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한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/intstock_grouplist/chk_intstock_grouplist.py

@@ -0,0 +1,73 @@
+"""
+Created on 20250601 
+"""
+
+import sys
+import logging
+
+import pandas as pd
+
+sys.path.extend(['../..', '.'])
+import kis_auth as ka
+from intstock_grouplist import intstock_grouplist
+
+# 로깅 설정
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+
+##############################################################################################
+# [국내주식] 시세분석 > 관심종목 그룹조회 [국내주식-204]
+##############################################################################################
+
+COLUMN_MAPPING = {
+    'date': '일자',
+    'trnm_hour': '전송 시간',
+    'data_rank': '데이터 순위',
+    'inter_grp_code': '관심 그룹 코드',
+    'inter_grp_name': '관심 그룹 명',
+    'ask_cnt': '요청 개수'
+}
+
+NUMERIC_COLUMNS = []
+
+def main():
+    """
+    관심종목 그룹조회 테스트 함수
+    
+    이 함수는 관심종목 그룹조회 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 테스트
+    logging.info("=== case1 테스트 ===")
+    try:
+        result = intstock_grouplist(type="1", fid_etc_cls_code="00", user_id=trenv.my_htsid)
+    except ValueError as e:
+        logging.error("에러 발생: %s" % str(e))
+        return
+    
+    logging.info("사용 가능한 컬럼: %s", result.columns.tolist())
+    
+    # 컬럼명 한글 변환 및 데이터 출력
+    result = result.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
+    
+    # 숫자형 컬럼 소수점 둘째자리까지 표시
+    for col in NUMERIC_COLUMNS:
+        if col in result.columns:
+            result[col] = pd.to_numeric(result[col], errors='coerce').round(2)
+    
+    logging.info("결과:")
+    print(result)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main() 

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

@@ -0,0 +1,75 @@
+"""
+Created on 20250601 
+"""
+
+
+import sys
+import logging
+
+import pandas as pd
+
+sys.path.extend(['../..', '.'])
+import kis_auth as ka
+
+# 로깅 설정
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+
+##############################################################################################
+# [국내주식] 시세분석 > 관심종목 그룹조회 [국내주식-204]
+##############################################################################################
+
+# 상수 정의
+API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/intstock-grouplist"
+
+def intstock_grouplist(
+    type: str,                    # [필수] 관심종목구분코드 (ex. 1)
+    fid_etc_cls_code: str,        # [필수] FID 기타 구분 코드 (ex. 00)
+    user_id: str                  # [필수] 사용자 ID
+) -> pd.DataFrame:
+    """
+    관심종목 그룹조회 API입니다.
+    ① 관심종목 그룹조회 → ② 관심종목 그룹별 종목조회 → ③ 관심종목(멀티종목) 시세조회 순서대로 호출하셔서 관심종목 시세 조회 가능합니다.
+
+    ※ 한 번의 호출에 최대 30종목의 시세 확인 가능합니다.
+
+    한국투자증권 Github 에서 관심종목 복수시세조회 파이썬 샘플코드를 참고하실 수 있습니다.
+    https://github.com/koreainvestment/open-trading-api/blob/main/rest/interest_stocks_price.py
+    
+    Args:
+        type (str): [필수] 관심종목구분코드 (ex. 1)
+        fid_etc_cls_code (str): [필수] FID 기타 구분 코드 (ex. 00)
+        user_id (str): [필수] 사용자 ID
+
+    Returns:
+        pd.DataFrame: 관심종목 그룹 정보를 담은 DataFrame
+        
+    Example:
+        >>> df = intstock_grouplist(type="1", fid_etc_cls_code="00", user_id=trenv.my_htsid)
+        >>> print(df)
+    """
+
+    if type == "":
+        raise ValueError("type is required (e.g. '1')")
+    
+    if fid_etc_cls_code == "":
+        raise ValueError("fid_etc_cls_code is required (e.g. '00')")
+    
+    if user_id == "":
+        raise ValueError("user_id is required")
+
+    tr_id = "HHKCM113004C7"  # 관심종목 그룹조회
+
+    params = {
+        "TYPE": type,                      # 관심종목구분코드
+        "FID_ETC_CLS_CODE": fid_etc_cls_code,  # FID 기타 구분 코드
+        "USER_ID": user_id                 # 사용자 ID
+    }
+    
+    res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, "", params)
+    
+    if res.isOK():
+        current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2)
+        return current_data
+    else:
+        res.printError(url=API_URL)
+        return pd.DataFrame()