError as e:
|
||||
logging.error("에러 발생: %s" % str(e))
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||||
return
|
||||
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||||
logging.info("사용 가능한 컬럼: %s", result2.columns.tolist())
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||||
# 컬럼명 한글 변환 및 데이터 출력
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||||
result2 = result2.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
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||||
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||||
# 숫자형 컬럼 소수점 둘째자리까지 표시
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||||
for col in NUMERIC_COLUMNS:
|
||||
if col in result2.columns:
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||||
result2[col] = pd.to_numeric(result2[col], errors='coerce').round(2)
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||||
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||||
logging.info("결과:")
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||||
print(result2)
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if __name__ == "__main__":
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main()
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@@ -0,0 +1,112 @@
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"""
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Created on 20250601
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"""
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import sys
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import time
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from typing import Optional
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import logging
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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)
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# [국내주식] 시세분석 > 국내주식 신용잔고 일별추이[국내주식-110]
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# 상수 정의
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API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/daily-credit-balance"
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def daily_credit_balance(
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fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 시장 분류 코드
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fid_cond_scr_div_code: str, # [필수] 화면 분류 코드
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fid_input_iscd: str, # [필수] 종목코드
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fid_input_date_1: str, # [필수] 결제일자
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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, # 내부 재귀깊이 (자동관리)
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max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한
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) -> pd.DataFrame:
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"""
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국내주식 신용잔고 일별추이 API입니다.
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한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0476] 국내주식 신용잔고 일별추이 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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한 번의 호출에 최대 30건 확인 가능하며, fid_input_date_1 을 입력하여 다음 조회가 가능합니다.
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※ 상환수량은 "매도상환수량+현금상환수량"의 합계 수치입니다.
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Args:
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fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 시장 분류 코드 (ex. J: 주식)
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fid_cond_scr_div_code (str): [필수] 화면 분류 코드 (ex. 20476)
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fid_input_iscd (str): [필수] 종목코드 (ex. 005930)
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fid_input_date_1 (str): [필수] 결제일자 (ex. 20240313)
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tr_cont (str): 연속 거래 여부
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dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
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depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
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max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
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Returns:
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pd.DataFrame: 국내주식 신용잔고 일별추이 데이터
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Example:
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>>> df = daily_credit_balance("J", "20476", "005930", "20240313")
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>>> print(df)
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"""
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if fid_cond_mrkt_div_code == "":
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raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
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if fid_cond_scr_div_code == "":
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||||
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required (e.g. '20476')")
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||||
if fid_input_iscd == "":
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||||
raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '005930')")
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||||
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||||
if fid_input_date_1 == "":
|
||||
raise ValueError("fid_input_date_1 is required (e.g. '20240313')")
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if depth > max_depth:
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logging.warning("Max recursive depth reached.")
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if dataframe is None:
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return pd.DataFrame()
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else:
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return dataframe
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tr_id = "FHPST04760000" # 국내주식 신용잔고 일별추이
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params = {
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"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code, # 시장 분류 코드
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||||
"FID_COND_SCR_DIV_CODE": fid_cond_scr_div_code, # 화면 분류 코드
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||||
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd, # 종목코드
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||||
"FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1 # 결제일자
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}
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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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current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
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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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||||
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||||
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
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if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재
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logging.info("Call Next page...")
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ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
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||||
return daily_credit_balance(
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||||
fid_cond_mrkt_div_code, fid_cond_scr_div_code, fid_input_iscd, fid_input_date_1, "N", dataframe, depth + 1, max_depth
|
||||
)
|
||||
else:
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||||
logging.info("Data fetch complete.")
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||||
return dataframe
|
||||
else:
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||||
res.printError(url=API_URL)
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||||
return pd.DataFrame()
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