initial commit
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,129 @@
|
||||
"""
|
||||
Created on 20250601
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import sys
|
||||
import logging
|
||||
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
sys.path.extend(['../..', '.'])
|
||||
import kis_auth as ka
|
||||
from pension_inquire_balance import pension_inquire_balance
|
||||
|
||||
# 로깅 설정
|
||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
|
||||
|
||||
##############################################################################################
|
||||
# [국내주식] 주문/계좌 > 퇴직연금 잔고조회[v1_국내주식-036]
|
||||
##############################################################################################
|
||||
|
||||
COLUMN_MAPPING = {
|
||||
'cblc_dvsn_name': '잔고구분명',
|
||||
'prdt_name': '상품명',
|
||||
'pdno': '상품번호',
|
||||
'item_dvsn_name': '종목구분명',
|
||||
'thdt_buyqty': '금일매수수량',
|
||||
'thdt_sll_qty': '금일매도수량',
|
||||
'hldg_qty': '보유수량',
|
||||
'ord_psbl_qty': '주문가능수량',
|
||||
'pchs_avg_pric': '매입평균가격',
|
||||
'pchs_amt': '매입금액',
|
||||
'prpr': '현재가',
|
||||
'evlu_amt': '평가금액',
|
||||
'evlu_pfls_amt': '평가손익금액',
|
||||
'evlu_erng_rt': '평가수익율',
|
||||
'dnca_tot_amt': '예수금총금액',
|
||||
'nxdy_excc_amt': '익일정산금액',
|
||||
'prvs_rcdl_excc_amt': '가수도정산금액',
|
||||
'thdt_buy_amt': '금일매수금액',
|
||||
'thdt_sll_amt': '금일매도금액',
|
||||
'thdt_tlex_amt': '금일제비용금액',
|
||||
'scts_evlu_amt': '유가평가금액',
|
||||
'tot_evlu_amt': '총평가금액'
|
||||
}
|
||||
|
||||
NUMERIC_COLUMNS = [
|
||||
'금일매수수량',
|
||||
'금일매도수량',
|
||||
'보유수량',
|
||||
'주문가능수량',
|
||||
'매입평균가격',
|
||||
'매입금액',
|
||||
'현재가',
|
||||
'평가금액',
|
||||
'평가손익금액',
|
||||
'평가수익율',
|
||||
'예수금총금액',
|
||||
'익일정산금액',
|
||||
'가수도정산금액',
|
||||
'금일매수금액',
|
||||
'금일매도금액',
|
||||
'금일제비용금액',
|
||||
'유가평가금액',
|
||||
'총평가금액'
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
"""
|
||||
퇴직연금 잔고조회 테스트 함수
|
||||
|
||||
이 함수는 퇴직연금 잔고조회 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 = pension_inquire_balance(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, acca_dvsn_cd="00",
|
||||
inqr_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()
|
||||
@@ -0,0 +1,130 @@
|
||||
"""
|
||||
Created on 20250601
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
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 > 퇴직연금 잔고조회[v1_국내주식-036]
|
||||
##############################################################################################
|
||||
|
||||
# 상수 정의
|
||||
API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/trading/pension/inquire-balance"
|
||||
|
||||
def pension_inquire_balance(
|
||||
cano: str, # [필수] 종합계좌번호 (ex. 12345678)
|
||||
acnt_prdt_cd: str, # [필수] 계좌상품코드 (ex. 29)
|
||||
acca_dvsn_cd: str, # [필수] 적립금구분코드 (ex. 00)
|
||||
inqr_dvsn: str, # [필수] 조회구분 (ex. 00)
|
||||
FK100: str = "", # 연속조회검색조건100
|
||||
NK100: str = "", # 연속조회키100
|
||||
tr_cont: str = "", # 연속 거래 여부
|
||||
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]:
|
||||
"""
|
||||
주식, ETF, ETN만 조회 가능하며 펀드는 조회 불가합니다.
|
||||
|
||||
※ 55번 계좌(DC가입자계좌)의 경우 해당 API 이용이 불가합니다.
|
||||
KIS Developers API의 경우 HTS ID에 반드시 연결되어있어야만 API 신청 및 앱정보 발급이 가능한 서비스로 개발되어서 실물계좌가 아닌 55번 계좌는 API 이용이 불가능한 점 양해 부탁드립니다.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
cano (str): [필수] 종합계좌번호 (ex. 12345678)
|
||||
acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. 29)
|
||||
acca_dvsn_cd (str): [필수] 적립금구분코드 (ex. 00)
|
||||
inqr_dvsn (str): [필수] 조회구분 (ex. 00)
|
||||
FK100 (str): 연속조회검색조건100
|
||||
NK100 (str): 연속조회키100
|
||||
tr_cont (str): 연속 거래 여부
|
||||
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]: 퇴직연금 잔고 데이터
|
||||
|
||||
Example:
|
||||
>>> df1, df2 = pension_inquire_balance(cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, acca_dvsn_cd="00", inqr_dvsn="00")
|
||||
>>> print(df1)
|
||||
>>> print(df2)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
if cano == "" or cano is None:
|
||||
raise ValueError("cano is required (e.g. '12345678')")
|
||||
|
||||
if acnt_prdt_cd == "" or acnt_prdt_cd is None:
|
||||
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '29')")
|
||||
|
||||
if acca_dvsn_cd == "" or acca_dvsn_cd is None:
|
||||
raise ValueError("acca_dvsn_cd is required (e.g. '00')")
|
||||
|
||||
if inqr_dvsn == "" or inqr_dvsn is None:
|
||||
raise ValueError("inqr_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 = "TTTC2208R" # 퇴직연금 잔고조회
|
||||
|
||||
params = {
|
||||
"CANO": cano, # 종합계좌번호
|
||||
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd, # 계좌상품코드
|
||||
"ACCA_DVSN_CD": acca_dvsn_cd, # 적립금구분코드
|
||||
"INQR_DVSN": inqr_dvsn, # 조회구분
|
||||
"CTX_AREA_FK100": FK100, # 연속조회검색조건100
|
||||
"CTX_AREA_NK100": NK100 # 연속조회키100
|
||||
}
|
||||
|
||||
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 pension_inquire_balance(
|
||||
cano, acnt_prdt_cd, acca_dvsn_cd, inqr_dvsn, 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()
|
||||
Reference in New Issue
Block a user