get_all_day_data#

pyqqq.data.minutes.get_all_day_data(date: date, codes: list[str] | str, period: timedelta = datetime.timedelta(seconds=60), source: str = 'kis', adjusted: bool = True, ascending: bool = True, exchange: str | DataExchange = 'KRX') → dict[str, DataFrame] | DataFrame[source]#

지정된 날짜에 대해 하나 이상의 주식 코드에 대한 전체 분별 OHLCV(시가, 고가, 저가, 종가, 거래량) 데이터를 검색하여 반환합니다.

데이터 소스에 따라 데이터 조회 가능 시작일이 다릅니다. LS증권은 추후 제거될 예정입니다.

데이터 소스별 조회 가능 기간:
한국투자증권:

  • KRX: 2023년 7월 3일 데이터 부터 조회 가능합니다.

  • NXT: 2025년 3월 4일 데이터 부터 조회 가능합니다.

LS증권(구 이베스트증권):

  • KRX: 2024년 4월 26일 ~ 2025년 7월 17일까지 데이터 조회 가능합니다.

  • NXT: 조회 불가합니다.

Parameters:

  • date (datetime.date) – 데이터를 검색할 날짜.

  • codes (list[str]) – 조회할 주식 코드들의 리스트. 최대 20개까지 지정할 수 있습니다.

  • period (datetime.timedelta, optional) – 반환된 데이터의 시간 간격. 기본값은 1분입니다. 30초 이상의 값을 30초간격으로 지정할 수 있습니다.

  • source (str, optional) – 데이터를 검색할 API. ‘ebest’ 또는 ‘kis’를 지정할 수 있습니다. 기본값은 ‘kis’입니다.

  • adjusted (bool) – 수정주가 여부. 기본값은 True.

  • ascending (bool) – 오름차순 여부. 기본값은 True.

  • exchange (Union[str, DataExchange]) – 거래소. 기본값은 KRX. (cf. NXT의 경우 해당되지 않는 종목은 Empty DataFrame이 반환됩니다.)

Returns:

주식 코드를 키로 하고, 해당 주식의 일일 OHLCV 데이터가 포함된 pandas DataFrame을 값으로 하는 딕셔너리. 각 DataFrame에는 변환된 ‘time’ 열이 포함되어 있으며, 이는 조회된 데이터의 시간을 나타냅니다. ‘time’ 열은 DataFrame의 인덱스로 설정되고 오름차순으로 정렬됩니다.

DataFrame의 열은 다음과 같습니다:

  • time (datetime.datetime): 시간

  • open (int): 시가

  • high (int): 고가

  • low (int): 저가

  • close (int): 종가

  • volume (int): 거래량

  • value (int): 거래대금

  • cum_volume (int): 누적거래량

  • cum_value (int): 누적거래대금

Return type:

dict[str, pd.DataFrame]

Raises:

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

Examples

>>> result = get_all_day_data(datetime.date(2025, 8, 12), codes=["005930", "319640"], source="kis", exchange="UN")
>>> print(result["005930"])
        open   high    low  close  volume       value  cum_volume      cum_value
time
2025-08-12 08:00:00  71100  71300  71000  71200   39907  2840499700       39907     2840499700
2025-08-12 08:01:00  71200  71200  71100  71200   17688  1258243300       57595     4098743000
2025-08-12 08:02:00  71200  71300  71100  71300   37311  2656578100       94906     6755321100
2025-08-12 08:03:00  71200  71300  71200  71300   12086   861096800      106992     7616417900
2025-08-12 08:04:00  71300  71300  71200  71300   14868  1059991500      121860     8676409400
...                    ...    ...    ...    ...     ...         ...         ...            ...
2025-08-12 19:56:00  71200  71300  71200  71300    3507   250012700    22367898  1603227575600
2025-08-12 19:57:00  71200  71300  71200  71200    6834   487156900    22374732  1603714732500
2025-08-12 19:58:00  71200  71300  71200  71300    9708   692159000    22384440  1604406891500
2025-08-12 19:59:00  71300  71400  71200  71400   10540   751223500    22394980  1605158115000
2025-08-12 20:00:00  71400  71400  71400  71400       0           0    22394980  1605158115000
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