- Python 3.9.13 32bit
- PySide2 5.15 >=
- 키움증권 Open API+
- 파이썬 패키지 관리툴 poetry 로 패키지 자동 설치 (가이드)
# poetry 설치 (using pipx)
> python -m pip install pipx
> python -m pipx ensurepath
> pipx install poetry
# poetry virtualenv 환경, 프로젝트 내부 경로로 설정
> poetry config virtualenvs.in-project true
> poetry config virtualenvs.path "./.venv"
# poetry 32bit python 사용토록 설정
> poetry env use /path/to/32bit_python/python.exe
# 종속 패키지 설치
> poetry install
- python 가상 환경을 사용 중이라면 가상 환경의 path 가 맞는지 확인한다.
%gui qt5
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import sys
print(sys.executable)d:\1git\kw_condition\.venv\Scripts\python.exe
from kw_condition import KiwoomOpenApiPlus
from kw_condition.utils import common_util
from PySide2.QtWidgets import QApplication
myApp = None
if isinstance(QApplication.instance(), type(None)):
print('make instance')
myApp = QApplication([])
else:
print("use already")
myApp = QApplication.instance()
kw_obj = KiwoomOpenApiPlus()make instance
- 자동로그인이 설정되어 있는 경우 로그인이 자동으로 처리 되며, 그렇지 않은 경우 팝업 창에서 수동으로 아이디, 비밀번호 정보를 입력해야함
- TODO
- 자동 로그인 설정되지 않은 상태서 로그인 정보를 외부에서 입력한 경우 매크로로 자동처리 할수 있도록 해야함 pywinauto
kw_obj.tryConnect()
common_util.process_qt_events(kw_obj.isConnected, 60)* 14:23:13.209393 tryConnect
* 14:23:14.109850 order_init_entered
* 14:23:14.130275 disconnected_entered
* 14:23:22.932260 _OnEventConnect 0
* 14:23:22.946283 connected_entered
account count: 1, keyboard_boan: 1, firewall: 2
* 14:23:22.988526 order_standby_entered
kw_obj.isConnected()True
name = "삼성전자"
code = kw_obj.code_by_names[name]
code '005930'
account_list = kw_obj.get_account_list()
account_num = kw_obj.get_first_account()아래 처럼 직접 TR 요청에 필요한 입력값을 설정해 요청하고, 이후 들어오는 이벤트 또한 직접 처리해주는 방식으로 사용할 수 있다.
rqname = '주식기본정보요청'
trcode = 'opt10001'
screen_no = '0001' # 화면번호, 0000 과 9000 이상을 제외한 4자리 숫자 임의로 지정, screen_no 생략한 경우 임의로 화면 번호 지정
inputs = {'종목코드': '005930'}
kw_obj.add_transaction(rqname, trcode, inputs, screen_no)
common_util.process_qt_events(kw_obj.has_transaction_result(rqname), 5)
# TR result 를 get 해야 다시 동일 rqname 으로 재요청 가능함
kw_obj.get_transaction_result(rqname) * 14:23:23.251290 request_transaction {'rqname': '주식기본정보요청', 'trcode': 'opt10001', 'screen_no': '9199', 'prev_next': '0001', 'inputs': {'종목코드': '005930'}}
* 14:23:23.315368 _OnReceiveTrData sScrNo: 9199, rQName: 주식기본정보요청, trCode: opt10001, recordName: , prevNext 0
['005930', '+76400', '-41200', '58800']
import datetime
rqname = '주식일봉차트조회요청'
trcode = 'opt10081'
current_time_str = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')
inputs = {'종목코드': '005930', '기준일자' : current_time_str, "수정주가구분": '1'}
kw_obj.add_transaction(rqname, trcode, inputs)
common_util.process_qt_events(kw_obj.has_transaction_result(rqname), 5)
# result 를 get 해야 다시 동일 rqname 으로 재요청 가능함
daily_list = kw_obj.get_transaction_result(rqname)
print( len(daily_list) )
daily_list[-5: ] * 14:23:23.546144 request_transaction {'rqname': '주식일봉차트조회요청', 'trcode': 'opt10081', 'screen_no': '9198', 'prev_next': 0, 'inputs': {'종목코드': '005930', '기준일자': '20220831', '수정주가구분': '1'}}
* 14:23:23.607395 _OnReceiveTrData sScrNo: 9198, rQName: 주식일봉차트조회요청, trCode: opt10081, recordName: , prevNext 2
600
[['', '20200403', '47400', '47600', '46550', '47000', '22784682'],
['', '20200402', '46200', '46850', '45350', '46800', '21621076'],
['', '20200401', '47450', '47900', '45800', '45800', '27259532'],
['', '20200331', '48000', '48500', '47150', '47750', '30654261'],
['', '20200330', '47050', '48350', '46550', '47850', '26797395']]
import datetime
rqname = '주식일봉차트조회요청'
trcode = 'opt10081'
current_time_str = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')
inputs = {'종목코드': '005930', '기준일자' : current_time_str, "수정주가구분": '1'}
# 연속 조회시 prev_next 값을 2로 입력한다.
kw_obj.add_transaction(rqname, trcode, inputs, prev_next=2 )
common_util.process_qt_events(kw_obj.has_transaction_result(rqname), 5)
# result 를 get 해야 다시 동일 rqname 으로 재요청 가능함
daily_list.extend( kw_obj.get_transaction_result(rqname) )
print( len(daily_list) )
daily_list[ -5:]
* 14:23:23.849497 request_transaction {'rqname': '주식일봉차트조회요청', 'trcode': 'opt10081', 'screen_no': '9197', 'prev_next': 2, 'inputs': {'종목코드': '005930', '기준일자': '20220831', '수정주가구분': '1'}}
* 14:23:23.923274 _OnReceiveTrData sScrNo: 9197, rQName: 주식일봉차트조회요청, trCode: opt10081, recordName: , prevNext 2
1200
[['', '20171025', '54040', '54420', '53700', '53900', '5882850'],
['', '20171024', '54700', '54780', '54040', '54040', '5806050'],
['', '20171023', '54600', '54640', '54000', '54300', '8311050'],
['', '20171020', '52800', '54100', '52800', '53840', '8027050'],
['', '20171019', '54700', '54700', '52980', '52980', '12108700']]
import mplfinance as mpf
daily_df = pd.DataFrame( daily_list, columns=["StockCode", "Date", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume"] )
# 일봉 조회의 경우 종목 코드가 2번째 row 부터 공백이므로 삭제
daily_df.drop(columns='StockCode', axis =1, inplace = True)
# string date -> datetime
daily_df['Date'] = pd.to_datetime( daily_df['Date'], format = '%Y%m%d')
# str to int
selected_cols = ["Open", "High", "Low", "Close", "Volume"]
daily_df[ selected_cols ] = daily_df[selected_cols].astype('int')
daily_df = daily_df.set_index('Date')
daily_df = daily_df.sort_values(by= 'Date')
print(daily_df.head(5))
# 5, 10 , 20 , 60 일 평균 선 추가
mpf.plot(daily_df, type='candle', mav=(5, 10, 20, 60), volume= True)
Open High Low Close Volume
Date
2017-10-19 54700 54700 52980 52980 12108700
2017-10-20 52800 54100 52800 53840 8027050
2017-10-23 54600 54640 54000 54300 8311050
2017-10-24 54700 54780 54040 54040 5806050
2017-10-25 54040 54420 53700 53900 5882850
d:\1git\kw_condition\.venv\lib\site-packages\mplfinance\_arg_validators.py:36: UserWarning:
=================================================================
WARNING: YOU ARE PLOTTING SO MUCH DATA THAT IT MAY NOT BE
POSSIBLE TO SEE DETAILS (Candles, Ohlc-Bars, Etc.)
For more information see:
- https://github.com/matplotlib/mplfinance/wiki/Plotting-Too-Much-Data
TO SILENCE THIS WARNING, set `type='line'` in `mpf.plot()`
OR set kwarg `warn_too_much_data=N` where N is an integer
LARGER than the number of data points you want to plot.
================================================================
warnings.warn('\n\n ================================================================= '+
전체 종목의 일봉 데이터를 Excel 로 만든다
주의사항: 과도한 조회는 오류 팝업 발생 후 재접속 해야 하므로 주의!
import datetime
import pandas as pd
import time
current_time_str = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')
for code in kw_obj.code_by_names.values():
trcode = 'opt10081'
stock_name = kw_obj.getMasterCodeName( code )
rqname = '{}: 주식일봉차트조회요청'.format( stock_name )
inputs = {'종목코드': '{}'.format( code ), '기준일자' : current_time_str, "수정주가구분": '1'}
daily_list = []
prev_next = 0
while False:
kw_obj.add_transaction(rqname, trcode, inputs, prev_next = prev_next)
common_util.process_qt_events(kw_obj.has_transaction_result(rqname), 5)
has_additional_data = kw_obj.has_transaction_additional_data(rqname)
# result 를 get 해야 다시 동일 rqname 으로 재요청 가능함
daily_list.extend( kw_obj.get_transaction_result(rqname) )
if( has_additional_data == True ):
prev_next = 2
else:
daily_df = pd.DataFrame( daily_list, columns=["StockCode", "Date", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume"] )
# 일봉 조회의 경우 종목 코드가 2번째 row 부터 공백이므로 삭제
daily_df.drop(columns='StockCode', axis =1, inplace = True)
# string date -> datetime
daily_df['Date'] = pd.to_datetime( daily_df['Date'], format = '%Y%m%d')
# str to int
selected_cols = ["Open", "High", "Low", "Close", "Volume"]
daily_df[ selected_cols ] = daily_df[selected_cols].astype('int')
daily_df = daily_df.set_index('Date')
daily_df = daily_df.sort_values(by= 'Date')
print(daily_df.head(2))
# Excel 생성
daily_df.to_excel('{}({}).xlsx'.format( stock_name, code ) )
time.sleep(10)
break rqname = '계좌평가잔고내역요청'
trcode = 'opw00018'
inputs = {'계좌번호': kw_obj.get_first_account(), '비밀번호' : '', '비밀번호입력매체구분': '00', '조회구분': '1' }
kw_obj.showAccountWindow()
kw_obj.add_transaction(rqname, trcode, inputs)
common_util.process_qt_events(kw_obj.has_transaction_result(rqname), 5)
# result 를 get 해야 다시 동일 rqname 으로 재요청 가능함
jango = kw_obj.get_transaction_result(rqname)
print( len(jango) )
jango[-5: ] * 14:23:36.946492 request_transaction {'rqname': '계좌평가잔고내역요청', 'trcode': 'opw00018', 'screen_no': '9196', 'prev_next': 0, 'inputs': {'계좌번호': '4175351811', '비밀번호': '', '비밀번호입력매체구분': '00', '조회구분': '1'}}
* 14:23:37.059007 _OnReceiveTrData sScrNo: 9196, rQName: 계좌평가잔고내역요청, trCode: opw00018, recordName: , prevNext
2
[['서울식품',
'A004410',
'000000000000253',
'000000000252',
'000000000000002',
'000000000000002',
'000000000253'],
['KD',
'A044180',
'000000000000966',
'000000000949',
'000000000000001',
'000000000000001',
'000000000938']]
예시의 정상동작을 위해서는 아래에서 사용되는 조건들과 같은 이름을 가지는 조건들이 미리 저장되어 있어야 한다.
참고로 조건들을 편집하고 저장하는건 영웅문 HTS 내부에서만 가능하기 때문에 따로 HTS 를 열어 편집해주어야 한다.
kw_obj.load_condition_names()
common_util.process_qt_events(kw_obj.has_condition_names, 5)
print( kw_obj.get_condition_names() )* 14:23:37.346085 _OnReceiveConditionVer ret: 1, msg: [OK] 사용자 조건검색식 읽기
{'장초반': 1, '휴식': 2, '장후반': 0, '이탈3': 4, '이탈15': 6, '새조건명': 3, '새조건명2': 5}
위에서 서버로부터 조건명을 읽어오면 조건명을 입력하여, 조건명에 해당하는 종목리스트를 얻어 온다
condition_name = '장초반'
kw_obj.request_condition(condition_name)
common_util.process_qt_events(kw_obj.has_transaction_result('condition'), 5)
codes = kw_obj.get_transaction_result('condition')
print(codes)
* 14:23:37.470569 _OnReceiveTrCondition scrNo: 9195, codeList: 000660;005930;009830;012450;064350;389260;, conditionName: 장초반 index: 1, next: 0
condition list add: 000660 SK하이닉스
condition list add: 005930 삼성전자
condition list add: 009830 한화솔루션
condition list add: 012450 한화에어로스페이스
condition list add: 064350 현대로템
condition list add: 389260 대명에너지
['000660', '005930', '009830', '012450', '064350', '389260']
request_name = "1주 시장가 신규 매수" # 사용자 구분명, 구분가능한 임의의 문자열
account_no = kw_obj.get_first_account() # 계좌번호 10자리, 여기서는 계좌번호 목록에서 첫번째로 발견한 계좌번호로 매수처리
order_type = 1 # 주문유형, 1:신규매수
code = "004410" # 종목코드, 서울식품 종목코드 (싼거)
quantity = 1 # 주문수량, 1주 매수
price = 0 # 주문가격, 시장가 매수는 가격 설정 의미 없으므로 기본값 0 으로 설정
quote_type = "03" # 거래구분, 03:시장가
original_order_no = "" # 원주문번호, 주문 정정/취소 등에서 사용
kw_obj.add_order( request_name, account_no, order_type, code, quantity, price, quote_type, original_order_no)
common_util.process_qt_events(False, 3)* 14:23:37.573540 order_waiting_entered
* 14:23:37.590820 request_order {'rqname': '1주 시장가 신규 매수', 'screen_no': '9194', 'account_no': '4175351811', 'order_type': 1, 'code': '004410', 'quantity': 1, 'price': 0, 'quote_type': '03', 'original_order_no': ''}
* 14:23:37.684528 _OnReceiveTrData sScrNo: 9194, rQName: 1주 시장가 신규 매수, trCode: KOA_NORMAL_BUY_KP_ORD, recordName: , prevNext
TR Receive not implemented!
접수 004410 서울식품 142337 1 2 1 0 number: 0047254
체결 004410 서울식품 142337 0 2 1 0 number: 0047254
잔고정보 004410 3 3 253 서울식품 254 3 253 254 2
* 14:23:37.897191 order_standby_entered
time out!
request_name = "1주 시장가 신규 매도" # 사용자 구분명, 구분가능한 임의의 문자열
account_no = kw_obj.get_first_account() # 계좌번호 10자리, 여기서는 계좌번호 목록에서 첫번째로 발견한 계좌번호로 매수처리
order_type = 2 # 주문유형, 2:신규매도
code = "004410" # 종목코드, 서울식품 종목코드 (싼거)
quantity = 1 # 주문수량, 1주 매수
price = 0 # 주문가격, 시장가 매수는 가격 설정 의미 없으므로 기본값 0 으로 설정
quote_type = "03" # 거래구분, 03:시장가
original_order_no = "" # 원주문번호, 주문 정정/취소 등에서 사용
kw_obj.add_order( request_name, account_no, order_type, code, quantity, price, quote_type, original_order_no)
common_util.process_qt_events(False, 3)* 14:23:40.734433 order_waiting_entered
* 14:23:40.753305 request_order {'rqname': '1주 시장가 신규 매도', 'screen_no': '9193', 'account_no': '4175351811', 'order_type': 2, 'code': '004410', 'quantity': 1, 'price': 0, 'quote_type': '03', 'original_order_no': ''}
* 14:23:40.855911 _OnReceiveTrData sScrNo: 9193, rQName: 1주 시장가 신규 매도, trCode: KOA_NORMAL_SELL_KP_ORD, recordName: , prevNext
TR Receive not implemented!
접수 004410 서울식품 142340 1 1 1 0 number: 0047257
잔고정보 004410 3 2 253 서울식품 253 3 253 254 1
체결 004410 서울식품 142340 0 1 1 0 number: 0047257
잔고정보 004410 2 2 253 서울식품 253 2 253 254 1
* 14:23:41.053941 order_standby_entered
time out!