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2026-02-04 00:16:34 +09:00
commit ae11528dd9
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--- a/한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/exp_total_index/chk_exp_total_index.py
+++ b/한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/exp_total_index/chk_exp_total_index.py
@@ -0,0 +1,136 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Created on 2025-06-17
+
+"""
+
+import sys
+import logging
+
+import pandas as pd
+
+sys.path.extend(['../..', '.'])  # kis_auth 파일 경로 추가
+import kis_auth as ka
+from exp_total_index import exp_total_index
+
+# 로깅 설정
+logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+##############################################################################################
+# [국내주식] 업종/기타 > 국내주식 예상체결 전체지수[국내주식-122]
+##############################################################################################
+
+# 통합 컬럼 매핑 (모든 output에서 공통 사용)
+COLUMN_MAPPING = {
+    'bstp_nmix_prpr': '업종 지수 현재가',
+    'bstp_nmix_prdy_vrss': '업종 지수 전일 대비',
+    'prdy_vrss_sign': '전일 대비 부호',
+    'prdy_ctrt': '전일 대비율',
+    'acml_vol': '누적 거래량',
+    'ascn_issu_cnt': '상승 종목 수',
+    'down_issu_cnt': '하락 종목 수',
+    'stnr_issu_cnt': '보합 종목 수',
+    'bstp_cls_code': '업종 구분 코드',
+    'hts_kor_isnm': 'HTS 한글 종목명',
+    'bstp_nmix_prpr': '업종 지수 현재가',
+    'bstp_nmix_prdy_vrss': '업종 지수 전일 대비',
+    'prdy_vrss_sign': '전일 대비 부호',
+    'bstp_nmix_prdy_ctrt': '업종 지수 전일 대비율',
+    'acml_vol': '누적 거래량',
+    'nmix_sdpr': '지수 기준가',
+    'ascn_issu_cnt': '상승 종목 수',
+    'stnr_issu_cnt': '보합 종목 수',
+    'down_issu_cnt': '하락 종목 수'
+}
+
+NUMERIC_COLUMNS = []
+
+def main():
+    """
+    [국내주식] 업종/기타
+    국내주식 예상체결 전체지수[국내주식-122]
+
+    국내주식 예상체결 전체지수 테스트 함수
+    
+    Parameters:
+        - fid_mrkt_cls_code (str): 시장 구분 코드 (0:전체 K:거래소 Q:코스닥)
+        - fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 (시장구분코드 (업종 U))
+        - fid_cond_scr_div_code (str): 조건 화면 분류 코드 (Unique key(11175))
+        - fid_input_iscd (str): 입력 종목코드 (0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200, 4001: KRX100)
+        - fid_mkop_cls_code (str): 장운영 구분 코드 (1:장시작전, 2:장마감)
+
+    Returns:
+        - Tuple[DataFrame, ...]: 국내주식 예상체결 전체지수 결과
+    
+    Example:
+        >>> df1, df2 = exp_total_index(fid_mrkt_cls_code="0", fid_cond_mrkt_div_code="U", fid_cond_scr_div_code="11175", fid_input_iscd="0000", fid_mkop_cls_code="1")
+    """
+    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        
+        result1, result2 = exp_total_index(
+            fid_mrkt_cls_code="0",  # 시장 구분 코드
+            fid_cond_mrkt_div_code="U",  # 조건 시장 분류 코드
+            fid_cond_scr_div_code="11175",  # 조건 화면 분류 코드
+            fid_input_iscd="0000",  # 입력 종목코드
+            fid_mkop_cls_code="1",  # 장운영 구분 코드
+        )
+        
+        # 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()
--- a/한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/exp_total_index/exp_total_index.py
+++ b/한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/exp_total_index/exp_total_index.py
@@ -0,0 +1,158 @@
+"""
+Created on 2025-06-17
+
+"""
+
+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__)
+
+##############################################################################################
+# [국내주식] 업종/기타 > 국내주식 예상체결 전체지수[국내주식-122]
+##############################################################################################
+
+# 상수 정의
+API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/exp-total-index"
+
+
+def exp_total_index(
+        fid_mrkt_cls_code: str,  # 시장 구분 코드
+        fid_cond_mrkt_div_code: str,  # 조건 시장 분류 코드
+        fid_cond_scr_div_code: str,  # 조건 화면 분류 코드
+        fid_input_iscd: str,  # 입력 종목코드
+        fid_mkop_cls_code: str,  # 장운영 구분 코드
+        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]:
+    """
+    [국내주식] 업종/기타 
+    국내주식 예상체결 전체지수[국내주식-122]
+    국내주식 예상체결 전체지수 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
+    
+    Args:
+        fid_mrkt_cls_code (str): 0:전체 K:거래소 Q:코스닥
+        fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (업종 U)
+        fid_cond_scr_div_code (str): Unique key(11175)
+        fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200, 4001: KRX100
+        fid_mkop_cls_code (str): 1:장시작전, 2:장마감
+        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]: 국내주식 예상체결 전체지수 데이터
+        
+    Example:
+        >>> df1, df2 = exp_total_index(
+        ...     fid_mrkt_cls_code="K",
+        ...     fid_cond_mrkt_div_code="U",
+        ...     fid_cond_scr_div_code="11175",
+        ...     fid_input_iscd="1001",
+        ...     fid_mkop_cls_code="1"
+        ... )
+        >>> print(df1)
+        >>> print(df2)
+    """
+    # 로깅 설정
+    logger = logging.getLogger(__name__)
+
+    # 필수 파라미터 검증
+    if not fid_mrkt_cls_code:
+        logger.error("fid_mrkt_cls_code is required. (e.g. 'K')")
+        raise ValueError("fid_mrkt_cls_code is required. (e.g. 'K')")
+
+    if not fid_cond_mrkt_div_code:
+        logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
+        raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'U')")
+
+    if not fid_cond_scr_div_code:
+        logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '11175')")
+        raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '11175')")
+
+    if not fid_input_iscd:
+        logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '1001')")
+        raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '1001')")
+
+    if not fid_mkop_cls_code:
+        logger.error("fid_mkop_cls_code is required. (e.g. '1')")
+        raise ValueError("fid_mkop_cls_code is required. (e.g. '1')")
+
+    # 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 = "FHKUP11750000"
+
+    params = {
+        "fid_mrkt_cls_code": fid_mrkt_cls_code,
+        "fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
+        "fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
+        "fid_input_iscd": fid_input_iscd,
+        "fid_mkop_cls_code": fid_mkop_cls_code,
+    }
+
+    # API 호출
+    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:
+                current_data1 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
+                dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1],
+                                       ignore_index=True) if dataframe1 is not None else current_data1
+            else:
+                dataframe1 = pd.DataFrame() if dataframe1 is None else dataframe1
+        else:
+            dataframe1 = pd.DataFrame() if dataframe1 is None else dataframe1
+
+        # output2 처리
+        if hasattr(res.getBody(), 'output2'):
+            output_data = res.getBody().output2
+            if output_data:
+                current_data2 = pd.DataFrame(output_data if isinstance(output_data, list) else [output_data])
+                dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2],
+                                       ignore_index=True) if dataframe2 is not None else current_data2
+            else:
+                dataframe2 = pd.DataFrame() if dataframe2 is None else dataframe2
+        else:
+            dataframe2 = pd.DataFrame() if dataframe2 is None else dataframe2
+
+        tr_cont = res.getHeader().tr_cont
+
+        if tr_cont in ["M", "F"]:
+            logger.info("Calling next page...")
+            ka.smart_sleep()
+            return exp_total_index(
+                fid_mrkt_cls_code,
+                fid_cond_mrkt_div_code,
+                fid_cond_scr_div_code,
+                fid_input_iscd,
+                fid_mkop_cls_code,
+                "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()