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tindevil
2026-02-04 00:16:34 +09:00
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123
한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/inquire_period_profit/chk_inquire_period_profit.py Normal file
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@@ -0,0 +1,123 @@
"""
Created on 20250125
"""
import sys
import logging
import pandas as pd
sys.path.extend(['../..', '.'])
import kis_auth as ka
from inquire_period_profit import inquire_period_profit
# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
##############################################################################################
# [국내주식] 주문/계좌 > 기간별손익일별합산조회[v1_국내주식-052]
##############################################################################################
COLUMN_MAPPING = {
'trad_dt': '매매일자',
'buy_amt': '매수금액',
'sll_amt': '매도금액',
'rlzt_pfls': '실현손익',
'fee': '수수료',
'loan_int': '대출이자',
'tl_tax': '제세금',
'pfls_rt': '손익률',
'sll_qty1': '매도수량1',
'buy_qty1': '매수수량1',
'sll_qty_smtl': '매도수량합계',
'sll_tr_amt_smtl': '매도거래금액합계',
'sll_fee_smtl': '매도수수료합계',
'sll_tltx_smtl': '매도제세금합계',
'sll_excc_amt_smtl': '매도정산금액합계',
'buy_qty_smtl': '매수수량합계',
'buy_tr_amt_smtl': '매수거래금액합계',
'buy_fee_smtl': '매수수수료합계',
'buy_tax_smtl': '매수제세금합계',
'buy_excc_amt_smtl': '매수정산금액합계',
'tot_qty': '총수량',
'tot_tr_amt': '총거래금액',
'tot_fee': '총수수료',
'tot_tltx': '총제세금',
'tot_excc_amt': '총정산금액',
'tot_rlzt_pfls': '총실현손익',
'loan_int': '대출이자'
}
NUMERIC_COLUMNS = []
def main():
"""
기간별손익일별합산조회 테스트 함수
이 함수는 기간별손익일별합산조회 API를 호출하여 결과를 출력합니다.
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()
trenv = ka.getTREnv()
# case1 조회
logging.info("=== case1 조회 ===")
try:
result1, result2 = inquire_period_profit(
cano=trenv.my_acct,
acnt_prdt_cd=trenv.my_prod,
inqr_strt_dt="20230101",
inqr_end_dt="20240301",
sort_dvsn="00",
inqr_dvsn="00",
cblc_dvsn="00"
)
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 및 데이터 출력
result1 = result1.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
# 숫자형 컬럼 소수점 둘째자리까지 표시
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 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)
if __name__ == "__main__":
main()

151
한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/inquire_period_profit/inquire_period_profit.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,151 @@
"""
Created on 20250125
"""
import sys
import time
from typing import Optional, Tuple
import logging
import pandas as pd
sys.path.extend(['../..', '.'])
import kis_auth as ka
# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
##############################################################################################
# [국내주식] 주문/계좌 > 기간별손익일별합산조회[v1_국내주식-052]
##############################################################################################
# 상수 정의
API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/inquire-period-profit"
def inquire_period_profit(
cano: str, # 종합계좌번호
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드
inqr_strt_dt: str, # 조회시작일자
inqr_end_dt: str, # 조회종료일자
sort_dvsn: str, # 정렬구분 (ex. 00: 최근 순, 01: 과거 순, 02: 최근 순)
inqr_dvsn: str, # 조회구분 (ex. 00)
cblc_dvsn: str, # 잔고구분 (ex. 00: 전체)
pdno: str = "", # 상품번호
NK100: str = "", # 연속조회키100
FK100: str = "", # 연속조회검색조건100
tr_cont: str = "", # 연속거래여부
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임1
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임2
depth: int = 0, # 내부 재귀깊이 (자동관리)
max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
"""
기간별손익일별합산조회 API입니다.
한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0856] 기간별 매매손익 화면 에서 "일별" 클릭 시의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
Args:
cano (str): [필수] 종합계좌번호
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드
inqr_strt_dt (str): [필수] 조회시작일자
inqr_end_dt (str): [필수] 조회종료일자
sort_dvsn (str): [필수] 정렬구분 (00: 최근 순, 01: 과거 순, 02: 최근 순)
inqr_dvsn (str): [필수] 조회구분 (00)
cblc_dvsn (str): [필수] 잔고구분 (00: 전체)
pdno (str): 상품번호
NK100 (str): 연속조회키100
FK100 (str): 연속조회검색조건100
tr_cont (str): 연속거래여부
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임1
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임2
depth (int): 내부 재귀깊이 (자동관리)
max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
Returns:
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 기간별손익일별합산조회 데이터 (output1, output2)
Example:
>>> df1, df2 = inquire_period_profit(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, inqr_strt_dt="20230101", inqr_end_dt="20240301", sort_dvsn="00", inqr_dvsn="00", cblc_dvsn="00")
>>> print(df1)
>>> print(df2)
"""
# 필수 파라미터 검증
if cano == "":
raise ValueError("cano is required")
if acnt_prdt_cd == "":
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required")
if inqr_strt_dt == "":
raise ValueError("inqr_strt_dt is required")
if inqr_end_dt == "":
raise ValueError("inqr_end_dt is required")
if sort_dvsn == "":
raise ValueError("sort_dvsn is required (e.g. '00', '01', '02')")
if inqr_dvsn == "":
raise ValueError("inqr_dvsn is required (e.g. '00')")
if cblc_dvsn == "":
raise ValueError("cblc_dvsn is required (e.g. '00')")
if depth > max_depth:
logging.warning("Max recursive depth reached.")
if dataframe1 is None:
dataframe1 = pd.DataFrame()
if dataframe2 is None:
dataframe2 = pd.DataFrame()
return dataframe1, dataframe2
tr_id = "TTTC8708R"
params = {
"CANO": cano,
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
"INQR_STRT_DT": inqr_strt_dt,
"INQR_END_DT": inqr_end_dt,
"SORT_DVSN": sort_dvsn,
"INQR_DVSN": inqr_dvsn,
"CBLC_DVSN": cblc_dvsn,
"PDNO": pdno,
"CTX_AREA_FK100": FK100,
"CTX_AREA_NK100": NK100
}
res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, tr_cont, params)
if res.isOK():
# output1 처리 (array)
current_data1 = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
if dataframe1 is not None:
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
else:
dataframe1 = current_data1
# output2 처리 (object)
current_data2 = pd.DataFrame(res.getBody().output2, index=[0])
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_period_profit(
cano, acnt_prdt_cd, inqr_strt_dt, inqr_end_dt, sort_dvsn, inqr_dvsn, cblc_dvsn,
pdno, NK100, FK100, "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()