initial commit
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,148 @@
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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 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 inquire_balance_rlz_pl import inquire_balance_rlz_pl
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# 로깅 설정
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logging.basicConfig(level=logging.INFO)
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# [국내주식] 주문/계좌 > 주식잔고조회_실현손익[v1_국내주식-041]
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COLUMN_MAPPING = {
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'pdno': '상품번호',
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'prdt_name': '상품명',
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'trad_dvsn_name': '매매구분명',
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||||
'bfdy_buy_qty': '전일매수수량',
|
||||
'bfdy_sll_qty': '전일매도수량',
|
||||
'thdt_buyqty': '금일매수수량',
|
||||
'thdt_sll_qty': '금일매도수량',
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||||
'hldg_qty': '보유수량',
|
||||
'ord_psbl_qty': '주문가능수량',
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'pchs_avg_pric': '매입평균가격',
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||||
'pchs_amt': '매입금액',
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'prpr': '현재가',
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||||
'evlu_amt': '평가금액',
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||||
'evlu_pfls_amt': '평가손익금액',
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||||
'evlu_pfls_rt': '평가손익율',
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||||
'evlu_erng_rt': '평가수익율',
|
||||
'loan_dt': '대출일자',
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||||
'loan_amt': '대출금액',
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||||
'stln_slng_chgs': '대주매각대금',
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||||
'expd_dt': '만기일자',
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||||
'stck_loan_unpr': '주식대출단가',
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||||
'bfdy_cprs_icdc': '전일대비증감',
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'fltt_rt': '등락율',
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||||
'dnca_tot_amt': '예수금총금액',
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||||
'nxdy_excc_amt': '익일정산금액',
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||||
'prvs_rcdl_excc_amt': '가수도정산금액',
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||||
'cma_evlu_amt': 'CMA평가금액',
|
||||
'bfdy_buy_amt': '전일매수금액',
|
||||
'thdt_buy_amt': '금일매수금액',
|
||||
'nxdy_auto_rdpt_amt': '익일자동상환금액',
|
||||
'bfdy_sll_amt': '전일매도금액',
|
||||
'thdt_sll_amt': '금일매도금액',
|
||||
'd2_auto_rdpt_amt': 'D+2자동상환금액',
|
||||
'bfdy_tlex_amt': '전일제비용금액',
|
||||
'thdt_tlex_amt': '금일제비용금액',
|
||||
'tot_loan_amt': '총대출금액',
|
||||
'scts_evlu_amt': '유가평가금액',
|
||||
'tot_evlu_amt': '총평가금액',
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||||
'nass_amt': '순자산금액',
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||||
'fncg_gld_auto_rdpt_yn': '융자금자동상환여부',
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||||
'pchs_amt_smtl_amt': '매입금액합계금액',
|
||||
'evlu_amt_smtl_amt': '평가금액합계금액',
|
||||
'evlu_pfls_smtl_amt': '평가손익합계금액',
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||||
'tot_stln_slng_chgs': '총대주매각대금',
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||||
'bfdy_tot_asst_evlu_amt': '전일총자산평가금액',
|
||||
'asst_icdc_amt': '자산증감액',
|
||||
'asst_icdc_erng_rt': '자산증감수익율',
|
||||
'rlzt_pfls': '실현손익',
|
||||
'rlzt_erng_rt': '실현수익율',
|
||||
'real_evlu_pfls': '실평가손익',
|
||||
'real_evlu_pfls_erng_rt': '실평가손익수익율'
|
||||
}
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NUMERIC_COLUMNS = []
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||||
def main():
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"""
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주식잔고조회_실현손익 조회 테스트 함수
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||||
이 함수는 주식잔고조회_실현손익 API를 호출하여 결과를 출력합니다.
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Returns:
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None
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"""
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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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||||
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||||
trenv = ka.getTREnv()
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# case1 조회
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||||
logging.info("=== case1 조회 ===")
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||||
try:
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result1, result2 = inquire_balance_rlz_pl(
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||||
cano=trenv.my_acct,
|
||||
acnt_prdt_cd=trenv.my_prod,
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||||
afhr_flpr_yn="N",
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||||
inqr_dvsn="02",
|
||||
unpr_dvsn="01",
|
||||
fund_sttl_icld_yn="N",
|
||||
fncg_amt_auto_rdpt_yn="N",
|
||||
prcs_dvsn="01",
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||||
cost_icld_yn="N"
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||||
)
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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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||||
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||||
# output1 결과 처리
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||||
logging.info("=== output1 결과 ===")
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||||
logging.info("사용 가능한 컬럼: %s", result1.columns.tolist())
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||||
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||||
# 컬럼명 한글 변환 및 데이터 출력
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||||
result1 = result1.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 result1.columns:
|
||||
result1[col] = pd.to_numeric(result1[col], errors='coerce').round(2)
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||||
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||||
logging.info("결과:")
|
||||
print(result1)
|
||||
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||||
# output2 결과 처리
|
||||
logging.info("=== output2 결과 ===")
|
||||
logging.info("사용 가능한 컬럼: %s", result2.columns.tolist())
|
||||
|
||||
# 컬럼명 한글 변환 및 데이터 출력
|
||||
result2 = result2.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
|
||||
|
||||
# 숫자형 컬럼 소수점 둘째자리까지 표시
|
||||
for col in NUMERIC_COLUMNS:
|
||||
if col in result2.columns:
|
||||
result2[col] = pd.to_numeric(result2[col], errors='coerce').round(2)
|
||||
|
||||
logging.info("결과:")
|
||||
print(result2)
|
||||
|
||||
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||||
if __name__ == "__main__":
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||||
main()
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||||
@@ -0,0 +1,163 @@
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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, Tuple
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||||
import logging
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||||
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||||
import pandas as pd
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||||
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||||
sys.path.extend(['../..', '.'])
|
||||
import kis_auth as ka
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||||
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||||
# 로깅 설정
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||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
|
||||
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# [국내주식] 주문/계좌 > 주식잔고조회_실현손익[v1_국내주식-041]
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# 상수 정의
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API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/inquire-balance-rlz-pl"
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def inquire_balance_rlz_pl(
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||||
cano: str, # 종합계좌번호
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||||
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드
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||||
afhr_flpr_yn: str, # 시간외단일가여부
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||||
inqr_dvsn: str, # 조회구분
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unpr_dvsn: str, # 단가구분
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||||
fund_sttl_icld_yn: str, # 펀드결제포함여부
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||||
fncg_amt_auto_rdpt_yn: str, # 융자금액자동상환여부
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||||
prcs_dvsn: str, # PRCS_DVSN
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||||
ofl_yn: str = "", # 오프라인여부
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||||
cost_icld_yn: str = "", # 비용포함여부
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||||
FK100: str = "", # 연속조회검색조건100
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||||
NK100: str = "", # 연속조회키100
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||||
tr_cont: str = "", # 연속거래여부
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||||
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임1
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||||
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임2
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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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||||
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
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||||
"""
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주식잔고조회_실현손익 API입니다.
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한국투자 HTS(eFriend Plus) [0800] 국내 체결기준잔고 화면을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
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(참고: 포럼 - 공지사항 - 신규 API 추가 안내(주식잔고조회_실현손익 외 1건))
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Args:
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cano (str): [필수] 종합계좌번호 (계좌번호 체계(8-2)의 앞 8자리)
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acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (계좌번호 체계(8-2)의 뒤 2자리)
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||||
afhr_flpr_yn (str): [필수] 시간외단일가여부 (N:기본값, Y:시간외단일가)
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||||
inqr_dvsn (str): [필수] 조회구분 (00:전체)
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||||
unpr_dvsn (str): [필수] 단가구분 (01:기본값)
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||||
fund_sttl_icld_yn (str): [필수] 펀드결제포함여부 (N:포함하지 않음, Y:포함)
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||||
fncg_amt_auto_rdpt_yn (str): [필수] 융자금액자동상환여부 (N:기본값)
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||||
prcs_dvsn (str): [필수] PRCS_DVSN (00:전일매매포함, 01:전일매매미포함)
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||||
ofl_yn (str): 오프라인여부
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cost_icld_yn (str): 비용포함여부
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||||
FK100 (str): 연속조회검색조건100
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||||
NK100 (str): 연속조회키100
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||||
tr_cont (str): 연속거래여부
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||||
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임1
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||||
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임2
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||||
depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
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max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
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||||
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||||
Returns:
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||||
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 주식잔고조회_실현손익 데이터 (output1, output2)
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Example:
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||||
>>> df1, df2 = inquire_balance_rlz_pl(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, afhr_flpr_yn="N", inqr_dvsn="02", unpr_dvsn="01", fund_sttl_icld_yn="N", fncg_amt_auto_rdpt_yn="N", prcs_dvsn="01")
|
||||
>>> print(df1)
|
||||
>>> print(df2)
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"""
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||||
# 필수 파라미터 검증
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if cano == "":
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||||
raise ValueError("cano is required (e.g. '계좌번호 체계(8-2)의 앞 8자리')")
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||||
if acnt_prdt_cd == "":
|
||||
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '계좌번호 체계(8-2)의 뒤 2자리')")
|
||||
|
||||
if afhr_flpr_yn == "":
|
||||
raise ValueError("afhr_flpr_yn is required (e.g. 'N:기본값, Y:시간외단일가')")
|
||||
|
||||
if inqr_dvsn == "":
|
||||
raise ValueError("inqr_dvsn is required (e.g. '00:전체')")
|
||||
|
||||
if unpr_dvsn == "":
|
||||
raise ValueError("unpr_dvsn is required (e.g. '01:기본값')")
|
||||
|
||||
if fund_sttl_icld_yn == "":
|
||||
raise ValueError("fund_sttl_icld_yn is required (e.g. 'N:포함하지 않음, Y:포함')")
|
||||
|
||||
if fncg_amt_auto_rdpt_yn == "":
|
||||
raise ValueError("fncg_amt_auto_rdpt_yn is required (e.g. 'N:기본값')")
|
||||
|
||||
if prcs_dvsn == "":
|
||||
raise ValueError("prcs_dvsn is required (e.g. '00:전일매매포함, 01:전일매매미포함')")
|
||||
|
||||
if depth > max_depth:
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||||
logging.warning("Max recursive depth reached.")
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||||
if dataframe1 is None:
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||||
dataframe1 = pd.DataFrame()
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||||
if dataframe2 is None:
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||||
dataframe2 = pd.DataFrame()
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||||
return dataframe1, dataframe2
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||||
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||||
tr_id = "TTTC8494R" # 주식잔고조회_실현손익
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||||
|
||||
params = {
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||||
"CANO": cano,
|
||||
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
|
||||
"AFHR_FLPR_YN": afhr_flpr_yn,
|
||||
"OFL_YN": ofl_yn,
|
||||
"INQR_DVSN": inqr_dvsn,
|
||||
"UNPR_DVSN": unpr_dvsn,
|
||||
"FUND_STTL_ICLD_YN": fund_sttl_icld_yn,
|
||||
"FNCG_AMT_AUTO_RDPT_YN": fncg_amt_auto_rdpt_yn,
|
||||
"PRCS_DVSN": prcs_dvsn,
|
||||
"COST_ICLD_YN": cost_icld_yn,
|
||||
"CTX_AREA_FK100": FK100,
|
||||
"CTX_AREA_NK100": NK100
|
||||
}
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||||
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||||
res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, tr_cont, params)
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||||
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||||
if res.isOK():
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||||
# output1 처리
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||||
current_data1 = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
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||||
if dataframe1 is not None:
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||||
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
|
||||
else:
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||||
dataframe1 = current_data1
|
||||
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||||
# output2 처리
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||||
current_data2 = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
|
||||
if dataframe2 is not None:
|
||||
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
|
||||
else:
|
||||
dataframe2 = current_data2
|
||||
|
||||
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
||||
FK100 = res.getBody().ctx_area_fk100
|
||||
NK100 = res.getBody().ctx_area_nk100
|
||||
|
||||
if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재
|
||||
logging.info("Call Next page...")
|
||||
ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
|
||||
return inquire_balance_rlz_pl(
|
||||
cano, acnt_prdt_cd, afhr_flpr_yn, inqr_dvsn, unpr_dvsn,
|
||||
fund_sttl_icld_yn, fncg_amt_auto_rdpt_yn, prcs_dvsn,
|
||||
ofl_yn, cost_icld_yn, FK100, NK100, "N",
|
||||
dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
logging.info("Data fetch complete.")
|
||||
return dataframe1, dataframe2
|
||||
else:
|
||||
res.printError(url=API_URL)
|
||||
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
||||
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