get_market_liquidity

pyqqq.data.market.get_market_liquidity(start_date: date | None = None, end_date: date | None = None) → DataFrame[source]

증시 주변자금 지표(투자자예탁금, 반대매매, 신용거래융자)를 조회합니다.

금융투자협회 종합통계의 거래일 기준 일별 값이며, 종목별이 아닌 시장 전체 값입니다.

  • 통계 공표가 T+1 이후로 지연되므로 최근 1~2 거래일은 아직 조회되지 않을 수 있습니다.

  • 지표별로 공표 시점이 달라 일부 컬럼만 채워진 날이 있을 수 있으며, 없는 값은 NaN으로 반환됩니다.

Parameters:

  • start_date (dtm.date, optional) – 조회 시작일. 기본값은 None이며, 이 경우 가장 최근 1건을 반환합니다.

  • end_date (dtm.date, optional) – 조회 종료일. 지정하지 않으면 오늘까지 조회됩니다. start_date 없이 지정할 수 없습니다.

Returns:

‘date’ 열이 인덱스로 설정된 날짜 오름차순 DataFrame. 조회된 데이터가 없으면 빈 DataFrame이 반환됩니다. 결측값(NaN)을 표현하기 위해 모든 컬럼은 float 타입입니다.

  • date (datetime.date): 거래일 (인덱스)

  • investor_deposit (float): 투자자예탁금 (원, 장내파생상품 거래예수금 제외)

  • forced_liquidation_amount (float): 위탁매매 미수금 대비 실제 반대매매금액 (원)

  • forced_liquidation_ratio (float): 미수금 대비 반대매매비중 (%)

  • credit_loan_kospi (float): 신용거래융자 잔고 - 유가증권시장 (원)

  • credit_loan_kosdaq (float): 신용거래융자 잔고 - 코스닥시장 (원)

Return type:

pd.DataFrame

Raises:

requests.exceptions.RequestException – PYQQQ API로부터 데이터를 검색하는 과정에서 오류가 발생한 경우.

Examples

>>> df = get_market_liquidity(dtm.date(2026, 8, 5), dtm.date(2026, 8, 7))
>>> print(df)
            investor_deposit  forced_liquidation_amount  forced_liquidation_ratio  credit_loan_kospi  credit_loan_kosdaq
date
2026-08-05      1.032125e+14               1.176826e+10                       1.0       2.252032e+13        5.897647e+12
2026-08-06      1.040712e+14               1.069424e+10                       1.0       2.286851e+13        5.925503e+12
2026-08-07      1.042064e+14               2.344273e+10                       2.2       2.309995e+13        6.130422e+12

>>> df = get_market_liquidity()  # 가장 최근 1건
>>> print(df)
            investor_deposit  forced_liquidation_amount  forced_liquidation_ratio  credit_loan_kospi  credit_loan_kosdaq
date
2026-10-13      1.000983e+14               5.934961e+10                       5.6       2.672747e+13        7.525401e+12