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한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/inquire_daily_trade_volume/chk_inquire_daily_trade_volume.py

@@ -0,0 +1,95 @@
+"""
+Created on 20250126
+"""
+
+import sys
+import logging
+
+import pandas as pd
+
+sys.path.extend(['../..', '.'])
+import kis_auth as ka
+from inquire_daily_trade_volume import inquire_daily_trade_volume
+
+# 로깅 설정
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+
+##############################################################################################
+# [국내주식] 시세분석 > 종목별일별매수매도체결량 [v1_국내주식-056]
+##############################################################################################
+
+COLUMN_MAPPING = {
+    'shnu_cnqn_smtn': '매수 체결량 합계',
+    'seln_cnqn_smtn': '매도 체결량 합계',
+    'stck_bsop_date': '주식 영업 일자',
+    'total_seln_qty': '총 매도 수량',
+    'total_shnu_qty': '총 매수 수량'
+}
+
+NUMERIC_COLUMNS = []
+
+
+def main():
+    """
+    종목별일별매수매도체결량 조회 테스트 함수
+    
+    이 함수는 종목별일별매수매도체결량 API를 호출하여 결과를 출력합니다.
+    테스트 데이터로 삼성전자(005930)를 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 테스트
+    logging.info("=== case1 테스트 ===")
+    try:
+        result1, result2 = inquire_daily_trade_volume(
+            fid_cond_mrkt_div_code="J",
+            fid_input_iscd="005930",
+            fid_period_div_code="D"
+        )
+    except ValueError as e:
+        logging.error("에러 발생: %s" % str(e))
+        return
+
+    # output1 처리
+    logging.info("=== output1 결과 ===")
+    logging.info("사용 가능한 컬럼: %s", result1.columns.tolist())
+
+    # 컬럼명 한글 변환
+    result1 = result1.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
+
+    # 숫자형 컬럼 소수점 둘째자리까지 표시 (메타데이터에 number 자료형이 명시되지 않았으므로 없음)
+    for col in NUMERIC_COLUMNS:
+        if col in result1.columns:
+            result1[col] = pd.to_numeric(result1[col], errors='coerce').round(2)
+
+    logging.info("결과:")
+    print(result1)
+
+    # output2 처리
+    logging.info("=== output2 결과 ===")
+    logging.info("사용 가능한 컬럼: %s", result2.columns.tolist())
+
+    # 컬럼명 한글 변환
+    result2 = result2.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
+
+    # 숫자형 컬럼 소수점 둘째자리까지 표시 (메타데이터에 number 자료형이 명시되지 않았으므로 없음)
+    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)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/inquire_daily_trade_volume/inquire_daily_trade_volume.py

@@ -0,0 +1,83 @@
+"""
+Created on 20250126
+"""
+
+
+import sys
+from typing import Tuple
+import logging
+
+import pandas as pd
+
+sys.path.extend(['../..', '.'])
+import kis_auth as ka
+
+# 로깅 설정
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+
+##############################################################################################
+# [국내주식] 시세분석 > 종목별일별매수매도체결량 [v1_국내주식-056]
+##############################################################################################
+
+# 상수 정의
+API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-daily-trade-volume"
+
+def inquire_daily_trade_volume(
+    fid_cond_mrkt_div_code: str,  # FID 조건 시장 분류 코드
+    fid_input_iscd: str,          # FID 입력 종목코드
+    fid_period_div_code: str,     # FID 기간 분류 코드
+    fid_input_date_1: str = "",   # FID 입력 날짜1
+    fid_input_date_2: str = ""    # FID 입력 날짜2
+) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
+    """
+    종목별일별매수매도체결량 API입니다. 실전계좌의 경우, 한 번의 호출에 최대 100건까지 확인 가능합니다.
+    국내주식 종목의 일별 매수체결량, 매도체결량 데이터를 확인할 수 있습니다.
+    
+    Args:
+        fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] FID 조건 시장 분류 코드 (J:KRX, NX:NXT)
+        fid_input_iscd (str): [필수] FID 입력 종목코드 (ex. 123456)
+        fid_period_div_code (str): [필수] FID 기간 분류 코드 (ex. D)
+        fid_input_date_1 (str): FID 입력 날짜1
+        fid_input_date_2 (str): FID 입력 날짜2
+
+    Returns:
+        Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1 데이터프레임, output2 데이터프레임)
+        
+    Example:
+        >>> df1, df2 = inquire_daily_trade_volume("J", "005930", "D")
+        >>> print(df1)
+        >>> print(df2)
+    """
+
+    if fid_cond_mrkt_div_code == "":
+        raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required (e.g. 'J')")
+    
+    if fid_input_iscd == "":
+        raise ValueError("fid_input_iscd is required (e.g. '005930')")
+    
+    if fid_period_div_code == "":
+        raise ValueError("fid_period_div_code is required (e.g. 'D')")
+
+    tr_id = "FHKST03010800"
+
+    params = {
+        "FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code,
+        "FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd,
+        "FID_PERIOD_DIV_CODE": fid_period_div_code,
+        "FID_INPUT_DATE_1": fid_input_date_1,
+        "FID_INPUT_DATE_2": fid_input_date_2
+    }
+    
+    res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, "", params)
+    
+    if res.isOK():
+        # output1 (object) - 단일 레코드
+        output1_data = pd.DataFrame([res.getBody().output1])
+        
+        # output2 (array) - 배열 데이터
+        output2_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
+        
+        return output1_data, output2_data
+    else:
+        res.printError(url=API_URL)
+        return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()