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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_trans_updown/chk_exp_trans_updown.py
+++ b/한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/exp_trans_updown/chk_exp_trans_updown.py
@@ -0,0 +1,117 @@
+# -*- 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_trans_updown import exp_trans_updown
+
+# 로깅 설정
+logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+##############################################################################################
+# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 예상체결 상승_하락상위[v1_국내주식-103]
+##############################################################################################
+
+COLUMN_MAPPING = {
+    'stck_shrn_iscd': '주식 단축 종목코드',
+    'hts_kor_isnm': 'HTS 한글 종목명',
+    'stck_prpr': '주식 현재가',
+    'prdy_vrss': '전일 대비',
+    'prdy_vrss_sign': '전일 대비 부호',
+    'prdy_ctrt': '전일 대비율',
+    'stck_sdpr': '주식 기준가',
+    'seln_rsqn': '매도 잔량',
+    'askp': '매도호가',
+    'bidp': '매수호가',
+    'shnu_rsqn': '매수2 잔량',
+    'cntg_vol': '체결 거래량',
+    'antc_tr_pbmn': '체결 거래대금',
+    'total_askp_rsqn': '총 매도호가 잔량',
+    'total_bidp_rsqn': '총 매수호가 잔량'
+}
+
+NUMERIC_COLUMNS = []
+
+def main():
+    """
+    [국내주식] 순위분석
+    국내주식 예상체결 상승_하락상위[v1_국내주식-103]
+
+    국내주식 예상체결 상승_하락상위 테스트 함수
+    
+    Parameters:
+        - fid_rank_sort_cls_code (str): 순위 정렬 구분 코드 (0:상승률1:상승폭2:보합3:하락율4:하락폭5:체결량6:거래대금)
+        - fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 (시장구분코드 (주식 J))
+        - fid_cond_scr_div_code (str): 조건 화면 분류 코드 (Unique key(20182))
+        - fid_input_iscd (str): 입력 종목코드 (0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200, 4001: KRX100)
+        - fid_div_cls_code (str): 분류 구분 코드 (0:전체 1:보통주 2:우선주)
+        - fid_aply_rang_prc_1 (str): 적용 범위 가격1 (입력값 없을때 전체 (가격 ~))
+        - fid_vol_cnt (str): 거래량 수 (입력값 없을때 전체 (거래량 ~))
+        - fid_pbmn (str): 거래대금 (입력값 없을때 전체 (거래대금 ~) 천원단위)
+        - fid_blng_cls_code (str): 소속 구분 코드 (0: 전체)
+        - fid_mkop_cls_code (str): 장운영 구분 코드 (0:장전예상1:장마감예상)
+    Returns:
+        - DataFrame: 국내주식 예상체결 상승_하락상위 결과
+    
+    Example:
+        >>> df = exp_trans_updown(fid_rank_sort_cls_code="0", fid_cond_mrkt_div_code="J", fid_cond_scr_div_code="20182", fid_input_iscd="0000", fid_div_cls_code="0", fid_aply_rang_prc_1="", fid_vol_cnt="", fid_pbmn="", fid_blng_cls_code="0", fid_mkop_cls_code="0")
+    """
+    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        
+        result = exp_trans_updown(
+            fid_rank_sort_cls_code="0",  # 순위 정렬 구분 코드
+            fid_cond_mrkt_div_code="J",  # 조건 시장 분류 코드
+            fid_cond_scr_div_code="20182",  # 조건 화면 분류 코드
+            fid_input_iscd="0000",  # 입력 종목코드
+            fid_div_cls_code="0",  # 분류 구분 코드
+            fid_aply_rang_prc_1="",  # 적용 범위 가격1
+            fid_vol_cnt="",  # 거래량 수
+            fid_pbmn="",  # 거래대금
+            fid_blng_cls_code="0",  # 소속 구분 코드
+            fid_mkop_cls_code="0",  # 장운영 구분 코드
+        )
+        
+        if result is None or result.empty:
+            logger.warning("조회된 데이터가 없습니다.")
+            return
+        
+        # 컬럼명 출력
+        logger.info("사용 가능한 컬럼 목록:")
+        logger.info(result.columns.tolist())
+
+        # 한글 컬럼명으로 변환
+        result = result.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
+
+        for col in NUMERIC_COLUMNS:
+            if col in result.columns:
+                result[col] = pd.to_numeric(result[col], errors='coerce').round(2)
+
+        # 결과 출력
+        logger.info("=== 국내주식 예상체결 상승_하락상위 결과 ===")
+        logger.info("조회된 데이터 건수: %d", len(result))
+        print(result)
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error("에러 발생: %s", str(e))
+        raise
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/exp_trans_updown/exp_trans_updown.py
+++ b/한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/exp_trans_updown/exp_trans_updown.py
@@ -0,0 +1,177 @@
+"""
+Created on 2025-06-17
+
+"""
+
+import logging
+import time
+from typing import Optional
+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] 순위분석 > 국내주식 예상체결 상승_하락상위[v1_국내주식-103]
+##############################################################################################
+
+# 상수 정의
+API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/exp-trans-updown"
+
+def exp_trans_updown(
+        fid_rank_sort_cls_code: str,  # 순위 정렬 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_div_cls_code: str,  # 분류 구분 코드
+        fid_aply_rang_prc_1: str,  # 적용 범위 가격1
+        fid_vol_cnt: str,  # 거래량 수
+        fid_pbmn: str,  # 거래대금
+        fid_blng_cls_code: str,  # 소속 구분 코드
+        fid_mkop_cls_code: str,  # 장운영 구분 코드
+        tr_cont: str = "",
+        dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
+        depth: int = 0,
+        max_depth: int = 10
+) -> Optional[pd.DataFrame]:
+    """
+    [국내주식] 순위분석 
+    국내주식 예상체결 상승_하락상위[v1_국내주식-103]
+    국내주식 예상체결 상승_하락상위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
+    
+    Args:
+        fid_rank_sort_cls_code (str): 0:상승률1:상승폭2:보합3:하락율4:하락폭5:체결량6:거래대금
+        fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (주식 J)
+        fid_cond_scr_div_code (str): Unique key(20182)
+        fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200, 4001: KRX100
+        fid_div_cls_code (str): 0:전체 1:보통주 2:우선주
+        fid_aply_rang_prc_1 (str): 입력값 없을때 전체 (가격 ~)
+        fid_vol_cnt (str): 입력값 없을때 전체 (거래량 ~)
+        fid_pbmn (str): 입력값 없을때 전체 (거래대금 ~) 천원단위
+        fid_blng_cls_code (str): 0: 전체
+        fid_mkop_cls_code (str): 0:장전예상1:장마감예상
+        tr_cont (str): 연속 거래 여부
+        dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
+        depth (int): 현재 재귀 깊이
+        max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
+        
+    Returns:
+        Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 예상체결 상승_하락상위 데이터
+        
+    Example:
+        >>> df = exp_trans_updown(
+        ...     fid_rank_sort_cls_code="0",
+        ...     fid_cond_mrkt_div_code="J",
+        ...     fid_cond_scr_div_code="20182",
+        ...     fid_input_iscd="0000",
+        ...     fid_div_cls_code="0",
+        ...     fid_aply_rang_prc_1="",
+        ...     fid_vol_cnt="",
+        ...     fid_pbmn="",
+        ...     fid_blng_cls_code="0",
+        ...     fid_mkop_cls_code="0"
+        ... )
+        >>> print(df)
+    """
+    # 로깅 설정
+    logger = logging.getLogger(__name__)
+
+    # 필수 파라미터 검증
+    if not fid_rank_sort_cls_code:
+        logger.error("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '0')")
+        raise ValueError("fid_rank_sort_cls_code is required. (e.g. '0')")
+
+    if not fid_cond_mrkt_div_code:
+        logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
+        raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
+
+    if not fid_cond_scr_div_code:
+        logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20182')")
+        raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20182')")
+
+    if not fid_input_iscd:
+        logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
+        raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000')")
+
+    if not fid_div_cls_code:
+        logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
+        raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0')")
+
+    if not fid_blng_cls_code:
+        logger.error("fid_blng_cls_code is required. (e.g. '0')")
+        raise ValueError("fid_blng_cls_code is required. (e.g. '0')")
+
+    if not fid_mkop_cls_code:
+        logger.error("fid_mkop_cls_code is required. (e.g. '0')")
+        raise ValueError("fid_mkop_cls_code is required. (e.g. '0')")
+
+    # 최대 재귀 깊이 체크
+    if depth >= max_depth:
+        logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
+        return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
+
+
+    tr_id = "FHPST01820000"
+
+    params = {
+        "fid_rank_sort_cls_code": fid_rank_sort_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_div_cls_code": fid_div_cls_code,
+        "fid_aply_rang_prc_1": fid_aply_rang_prc_1,
+        "fid_vol_cnt": fid_vol_cnt,
+        "fid_pbmn": fid_pbmn,
+        "fid_blng_cls_code": fid_blng_cls_code,
+        "fid_mkop_cls_code": fid_mkop_cls_code,
+    }
+
+    # API 호출
+    res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, tr_cont, params)
+
+    if res.isOK():
+        if hasattr(res.getBody(), 'output'):
+            output_data = res.getBody().output
+            if not isinstance(output_data, list):
+                output_data = [output_data]
+            current_data = pd.DataFrame(output_data)
+        else:
+            current_data = pd.DataFrame()
+
+        if dataframe is not None:
+            dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
+        else:
+            dataframe = current_data
+
+        tr_cont = res.getHeader().tr_cont
+
+        if tr_cont == "M":
+            logger.info("Calling next page...")
+            ka.smart_sleep()
+            return exp_trans_updown(
+                fid_rank_sort_cls_code,
+                fid_cond_mrkt_div_code,
+                fid_cond_scr_div_code,
+                fid_input_iscd,
+                fid_div_cls_code,
+                fid_aply_rang_prc_1,
+                fid_vol_cnt,
+                fid_pbmn,
+                fid_blng_cls_code,
+                fid_mkop_cls_code,
+                "N", dataframe, depth + 1, max_depth
+            )
+        else:
+            logger.info("Data fetch complete.")
+            return dataframe
+    else:
+        logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
+        res.printError(API_URL)
+        return pd.DataFrame()