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 = 'ebest', adjusted: bool = True, ascending: bool = True) → dict[str, DataFrame] | DataFrame[source]#

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

2024년 4월 26일 데이터 부터 조회 가능합니다.

Parameters:

  • date (dtm.date) – 데이터를 검색할 날짜.

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

  • period (dtm.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 ‘ebest’입니다.

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

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

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 설정됩니다.

DataFrame의 열은 다음과 같습니다:

  • open (int): 시가

  • high (int): 고가

  • low (int): 저가

  • close (int): 종가

  • volume (int): 누적거래량

  • sign (str): 대비부호 (1:상한가 2:상승, 3:보합 4:하한가, 5:하락)

  • change (str): 전일 대비 가격 변화

  • diff (float): 전일 대비 등락율

  • chdegree (float): 체결강도

  • mdvolume (int): 매도체결수량

  • msvolume (int): 매수체결수량

  • revolume (int): 순매수체결량

  • mdchecnt (int): 매도체결건수

  • mschecnt (int): 매수체결건수

  • rechecnt (int): 순체결건수

  • cvolume (int): 체결량

  • mdchecnttm (int): 시간별매도체결건수

  • mschecnttm (int): 시간별매수체결건수

  • totofferrem (int): 매도잔량

  • totbidrem (int): 매수잔량

  • mdvolumetm (int): 시간별매도체결량

  • msvolumetm (int): 시간별매수체결량

Return type:

dict[str, pd.DataFrame]

Raises:

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

Examples

>>> result = get_all_day_data(dtm.date(2024, 4, 26), ["005930", "319640"], dtm.timedelta(minutes=1))
>>> print(result["069500"])
                    open   high    low  close   volume sign  change  diff          time
2024-04-26 09:00:00  77800  77900  77400  77600  1629535    2    1300  1.70
2024-04-26 09:01:00  77500  77700  77300  77600  2155263    2    1300  1.70
2024-04-26 09:02:00  77600  77700  77400  77500  2600420    2    1200  1.57
2024-04-26 09:03:00  77500  77500  77200  77500  3033307    2    1200  1.57
2024-04-26 09:04:00  77400  77600  77400  77500  3268502    2    1200  1.57
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