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Python
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Python
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Created on 20250601
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"""
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import sys
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import time
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from typing import Optional, Tuple
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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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# 로깅 설정
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logging.basicConfig(level=logging.INFO)
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# [국내선물옵션] 주문/계좌 > 선물옵션 잔고현황[v1_국내선물-004]
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# 상수 정의
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API_URL = "/uapi/domestic-futureoption/v1/trading/inquire-balance"
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def inquire_balance(
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env_dv: str, # [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
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cano: str, # [필수] 종합계좌번호
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acnt_prdt_cd: str, # [필수] 계좌상품코드 (ex. 03)
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mgna_dvsn: str, # [필수] 증거금 구분 (ex. 01:게시,02:유지)
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excc_stat_cd: str, # [필수] 정산상태코드 (ex. 1:정산,2:본정산)
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FK200: str = "", # 연속조회검색조건200
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NK200: str = "", # 연속조회키200
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tr_cont: str = "", # 연속거래여부
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dataframe1: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임1
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dataframe2: Optional[pd.DataFrame] = None, # 누적 데이터프레임2
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depth: int = 0, # 내부 재귀 깊이 (자동 관리)
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max_depth: int = 10 # 최대 재귀 횟수 제한
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) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
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"""
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선물옵션 잔고현황 API입니다. 한 번의 호출에 최대 20건까지 확인 가능하며, 이후의 값은 연속조회를 통해 확인하실 수 있습니다.
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Args:
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env_dv (str): [필수] 실전모의구분 (ex. real:실전, demo:모의)
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cano (str): [필수] 종합계좌번호
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acnt_prdt_cd (str): [필수] 계좌상품코드 (ex. 03)
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mgna_dvsn (str): [필수] 증거금 구분 (ex. 01:게시,02:유지)
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excc_stat_cd (str): [필수] 정산상태코드 (ex. 1:정산,2:본정산)
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FK200 (str): 연속조회검색조건200
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NK200 (str): 연속조회키200
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tr_cont (str): 연속거래여부
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dataframe1 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임1
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dataframe2 (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임2
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depth (int): 내부 재귀 깊이 (자동 관리)
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max_depth (int): 최대 재귀 횟수 제한
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Returns:
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Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]: (output1, output2) 선물옵션 잔고현황 데이터
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Example:
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>>> df1, df2 = inquire_balance(env_dv="real", cano=trenv.my_acct, acnt_prdt_cd=trenv.my_prod, mgna_dvsn="01", excc_stat_cd="1")
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>>> print(df1)
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>>> print(df2)
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if env_dv == "":
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raise ValueError("env_dv is required (e.g. 'real' or 'demo')")
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if cano == "":
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raise ValueError("cano is required")
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if acnt_prdt_cd == "":
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raise ValueError("acnt_prdt_cd is required (e.g. '03')")
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if mgna_dvsn == "":
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raise ValueError("mgna_dvsn is required (e.g. '01' or '02')")
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if excc_stat_cd == "":
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raise ValueError("excc_stat_cd is required (e.g. '1' or '2')")
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if depth > max_depth:
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logging.warning("Max recursive depth reached.")
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if dataframe1 is None:
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dataframe1 = pd.DataFrame()
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if dataframe2 is None:
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dataframe2 = pd.DataFrame()
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return dataframe1, dataframe2
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# tr_id 설정
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if env_dv == "real":
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tr_id = "CTFO6118R"
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elif env_dv == "demo":
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tr_id = "VTFO6118R"
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else:
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raise ValueError("env_dv can only be 'real' or 'demo'")
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params = {
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"CANO": cano,
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"ACNT_PRDT_CD": acnt_prdt_cd,
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"MGNA_DVSN": mgna_dvsn,
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"EXCC_STAT_CD": excc_stat_cd,
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"CTX_AREA_FK200": FK200,
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"CTX_AREA_NK200": NK200
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}
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res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, tr_cont, params)
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if res.isOK():
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# output1 처리 (array)
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current_data1 = pd.DataFrame(res.getBody().output1)
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if dataframe1 is not None:
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dataframe1 = pd.concat([dataframe1, current_data1], ignore_index=True)
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else:
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dataframe1 = current_data1
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# output2 처리 (object)
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current_data2 = pd.DataFrame(res.getBody().output2, index=[0])
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if dataframe2 is not None:
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dataframe2 = pd.concat([dataframe2, current_data2], ignore_index=True)
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else:
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dataframe2 = current_data2
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tr_cont = res.getHeader().tr_cont
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FK200 = res.getBody().ctx_area_fk200
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NK200 = res.getBody().ctx_area_nk200
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if tr_cont in ["M", "F"]: # 다음 페이지 존재
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logging.info("Call Next page...")
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ka.smart_sleep() # 시스템 안정적 운영을 위한 지연
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return inquire_balance(
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env_dv, cano, acnt_prdt_cd, mgna_dvsn, excc_stat_cd,
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FK200, NK200, "N", dataframe1, dataframe2, depth + 1, max_depth
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)
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else:
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logging.info("Data fetch complete.")
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return dataframe1, dataframe2
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else:
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res.printError(url=API_URL)
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return pd.DataFrame(), pd.DataFrame() |