get_all_minute_data#

pyqqq.data.minutes.get_all_minute_data(time: datetime, source: str = 'ebest', adjusted: bool = True) → DataFrame[source]#

모든 종목의 분봉 데이터를 반환합니다.

2024년 4월 9일 데이터 부터 조회 가능합니다.

Parameters:

  • time (dtm.datetime) – 조회할 시간

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

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

Returns:

모든 종목의 분봉 데이터가 포함된 pandas DataFrame.

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:

pd.DataFrame

Examples

>>> df = get_all_minute_data(dtm.datetime(2024, 5, 2, 15, 30))
>>> print(df)
                            time   open   high    low  ...  totofferrem  totbidrem mdvolumetm  msvolumetm
code                                             ...
000020 2024-05-02 15:30:00   8700   8700   8700  ...         8404       4015         35           1
000040 2024-05-02 15:30:00   1058   1058   1058  ...        13597      24738         20           0
000050 2024-05-02 15:30:00   7620   7620   7620  ...         2534       2866          0           0
000070 2024-05-02 15:30:00  69400  69400  69400  ...          606        724          0           3
000075 2024-05-02 15:30:00  54900  54900  54900  ...          315        308          0           0

[5 rows x 23 columns]

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