get_all_minute_data#

pyqqq.data.minutes.get_all_minute_data(time: datetime, source: str = 'kis', adjusted: bool = True, exchange: str | DataExchange = 'KRX') → DataFrame[source]#

모든 종목의 분봉 데이터를 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 9일 ~ 2025년 7월 18일까지 데이터 조회 가능합니다.

  • NXT: 2025년 5월 12일 ~ 2025년 7월 18일까지 데이터 조회 가능합니다. 단, 30초 간격 데이터는 조회 불가능합니다.

Parameters:

  • time (datetime.datetime) – 조회할 시간

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

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

  • exchange (Union[str, DataExchange]) – 거래소. 기본값은 KRX.

Returns:

모든 종목의 분봉 데이터가 포함된 pandas DataFrame.

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_value (int): 누적거래대금

  • cum_volume (int): 누적거래량

Return type:

pd.DataFrame

Raises:

ValueError – 지원하지 않는 거래소 코드가 전달된 경우.

Examples

>>> df = get_all_minute_data(datetime.datetime(2025, 8, 12, 15, 30), source="kis", exchange="UN")
>>> print(df)
        time   open   high    low  close  volume     value  cum_volume   cum_value
code
000020 2025-08-12 15:30:00   6510   6510   6510   6510     356   2317560       33208   216896450
000040 2025-08-12 15:30:00    586    586    586    586   34968  20491248     4617389  2743895196
000050 2025-08-12 15:30:00   7290   7290   7290   7290     402   2930580       32918   241933340
000070 2025-08-12 15:30:00  84400  84400  84400  84400     281  23716400       30040  2566753150
000075 2025-08-12 15:30:00  83500  83500  83500  83500       0         0           0           0
...                    ...    ...    ...    ...    ...     ...       ...         ...         ...
950170 2025-08-12 15:30:00   6310   6310   6310   6310     388   2448280      191052  1193696490
950190 2025-08-12 15:30:00  10010  10010  10010  10010     257   2572570       18808   189271460
950200 2025-08-12 15:30:00   3670   3670   3670   3670     101    370670        8521    31384290
950210 2025-08-12 15:30:00  14170  14170  14170  14170    2732  38712440      153357  2203865640
950220 2025-08-12 15:30:00   1193   1193   1193   1193    1335   1592655      829086  1005055869
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