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@@ -0,0 +1,107 @@
"""
Created on 20250112
"""
import sys
import logging
import pandas as pd
sys.path.extend(['../..', '.'])
import kis_auth as ka
from nav_comparison_trend import nav_comparison_trend
# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
##############################################################################################
# [국내주식] 기본시세 > NAV 비교추이(종목)[v1_국내주식-069]
##############################################################################################
# 컬럼명 매핑
COLUMN_MAPPING = {
'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',
'stck_prdy_clpr': '주식 전일 종가',
'stck_oprc': '주식 시가2',
'stck_hgpr': '주식 최고가',
'stck_lwpr': '주식 최저가',
'stck_mxpr': '주식 상한가',
'stck_llam': '주식 하한가',
'nav': 'NAV',
'nav_prdy_vrss_sign': 'NAV 전일 대비 부호',
'nav_prdy_vrss': 'NAV 전일 대비',
'nav_prdy_ctrt': 'NAV 전일 대비율',
'prdy_clpr_nav': 'NAV전일종가',
'oprc_nav': 'NAV시가',
'hprc_nav': 'NAV고가',
'lprc_nav': 'NAV저가'
}
# 숫자형 컬럼
NUMERIC_COLUMNS = ['주식 현재가', '전일 대비', '전일 대비율', '누적 거래량', '누적 거래 대금', '주식 전일 종가', '주식 시가2', '주식 최고가', '주식 최저가',
'주식 상한가', '주식 하한가', 'NAV', 'NAV 전일 대비', 'NAV 전일 대비율', 'NAV전일종가', 'NAV시가', 'NAV고가', 'NAV저가']
def main():
"""
NAV 비교추이(종목) 조회 테스트 함수
이 함수는 NAV 비교추이(종목) API를 호출하여 결과를 출력합니다.
테스트 데이터로 KODEX 200 ETF(069500)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 조회
logging.info("=== Case1: KODEX 200 ETF(069500) 조회 ===")
try:
result1, result2 = nav_comparison_trend(fid_cond_mrkt_div_code="J", fid_input_iscd="069500")
except ValueError as e:
logging.error("에러 발생: %s" % str(e))
return
# output1 데이터 처리
logging.info("=== output1 결과 ===")
logging.info("사용 가능한 컬럼: %s", result1.columns.tolist())
# 한글 컬럼명으로 변환
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("output1 결과:")
print(result1)
# output2 데이터 처리
logging.info("=== output2 결과 ===")
logging.info("사용 가능한 컬럼: %s", result2.columns.tolist())
# 한글 컬럼명으로 변환
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("output2 결과:")
print(result2)
if __name__ == "__main__":
main()

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@@ -0,0 +1,69 @@
"""
Created on 20250112
"""
import sys
import logging
from typing import Tuple
import pandas as pd
sys.path.extend(['../..', '.'])
import kis_auth as ka
# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
##############################################################################################
# [국내주식] 기본시세 > NAV 비교추이(종목)[v1_국내주식-069]
##############################################################################################
# 상수 정의
API_URL = "/uapi/etfetn/v1/quotations/nav-comparison-trend"
def nav_comparison_trend(
fid_cond_mrkt_div_code: str, # [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J)
fid_input_iscd: str, # [필수] 입력 종목코드
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
"""
NAV 비교추이(종목) API입니다.
한국투자 HTS(eFriend Plus) > [0244] ETF/ETN 비교추이(NAV/IIV) 좌측 화면의 기능을 API로 개발한 사항으로, 해당 화면을 참고하시면 기능을 이해하기 쉽습니다.
Args:
fid_cond_mrkt_div_code (str): [필수] 조건 시장 분류 코드 (ex. J)
fid_input_iscd (str): [필수] 입력 종목코드
Returns:
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: output1, output2 데이터프레임
Example:
>>> output1, output2 = nav_comparison_trend("J", "069500")
>>> print(output1)
>>> print(output2)
"""
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")
tr_id = "FHPST02440000" # NAV 비교추이(종목)
params = {
"FID_COND_MRKT_DIV_CODE": fid_cond_mrkt_div_code, # 조건 시장 분류 코드
"FID_INPUT_ISCD": fid_input_iscd, # 입력 종목코드
}
res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, "", params)
if res.isOK():
output1_data = pd.DataFrame(res.getBody().output1, index=[0])
output2_data = pd.DataFrame(res.getBody().output2, index=[0])
logging.info("Data fetch complete.")
return output1_data, output2_data
else:
res.printError(url=API_URL)
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()