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tindevil
2026-02-04 00:16:34 +09:00
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116
한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/top_interest_stock/chk_top_interest_stock.py Normal file
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@@ -0,0 +1,116 @@
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2025-06-16
"""
import logging
import sys
import pandas as pd
sys.path.extend(['../..', '.']) # kis_auth 파일 경로 추가
import kis_auth as ka
from top_interest_stock import top_interest_stock
# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
##############################################################################################
# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 관심종목등록 상위[v1_국내주식-102]
##############################################################################################
COLUMN_MAPPING = {
'mksc_shrn_iscd': '유가증권 단축 종목코드',
'hts_kor_isnm': 'HTS 한글 종목명',
'stck_prpr': '주식 현재가',
'prdy_vrss': '전일 대비',
'prdy_vrss_sign': '전일 대비 부호',
'prdy_ctrt': '전일 대비율',
'acml_vol': '누적 거래량',
'acml_tr_pbmn': '누적 거래 대금',
'askp': '매도호가',
'bidp': '매수호가',
'data_rank': '데이터 순위',
'inter_issu_reg_csnu': '관심 종목 등록 건수'
}
NUMERIC_COLUMNS = []
def main():
"""
[국내주식] 순위분석
국내주식 관심종목등록 상위[v1_국내주식-102]
국내주식 관심종목등록 상위 테스트 함수
Parameters:
- fid_input_iscd_2 (str): 입력 종목코드2 (000000 : 필수입력값)
- fid_cond_mrkt_div_code (str): 조건 시장 분류 코드 (시장구분코드 (주식 J))
- fid_cond_scr_div_code (str): 조건 화면 분류 코드 (Unique key(20180))
- fid_input_iscd (str): 입력 종목코드 (0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200)
- fid_trgt_cls_code (str): 대상 구분 코드 (0 : 전체)
- fid_trgt_exls_cls_code (str): 대상 제외 구분 코드 (0 : 전체)
- fid_input_price_1 (str): 입력 가격1 (입력값 없을때 전체 (가격 ~))
- fid_input_price_2 (str): 입력 가격2 (입력값 없을때 전체 (~ 가격))
- fid_vol_cnt (str): 거래량 수 (입력값 없을때 전체 (거래량 ~))
- fid_div_cls_code (str): 분류 구분 코드 (0: 전체 1: 관리종목 2: 투자주의 3: 투자경고 4: 투자위험예고 5: 투자위험 6: 보통주 7: 우선주)
- fid_input_cnt_1 (str): 입력 수1 (순위검색 입력값(1: 1위부터, 10:10위부터))
Returns:
- DataFrame: 국내주식 관심종목등록 상위 결과
Example:
>>> df = top_interest_stock(fid_input_iscd_2="000000", fid_cond_mrkt_div_code="J", fid_cond_scr_div_code="20180", fid_input_iscd="0000", fid_trgt_cls_code="0", fid_trgt_exls_cls_code="0", fid_input_price_1="0", fid_input_price_2="0", fid_vol_cnt="0", fid_div_cls_code="0", fid_input_cnt_1="1")
"""
try:
# 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
# 토큰 발급
logger.info("토큰 발급 중...")
ka.auth()
logger.info("토큰 발급 완료")
# API 호출
result = top_interest_stock(
fid_input_iscd_2="000000", # 입력 종목코드2
fid_cond_mrkt_div_code="J", # 조건 시장 분류 코드
fid_cond_scr_div_code="20180", # 조건 화면 분류 코드
fid_input_iscd="0000", # 입력 종목코드
fid_trgt_cls_code="0", # 대상 구분 코드
fid_trgt_exls_cls_code="0", # 대상 제외 구분 코드
fid_input_price_1="0", # 입력 가격1
fid_input_price_2="0", # 입력 가격2
fid_vol_cnt="0", # 거래량 수
fid_div_cls_code="0", # 분류 구분 코드
fid_input_cnt_1="1", # 입력 수1
)
if result is None or result.empty:
logger.warning("조회된 데이터가 없습니다.")
return
# 컬럼명 출력
logger.info("사용 가능한 컬럼 목록:")
logger.info(result.columns.tolist())
# 한글 컬럼명으로 변환
result = result.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
for col in NUMERIC_COLUMNS:
if col in result.columns:
result[col] = pd.to_numeric(result[col], errors='coerce').round(2)
# 결과 출력
logger.info("=== 국내주식 관심종목등록 상위 결과 ===")
logger.info("조회된 데이터 건수: %d", len(result))
print(result)
except Exception as e:
logger.error("에러 발생: %s", str(e))
raise
if __name__ == "__main__":
main()

160
한국투자증권(API)/examples_llm/domestic_stock/top_interest_stock/top_interest_stock.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,160 @@
# DOMSTK_RANK - 국내주식 관심종목등록 상위
# Generated by KIS API Generator (Single API Mode)
import logging
import sys
import time
from typing import Optional
import pandas as pd
sys.path.extend(['../..', '.'])
import kis_auth as ka
# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
##############################################################################################
# [국내주식] 순위분석 > 국내주식 관심종목등록 상위[v1_국내주식-102]
##############################################################################################
# 상수 정의
API_URL = "/uapi/domestic-stock/v1/ranking/top-interest-stock"
def top_interest_stock(
fid_input_iscd_2: str, # 입력 종목코드2
fid_cond_mrkt_div_code: str, # 조건 시장 분류 코드
fid_cond_scr_div_code: str, # 조건 화면 분류 코드
fid_input_iscd: str, # 입력 종목코드
fid_trgt_cls_code: str, # 대상 구분 코드
fid_trgt_exls_cls_code: str, # 대상 제외 구분 코드
fid_input_price_1: str, # 입력 가격1
fid_input_price_2: str, # 입력 가격2
fid_vol_cnt: str, # 거래량 수
fid_div_cls_code: str, # 분류 구분 코드
fid_input_cnt_1: str, # 입력 수1
tr_cont: str = "",
dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,
depth: int = 0,
max_depth: int = 10
) -> Optional[pd.DataFrame]:
"""
[국내주식] 순위분석
국내주식 관심종목등록 상위[v1_국내주식-102]
국내주식 관심종목등록 상위 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
Args:
fid_input_iscd_2 (str): 000000 : 필수입력값
fid_cond_mrkt_div_code (str): 시장구분코드 (J:KRX, NX:NXT)
fid_cond_scr_div_code (str): Unique key(20180)
fid_input_iscd (str): 0000:전체, 0001:거래소, 1001:코스닥, 2001:코스피200
fid_trgt_cls_code (str): 0 : 전체
fid_trgt_exls_cls_code (str): 0 : 전체
fid_input_price_1 (str): 입력값 없을때 전체 (가격 ~)
fid_input_price_2 (str): 입력값 없을때 전체 (~ 가격)
fid_vol_cnt (str): 입력값 없을때 전체 (거래량 ~)
fid_div_cls_code (str): 0: 전체 1: 관리종목 2: 투자주의 3: 투자경고 4: 투자위험예고 5: 투자위험 6: 보통주 7: 우선주
fid_input_cnt_1 (str): 순위검색 입력값(1: 1위부터, 10:10위부터)
tr_cont (str): 연속 거래 여부
dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
depth (int): 현재 재귀 깊이
max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
Returns:
Optional[pd.DataFrame]: 국내주식 관심종목등록 상위 데이터
Example:
>>> df = top_interest_stock(
... fid_input_iscd_2="000000",
... fid_cond_mrkt_div_code="J",
... fid_cond_scr_div_code="20180",
... fid_input_iscd="0000",
... fid_trgt_cls_code="0",
... fid_trgt_exls_cls_code="0",
... fid_input_price_1="",
... fid_input_price_2="",
... fid_vol_cnt="",
... fid_div_cls_code="0",
... fid_input_cnt_1="1"
... )
>>> print(df)
"""
# 필수 파라미터 검증
if not fid_input_iscd_2:
logger.error("fid_input_iscd_2 is required. (e.g. '000000')")
raise ValueError("fid_input_iscd_2 is required. (e.g. '000000')")
if fid_cond_mrkt_div_code not in ['J']:
logger.error("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
raise ValueError("fid_cond_mrkt_div_code is required. (e.g. 'J')")
if not fid_cond_scr_div_code:
logger.error("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20180')")
raise ValueError("fid_cond_scr_div_code is required. (e.g. '20180')")
if fid_input_iscd not in ['0000', '0001', '1001', '2001']:
logger.error("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000', '0001', '1001', '2001')")
raise ValueError("fid_input_iscd is required. (e.g. '0000', '0001', '1001', '2001')")
if fid_div_cls_code not in ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']:
logger.error("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7')")
raise ValueError("fid_div_cls_code is required. (e.g. '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7')")
# 최대 재귀 깊이 체크
if depth >= max_depth:
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()
tr_id = "FHPST01800000"
params = {
"fid_input_iscd_2": fid_input_iscd_2,
"fid_cond_mrkt_div_code": fid_cond_mrkt_div_code,
"fid_cond_scr_div_code": fid_cond_scr_div_code,
"fid_input_iscd": fid_input_iscd,
"fid_trgt_cls_code": fid_trgt_cls_code,
"fid_trgt_exls_cls_code": fid_trgt_exls_cls_code,
"fid_input_price_1": fid_input_price_1,
"fid_input_price_2": fid_input_price_2,
"fid_vol_cnt": fid_vol_cnt,
"fid_div_cls_code": fid_div_cls_code,
"fid_input_cnt_1": fid_input_cnt_1,
}
# API 호출
res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, tr_cont, params)
if res.isOK():
if hasattr(res.getBody(), 'output'):
current_data = pd.DataFrame(res.getBody().output)
else:
current_data = pd.DataFrame()
if dataframe is not None:
dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
else:
dataframe = current_data
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
if tr_cont == "M":
logger.info("Calling next page...")
ka.smart_sleep()
return top_interest_stock(
fid_input_iscd_2,
fid_cond_mrkt_div_code,
fid_cond_scr_div_code,
fid_input_iscd,
fid_trgt_cls_code,
fid_trgt_exls_cls_code,
fid_input_price_1,
fid_input_price_2,
fid_vol_cnt,
fid_div_cls_code,
fid_input_cnt_1,
"N", dataframe, depth + 1, max_depth
)
else:
logger.info("Data fetch complete.")
return dataframe
else:
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
res.printError(API_URL)
return pd.DataFrame()