initial commit
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,155 @@
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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Created on 2025-07-02
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"""
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import sys
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import logging
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import pandas as pd
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sys.path.extend(['../..', '.'])
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import kis_auth as ka
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from inquire_period_ccld import inquire_period_ccld
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# 로깅 설정
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logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# [해외선물옵션] 주문/계좌 > 해외선물옵션 기간계좌손익 일별 [해외선물-010]
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# 상수 정의
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COLUMN_MAPPING = {
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'cano': '종합계좌번호',
|
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'acnt_prdt_cd': '계좌상품코드',
|
||||
'crcy_cd': '통화코드',
|
||||
'fm_buy_qty': 'FM매수수량',
|
||||
'fm_sll_qty': 'FM매도수량',
|
||||
'fm_lqd_pfls_amt': 'FM청산손익금액',
|
||||
'fm_fee': 'FM수수료',
|
||||
'fm_net_pfls_amt': 'FM순손익금액',
|
||||
'fm_ustl_buy_qty': 'FM미결제매수수량',
|
||||
'fm_ustl_sll_qty': 'FM미결제매도수량',
|
||||
'fm_ustl_evlu_pfls_amt': 'FM미결제평가손익금액',
|
||||
'fm_ustl_evlu_pfls_amt2': 'FM미결제평가손익금액2',
|
||||
'fm_ustl_evlu_pfls_icdc_amt': 'FM미결제평가손익증감금액',
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||||
'fm_ustl_agrm_amt': 'FM미결제약정금액',
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||||
'fm_opt_lqd_amt': 'FM옵션청산금액',
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||||
'cano': '종합계좌번호',
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||||
'acnt_prdt_cd': '계좌상품코드',
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||||
'ovrs_futr_fx_pdno': '해외선물FX상품번호',
|
||||
'crcy_cd': '통화코드',
|
||||
'fm_buy_qty': 'FM매수수량',
|
||||
'fm_sll_qty': 'FM매도수량',
|
||||
'fm_lqd_pfls_amt': 'FM청산손익금액',
|
||||
'fm_fee': 'FM수수료',
|
||||
'fm_net_pfls_amt': 'FM순손익금액',
|
||||
'fm_ustl_buy_qty': 'FM미결제매수수량',
|
||||
'fm_ustl_sll_qty': 'FM미결제매도수량',
|
||||
'fm_ustl_evlu_pfls_amt': 'FM미결제평가손익금액',
|
||||
'fm_ustl_evlu_pfls_amt2': 'FM미결제평가손익금액2',
|
||||
'fm_ustl_evlu_pfls_icdc_amt': 'FM미결제평가손익증감금액',
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||||
'fm_ccld_avg_pric': 'FM체결평균가격',
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||||
'fm_ustl_agrm_amt': 'FM미결제약정금액',
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||||
'fm_opt_lqd_amt': 'FM옵션청산금액'
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||||
}
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||||
NUMERIC_COLUMNS = ['FM매수수량', 'FM매도수량', 'FM청산손익금액', 'FM수수료', 'FM순손익금액', 'FM미결제매수수량', 'FM미결제매도수량', 'FM미결제평가손익금액',
|
||||
'FM미결제평가손익금액2', 'FM미결제평가손익증감금액', 'FM미결제약정금액', 'FM옵션청산금액', 'FM체결평균가격']
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||||
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||||
def main():
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"""
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[해외선물옵션] 주문/계좌
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해외선물옵션 기간계좌손익 일별[해외선물-010]
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해외선물옵션 기간계좌손익 일별 테스트 함수
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Parameters:
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- inqr_term_from_dt (str): 조회기간FROM일자 ()
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||||
- inqr_term_to_dt (str): 조회기간TO일자 ()
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||||
- cano (str): 종합계좌번호 (계좌번호 체계(8-2)의 앞 8자리)
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||||
- acnt_prdt_cd (str): 계좌상품코드 (계좌번호 체계(8-2)의 뒤 2자리)
|
||||
- crcy_cd (str): 통화코드 ('%%% : 전체 TUS: TOT_USD / TKR: TOT_KRW KRW: 한국 / USD: 미국 EUR: EUR / HKD: 홍콩 CNY: 중국 / JPY: 일본')
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||||
- whol_trsl_yn (str): 전체환산여부 (N)
|
||||
- fuop_dvsn (str): 선물옵션구분 (00:전체 / 01:선물 / 02:옵션)
|
||||
- ctx_area_fk200 (str): 연속조회검색조건200 ()
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||||
- ctx_area_nk200 (str): 연속조회키200 ()
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||||
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||||
Returns:
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||||
- DataFrame: 해외선물옵션 기간계좌손익 일별 결과
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Example:
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>>> df1, df2 = inquire_period_ccld(inqr_term_from_dt="20250601", inqr_term_to_dt="20250630", cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, crcy_cd="%%%", whol_trsl_yn="N", fuop_dvsn="00", ctx_area_fk200="", ctx_area_nk200="")
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||||
"""
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||||
try:
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||||
# pandas 출력 옵션 설정
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||||
pd.set_option('display.max_columns', None) # 모든 컬럼 표시
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||||
pd.set_option('display.width', None) # 출력 너비 제한 해제
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||||
pd.set_option('display.max_rows', None) # 모든 행 표시
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||||
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||||
# 토큰 발급
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||||
logger.info("토큰 발급 중...")
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||||
ka.auth()
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||||
logger.info("토큰 발급 완료")
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||||
trenv = ka.getTREnv()
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||||
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# API 호출
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||||
logger.info("API 호출 시작: 해외선물옵션 기간계좌손익 일별")
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||||
result1, result2 = inquire_period_ccld(
|
||||
inqr_term_from_dt="20250601", # 조회기간FROM일자
|
||||
inqr_term_to_dt="20250630", # 조회기간TO일자
|
||||
cano=trenv.my_acct, # 종합계좌번호
|
||||
acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, # 계좌상품코드
|
||||
crcy_cd="%%%", # 통화코드
|
||||
whol_trsl_yn="N", # 전체환산여부
|
||||
fuop_dvsn="00", # 선물옵션구분
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||||
ctx_area_fk200="", # 연속조회검색조건200
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||||
ctx_area_nk200="", # 연속조회키200
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||||
)
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||||
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||||
# 결과 확인
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||||
results = [result1, result2]
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||||
if all(result is None or result.empty for result in results):
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||||
logger.warning("조회된 데이터가 없습니다.")
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||||
return
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||||
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||||
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||||
# output1 결과 처리
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||||
logger.info("=== output1 조회 ===")
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||||
if not result1.empty:
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||||
logger.info("사용 가능한 컬럼: %s", result1.columns.tolist())
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||||
|
||||
# 통합 컬럼명 한글 변환 (필요한 컬럼만 자동 매핑됨)
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||||
result1 = result1.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
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||||
for col in NUMERIC_COLUMNS:
|
||||
if col in result1.columns:
|
||||
result1[col] = pd.to_numeric(result1[col], errors='coerce').round(2)
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||||
logger.info("output1 결과:")
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||||
print(result1)
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||||
else:
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||||
logger.info("output1 데이터가 없습니다.")
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||||
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||||
# output2 결과 처리
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||||
logger.info("=== output2 조회 ===")
|
||||
if not result2.empty:
|
||||
logger.info("사용 가능한 컬럼: %s", result2.columns.tolist())
|
||||
|
||||
# 통합 컬럼명 한글 변환 (필요한 컬럼만 자동 매핑됨)
|
||||
result2 = result2.rename(columns=COLUMN_MAPPING)
|
||||
for col in NUMERIC_COLUMNS:
|
||||
if col in result2.columns:
|
||||
result2[col] = pd.to_numeric(result2[col], errors='coerce').round(2)
|
||||
logger.info("output2 결과:")
|
||||
print(result2)
|
||||
else:
|
||||
logger.info("output2 데이터가 없습니다.")
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||||
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||||
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||||
except Exception as e:
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||||
logger.error("에러 발생: %s", str(e))
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||||
raise
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||||
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||||
if __name__ == "__main__":
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||||
main()
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||||
@@ -0,0 +1,193 @@
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||||
# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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||||
Created on 2025-07-02
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"""
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import logging
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import time
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||||
from typing import Optional, Tuple
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import sys
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||||
import pandas as pd
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||||
sys.path.extend(['../..', '.'])
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||||
import kis_auth as ka
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||||
# 로깅 설정
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||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
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||||
logger = logging.getLogger(__name__)
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##############################################################################################
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||||
# [해외선물옵션] 주문/계좌 > 해외선물옵션 기간계좌손익 일별 [해외선물-010]
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# API 정보
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API_URL = "/uapi/overseas-futureoption/v1/trading/inquire-period-ccld"
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def inquire_period_ccld(
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||||
inqr_term_from_dt: str, # 조회기간FROM일자
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||||
inqr_term_to_dt: str, # 조회기간TO일자
|
||||
cano: str, # 종합계좌번호
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||||
acnt_prdt_cd: str, # 계좌상품코드
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||||
crcy_cd: str, # 통화코드
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||||
whol_trsl_yn: str, # 전체환산여부
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||||
fuop_dvsn: str, # 선물옵션구분
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||||
ctx_area_fk200: str, # 연속조회검색조건200
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||||
ctx_area_nk200: str, # 연속조회키200
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||||
dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output1)
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||||
dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임 (output2)
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||||
tr_cont: str = "",
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||||
depth: int = 0,
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||||
max_depth: int = 10
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||||
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
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||||
"""
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||||
[해외선물옵션] 주문/계좌
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||||
해외선물옵션 기간계좌손익 일별[해외선물-010]
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||||
해외선물옵션 기간계좌손익 일별 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
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||||
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||||
Args:
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||||
inqr_term_from_dt (str): 조회기간FROM일자
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||||
inqr_term_to_dt (str): 조회기간TO일자
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||||
cano (str): 계좌번호 체계(8-2)의 앞 8자리
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||||
acnt_prdt_cd (str): 계좌번호 체계(8-2)의 뒤 2자리
|
||||
crcy_cd (str): '%%% : 전체 TUS: TOT_USD / TKR: TOT_KRW KRW: 한국 / USD: 미국 EUR: EUR / HKD: 홍콩 CNY: 중국 / JPY: 일본'
|
||||
whol_trsl_yn (str): 전체환산여부
|
||||
fuop_dvsn (str): 00:전체 / 01:선물 / 02:옵션
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||||
ctx_area_fk200 (str): 연속조회검색조건200
|
||||
ctx_area_nk200 (str): 연속조회키200
|
||||
dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output1)
|
||||
dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임 (output2)
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||||
tr_cont (str): 연속 거래 여부
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depth (int): 현재 재귀 깊이
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max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
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||||
Returns:
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||||
Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: 해외선물옵션 기간계좌손익 일별 데이터
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||||
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||||
Example:
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||||
>>> df1, df2 = inquire_period_ccld(
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||||
... inqr_term_from_dt="20250601",
|
||||
... inqr_term_to_dt="20250630",
|
||||
... cano=trenv.my_acct,
|
||||
... acnt_prdt_cd=trenv.my_prod,
|
||||
... crcy_cd="%%%",
|
||||
... whol_trsl_yn="N",
|
||||
... fuop_dvsn="00",
|
||||
... ctx_area_fk200="",
|
||||
... ctx_area_nk200=""
|
||||
... )
|
||||
>>> print(df1)
|
||||
>>> print(df2)
|
||||
"""
|
||||
# [필수 파라미터 검증]
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||||
if not inqr_term_from_dt:
|
||||
logger.error("inqr_term_from_dt is required. (e.g. '20250601')")
|
||||
raise ValueError("inqr_term_from_dt is required. (e.g. '20250601')")
|
||||
if not inqr_term_to_dt:
|
||||
logger.error("inqr_term_to_dt is required. (e.g. '20250630')")
|
||||
raise ValueError("inqr_term_to_dt is required. (e.g. '20250630')")
|
||||
if not cano:
|
||||
logger.error("cano is required. (e.g. '80012345')")
|
||||
raise ValueError("cano is required. (e.g. '80012345')")
|
||||
if not acnt_prdt_cd:
|
||||
logger.error("acnt_prdt_cd is required. (e.g. '08')")
|
||||
raise ValueError("acnt_prdt_cd is required. (e.g. '08')")
|
||||
if not crcy_cd:
|
||||
logger.error("crcy_cd is required. (e.g. '%%%')")
|
||||
raise ValueError("crcy_cd is required. (e.g. '%%%')")
|
||||
if not whol_trsl_yn:
|
||||
logger.error("whol_trsl_yn is required. (e.g. 'N')")
|
||||
raise ValueError("whol_trsl_yn is required. (e.g. 'N')")
|
||||
if not fuop_dvsn:
|
||||
logger.error("fuop_dvsn is required. (e.g. '00')")
|
||||
raise ValueError("fuop_dvsn is required. (e.g. '00')")
|
||||
|
||||
# 최대 재귀 깊이 체크
|
||||
if depth >= max_depth:
|
||||
logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
|
||||
return dataframe1 if dataframe1 is not None else pd.DataFrame(), dataframe2 if dataframe2 is not None else pd.DataFrame()
|
||||
|
||||
tr_id = "OTFM3118R"
|
||||
|
||||
params = {
|
||||
"INQR_TERM_FROM_DT": inqr_term_from_dt,
|
||||
"INQR_TERM_TO_DT": inqr_term_to_dt,
|
||||
"CANO": cano,
|
||||
"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
|
||||
"CRCY_CD": crcy_cd,
|
||||
"WHOL_TRSL_YN": whol_trsl_yn,
|
||||
"FUOP_DVSN": fuop_dvsn,
|
||||
"CTX_AREA_FK200": ctx_area_fk200,
|
||||
"CTX_AREA_NK200": ctx_area_nk200,
|
||||
}
|
||||
|
||||
res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, tr_cont, params)
|
||||
|
||||
if res.isOK():
|
||||
# output1 처리
|
||||
if hasattr(res.getBody(), 'output1'):
|
||||
output_data = res.getBody().output1
|
||||
if output_data:
|
||||
# output1은 단일 객체, output2는 배열일 수 있음
|
||||
if isinstance(output_data, list):
|
||||
current_data1 = pd.DataFrame(output_data)
|
||||
else:
|
||||
# 단일 객체인 경우 리스트로 감싸서 DataFrame 생성
|
||||
current_data1 = pd.DataFrame([output_data])
|
||||
|
||||
if dataframe1 is not None:
|
||||
dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
|
||||
else:
|
||||
dataframe1 = current_data1
|
||||
else:
|
||||
if dataframe1 is None:
|
||||
dataframe1 = pd.DataFrame()
|
||||
else:
|
||||
if dataframe1 is None:
|
||||
dataframe1 = pd.DataFrame()
|
||||
# output2 처리
|
||||
if hasattr(res.getBody(), 'output2'):
|
||||
output_data = res.getBody().output2
|
||||
if output_data:
|
||||
# output1은 단일 객체, output2는 배열일 수 있음
|
||||
if isinstance(output_data, list):
|
||||
current_data2 = pd.DataFrame(output_data)
|
||||
else:
|
||||
# 단일 객체인 경우 리스트로 감싸서 DataFrame 생성
|
||||
current_data2 = pd.DataFrame([output_data])
|
||||
|
||||
if dataframe2 is not None:
|
||||
dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
|
||||
else:
|
||||
dataframe2 = current_data2
|
||||
else:
|
||||
if dataframe2 is None:
|
||||
dataframe2 = pd.DataFrame()
|
||||
else:
|
||||
if dataframe2 is None:
|
||||
dataframe2 = pd.DataFrame()
|
||||
tr_cont = res.getHeader().tr_cont
|
||||
|
||||
if tr_cont in ["M", "F"]:
|
||||
logger.info("Calling next page...")
|
||||
ka.smart_sleep()
|
||||
return inquire_period_ccld(
|
||||
inqr_term_from_dt,
|
||||
inqr_term_to_dt,
|
||||
cano,
|
||||
acnt_prdt_cd,
|
||||
crcy_cd,
|
||||
whol_trsl_yn,
|
||||
fuop_dvsn,
|
||||
ctx_area_fk200,
|
||||
ctx_area_nk200,
|
||||
"N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
logger.info("Data fetch complete.")
|
||||
return dataframe1, dataframe2
|
||||
else:
|
||||
logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
|
||||
res.printError(API_URL)
|
||||
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
|
||||
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