파이썬 주식 분석 (5) - 크레온 API 이용해서 종목 정보 구하기 (CpUtil.CpCodeMgr, CpSysDib.StockChart)
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파이썬 주식 분석 (5) - 크레온 API 이용해서 종목 정보 구하기 (CpUtil.CpCodeMgr, CpSysDib.StockChart)
이번 포스팅에서는 대신증권 에서 제공되는 크레온 (CREON) API 를 활용해서 종목 정보를 구하는 코드를 소개한다. 구체적으로는 원하는 유형의 종목 정보를 불러온 뒤, 해당 종목의 OHLC 데이터를 추출하는 코드를 정리해두려고 한다.
예전에
파이썬 증권 데이터 분석책을 보고 이것저것 테스트를 해봤는데, 그때 테스트 했던 코드를 블로그에 제대로 적어두지 않아서 다시 필요한 정보를 찾으려고 하다보니 꽤나 애를 먹고 있다.
참고: 제공되는 API 에 대한 정보는 크레온 API (대신증권) 홈페이지의 자료실 혹은 도움말 페이지에서 얻을 수 있다.
5.1 종목 리스트 호출: CpUtil.CpCodeMgr
아래에서 다루는 파이썬 코드들은 크레온 플러스 에 로그인 되어 있다는 가정하에 작성된 코드이며, 증권사 API 를 사용하기 위해서는 32-bit 환경에서 코드를 실행해야 한다. 추후에 다시 정리하긴 하겠지만, 초기 환경 설정 관련해서는 이전 포스팅에 참고할만한 링크를 정리해두었으니 아래의 링크를 참고하길 바란다.
▶ 파이썬 주식 분석 (4) - 캔들차트 (candlestick chart) 직접 그리기 ◀
import win32com.client
objCpCybos = win32com.client.Dispatch("CpUtil.CpCybos")
isConnect = objCpCybos.IsConnect
if (isConnect == 0):
print("CREON PLUS 접속 오류")
exit()
objCpCodeMgr = win32com.client.Dispatch("CpUtil.CpCodeMgr")
codeList = objCpCodeMgr.GetStockListByMarket(1) #거래소
print("거래소 종목코드", len(codeList))
for i, code in enumerate(codeList):
secondCode = objCpCodeMgr.GetStockSectionKind(code)
name = objCpCodeMgr.CodeToName(code)
stdPrice = objCpCodeMgr.GetStockStdPrice(code)
print(i, code, secondCode, stdPrice, name)
위 코드는 크레온에서 제공해주는 예제 코드를 기반으로 이루어져 있다.
5.1.1 크레온 접속 확인
다음의 부분은 크레온 플러스에 정상적으로 접속이 되었는지 여부를 확인하는 부분이다. 앞서 언급했듯이, 이번 포스팅에서는 로그인이 되었다고 가정하고 있으므로, 사실 전체 코드에서 크게 중요한 부분은 아니다.
import win32com.client
objCpCybos = win32com.client.Dispatch("CpUtil.CpCybos")
isConnect = objCpCybos.IsConnect
if (isConnect == 0):
print("CREON PLUS 접속 오류")
exit()
5.1.2 거래소 종목 호출
이어서 오는 아래의 코드는 거래소에 상장된 종목 정보를 불러오기 위한 코드이다. 종목 (기업) 이름, 종목 코드, 구분 코드 등의 정보를 불러올 수 있는데, .GetStockListByMarket(1) 부분에서 숫자 1 은 코스피에 상장된 종목 정보를 불러올 때 사용하면 된다.
아래 코드에서 objCpCodeMgr.GetStockListByMarket(2) 를 적용할 경우 코스닥 종목 정보를 가져올 수 있다.
objCpCodeMgr = win32com.client.Dispatch("CpUtil.CpCodeMgr")
codeList = objCpCodeMgr.GetStockListByMarket(1) #거래소
5.1.3 종목 정보 호출
마지막은 종목 정보를 호출하기 위해 사용된 부분이다. 아래 코드를 보면 알 수 있겠지만 관련 API 를 이용하면 거래소에 상장된 종목들의 이름 (e.g. 삼성전자), 종목 코드 (e.g. A005930), 가격 정보 등을 불러올 수도 있다.
print("거래소 종목코드", len(codeList))
for i, code in enumerate(codeList):
secondCode = objCpCodeMgr.GetStockSectionKind(code)
name = objCpCodeMgr.CodeToName(code)
stdPrice = objCpCodeMgr.GetStockStdPrice(code)
print(i, code, secondCode, stdPrice, name)
위 코드에서 개인적으로 관심있는 부분은 .GetStockSectionKind(code) 부분으로, 필자는 이 부분을 이용해서 거래소에 상장되어 있는 ETF 종목들을 선별할 예정이다.
다음의 내용에서 확인할 수 있듯이,
ETF종목에 대한 GetStockSectionKind(…) 메소드의 반환 값은10이다.
value = object.GetStockSectionKind(code)
code 에 해당하는 부구분코드를 반환한다.
code : 주식코드
반환값 : 부구분코드
typedef enum
{
[helpstring("구분없음")],CPC_KSE_SECTION_KIND_NULL = 0,
[helpstring("주권")],CPC_KSE_SECTION_KIND_ST = 1,
[helpstring("투자회사")],CPC_KSE_SECTION_KIND_MF = 2,
[helpstring("부동산투자회사"],CPC_KSE_SECTION_KIND_RT = 3,
[helpstring("선박투자회사")],CPC_KSE_SECTION_KIND_SC = 4,
[helpstring("사회간접자본투융자회사")]CPC_KSE_SECTION_KIND_IF = 5,
[helpstring("주식예탁증서")],CPC_KSE_SECTION_KIND_DR = 6,
[helpstring("신수인수권증권")],CPC_KSE_SECTION_KIND_SW = 7,
[helpstring("신주인수권증서")],CPC_KSE_SECTION_KIND_SR = 8,
[helpstring("주식워런트증권")],CPC_KSE_SECTION_KIND_ELW = 9,
[helpstring("상장지수펀드(ETF)")]CPC_KSE_SECTION_KIND_ETF = 10,
[helpstring("수익증권")],CPC_KSE_SECTION_KIND_BC = 11,
[helpstring("해외ETF")],CPC_KSE_SECTION_KIND_FETF = 12,
[helpstring("외국주권")],CPC_KSE_SECTION_KIND_FOREIGN = 13,
[helpstring("선물")],CPC_KSE_SECTION_KIND_FU = 14,
[helpstring("옵션")],CPC_KSE_SECTION_KIND_OP = 15,
[helpstring("KONEX")],CPC_KSE_SECTION_KIND_KN = 16,
[helpstring("ETN")],CPC_KSE_SECTION_KIND_ETN = 17,
} CPE_KSE_SECTION_KIND;
5.2 OHLC 데이터 호출: CpSysDib.StockChart
크레온 플러스에서 특정 종목의 OHLC 데이터를 날짜별로 호출할 수 있는 API 가 몇 개 있는 것으로 알고 있는데, 필자는 그 중에서 win32com.client.Dispatch('CpSysDib.StockChart') 메소드를 활용해 원하는 종목의 OHLC 데이터를 호출하였다.
중복된 기능을 제공하는
API마다 어떠한 차이가 있는지는 잘 모르겠으나, 일단 이번 포스팅에서는CpSysDib.StockChart모듈을 활용해OHLC데이터를 호출한다.
다음은 위의 ▲ 5.1 에서 활용한 종목 정보 호출 메소드와 함께 ETF 종목의 OHLC 데이터를 불러와 데이터프레임으로 저장하는 코드이다. 간단한 예제 형태로 작성하였으니, 참고할 부분이 있다면 적당히 긁어서 쓰면 될 것 같다.
import win32com.client
import pandas as pd
import time
objCpCybos = win32com.client.Dispatch("CpUtil.CpCybos")
isConnect = objCpCybos.IsConnect
if (isConnect == 0):
print("CREON PLUS 접속 오류")
exit()
objCpCodeMgr = win32com.client.Dispatch("CpUtil.CpCodeMgr")
codeList = objCpCodeMgr.GetStockListByMarket(1)
# ETF 종목 코드 저장
etfList = []
for i, code in enumerate(codeList):
if objCpCodeMgr.GetStockSectionKind(code) == 10:
if 'KODEX' in objCpCodeMgr.CodeToName(code):
etfList.append(code)
elif 'TIGER' in objCpCodeMgr.CodeToName(code):
etfList.append(code)
cpOhlc = win32com.client.Dispatch('CpSysDib.StockChart')
def get_Chart_DataFrame(code, qty):
# [1] Set Input Value ----------
cpOhlc.SetInputValue(0, code) # 0: 종목 코드
cpOhlc.SetInputValue(1, ord('2')) # ord(*). * = 1: 기간, 2: 개수
cpOhlc.SetInputValue(4, qty) # 4: 호출 데이터 개수
cpOhlc.SetInputValue(5, [0, 2, 3, 4, 5]) # 0: 날짜
cpOhlc.SetInputValue(6, ord('D')) # 0: 날짜, 2~5: OHLC 값
cpOhlc.SetInputValue(9, ord('1')) # 1:수정(modified) 주가
# [2] Request ----------
cpOhlc.BlockRequest()
# [3] Get Input Value ----------
cnt = cpOhlc.GetHeaderValue(3) # check received data (might be same with "qty")
m_column = ['date', 'o','h','l','c'] # open, high, low, close
m_row =[]
for j in range(cnt):
# m_index.append()
m_row.append([cpOhlc.GetDataValue(0, j),
cpOhlc.GetDataValue(1, j),
cpOhlc.GetDataValue(2, j),
cpOhlc.GetDataValue(3, j),
cpOhlc.GetDataValue(4, j)])
res = pd.DataFrame(m_row, columns = m_column)
return res
if __name__ == '__main__':
try:
for etf in etfList:
df = get_Chart_DataFrame(etf, 100)
df = df.sort_values('date', ascending=True)
df.index = list(range(0,len(df)))
filename = 'C:/ju-gong/etf_list/'+etf+'.csv'
df.to_csv(filename)
time.sleep(0.2)
except:
pass
5.2.1 ETF 종목 코드 저장
위의 전체 코드 중 다음의 코드는 ETF 종목들의 코드만 분류해서 리스트로 저장하는 코드이다. 별도의 필터링 없이 objCpCodeMgr.GetStockSectionKind(code) 값이 10 에 해당하는 종목 코드 (ETF)를 선별하는 경우 너무 많으므로 (678개), ETF 이름에 KODEX 나 TIGER 가 포함된 종목만을 선별하였다.
이와 같이 선별한 이유는 딱히 없으며, 이렇게 하면
300여개의 종목 코드를 얻을 수 있다.
# ETF 종목 코드 저장
etfList = []
for i, code in enumerate(codeList):
if objCpCodeMgr.GetStockSectionKind(code) == 10:
if 'KODEX' in objCpCodeMgr.CodeToName(code):
etfList.append(code)
elif 'TIGER' in objCpCodeMgr.CodeToName(code):
etfList.append(code)
5.2.2 OHLC 데이터 저장
위의 5.2.1 에서 소개한 코드 이후에 이어지는 부분은 선별한 ETF 종목들의 OHLC 데이터를 개별 데이터프레임으로 정리한 후에 .csv 파일로 저장하는 코드에 해당한다.
cpOhlc = win32com.client.Dispatch('CpSysDib.StockChart')
...
if __name__ == '__main__':
try:
for etf in etfList:
df = get_Chart_DataFrame(etf, 100)
df = df.sort_values('date', ascending=True)
df.index = list(range(0,len(df)))
filename = 'C:/ju-gong/etf_list/'+etf+'.csv'
df.to_csv(filename)
time.sleep(0.2)
except:
pass
여기서 사용된 get_Chart_DataFrame(...) 함수는 필자가 임의로 정의한 함수이며, 종목 코드 와 데이터 개수 를 인자로 받는다. 데이터 개수 (qty) 는 가장 최근 날짜를 기준으로 이전 데이터를 몇 개까지 불러올 것인지를 설정하는 인자이며, 해당 개수보다 실제 데이터가 적을 경우에는 최대로 불러올 수 있는 만큼만 불러온다.
get_Chart_DataFrame(...)함수는 전체 예제 코드에 정의된 부분을 참고할 것.
그 외에 몇 가지 부연설명을 하자면,
- 위 예제 코드에서 파일 이름에 경로 (
path) 정보를 포함시켜두기는 했지만, 이 부분은 필요에 따라 배제해도 된다. time.sleep(0.2)를 넣은 이유는, 너무 잦은 빈도로 증권사 정보를 호출하는 경우증권사 API(?) 로부터 (현재 등급으로는 너무 많은 거래정보를 단시간내에 불러올 수 없다는 내용의) 알람 메시지가 호출될 수 있어서 이를 방지하기 위해 추가하였다 (그래도 뜬다).
위 코드를 적용하면 선별된 ETF 종목별 (최대 100일 치의) OHLC 데이터를 .csv 파일로 저장할 수 있으며, 개별 파일들은 아래의 그림과 같은 형태로 저장된다.
물론, 이렇게 개별 파일로 저장하는 것은 다소 비효율적인 방식이긴한데, 대충 저장해두고 나중에 데이터프레임 형태 그대로 불러서 사용하기에는 이게 편해서 그냥 예제 코드 작성한다는 느낌으로 이렇게 정리했다.🙃
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