# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on 2025-06-20 """ import sys import logging import pandas as pd sys.path.extend(['../..', '.']) # kis_auth 파일 경로 추가 import kis_auth as ka from buy import buy # 로깅 설정 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(__name__) ############################################################################################## # [장내채권] 주문/계좌 > 장내채권 매수주문 [국내주식-124] ############################################################################################## COLUMN_MAPPING = { 'KRX_FWDG_ORD_ORGNO': '한국거래소전송주문조직번호', 'ODNO': '주문번호', 'ORD_TMD': '주문시각' } NUMERIC_COLUMNS = [] def main(): """ [장내채권] 주문/계좌` 장내채권 매수주문[국내주식-124] 장내채권 매수주문 테스트 함수 Parameters: cano (str): 종합계좌번호 (8자리) acnt_prdt_cd (str): 계좌상품코드 (2자리) pdno (str): 상품번호 (12자리) ord_qty2 (str): 주문수량2 (19자리) bond_ord_unpr (str): 채권주문단가 (182자리) samt_mket_ptci_yn (str): 소액시장참여여부 ('Y' or 'N') bond_rtl_mket_yn (str): 채권소매시장여부 ('Y' or 'N') idcr_stfno (str, optional): 유치자직원번호 (6자리). Defaults to "". mgco_aptm_odno (str, optional): 운용사지정주문번호 (12자리). Defaults to "". Returns: - DataFrame: 장내채권 매수주문 결과 Example: >>> df = main() >>> print(df) """ 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") # kis_auth 모듈에서 계좌 정보 가져오기 trenv = ka.getTREnv() # API 호출 logger.info("API 호출 시작: 장내채권 매수주문") result = buy( cano=trenv.my_acct, # 종합계좌번호 acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, # 계좌상품코드 pdno="KR6095572D81", # 상품번호 ord_qty2="10", # 주문수량 bond_ord_unpr="9900", # 채권주문단가 samt_mket_ptci_yn="N", # 소액시장참여여부 bond_rtl_mket_yn="N", # 채권소매시장여부 idcr_stfno="", # 유치자직원번호 mgco_aptm_odno="", # 운용사지정주문번호 ord_svr_dvsn_cd="0", # 주문서버구분코드 ctac_tlno="", # 연락전화번호 ) 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) # 숫자형 컬럼 변환 for col in NUMERIC_COLUMNS: if col in result.columns: result[col] = pd.to_numeric(result[col], errors='coerce') # 결과 출력 logger.info("=== 장내채권 매수주문 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()