get_all_day_data#

pyqqq.data.us_stocks.get_all_day_data(date: date, tickers: List[str] | str, ascending: bool = True) → DataFrame | Dict[str, DataFrame][source]#

주어진 날짜의 미국 주식 분봉 OHLCV 데이터를 조회합니다.

이 함수는 특정 날짜에 대한 미국 주식의 1분 단위 시가, 고가, 저가, 종가 및 거래량 데이터를 API를 통해 요청합니다. 단일 티커를 문자열로 전달하면 해당 티커의 DataFrame을 반환하고, 티커 리스트를 전달하면 각 티커별로 DataFrame을 포함하는 딕셔너리를 반환합니다.

Parameters:

  • date (dtm.date) – 조회할 날짜

  • tickers (Union[List[str], str]) – 조회할 티커 또는 티커들의 리스트

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

Returns:

  • 단일 티커 입력시: 해당 티커의 분봉 OHLCV 데이터를 포함하는 DataFrame

  • 티커 리스트 입력시: 티커를 키로 하고, 해당 티커의 분봉 OHLCV 데이터를 포함하는 DataFrame을 값으로 하는 딕셔너리

DataFrame의 인덱스는 뉴욕 시간대의 datetime이며, 컬럼은 다음과 같습니다:

  • open (float): 시가

  • high (float): 고가

  • low (float): 저가

  • close (float): 종가

  • volume (int): 거래량

Return type:

Union[pd.DataFrame, Dict[str, pd.DataFrame]]

Raises:

HTTPError – API 요청이 실패했을 때 발생

Examples

>>> # 단일 티커 조회
>>> df = get_all_day_data(dtm.date(2024, 5, 8), 'AAPL')
>>> print(df)
                            open    high     low   close  volume
time(America/New_York)
2024-05-08 09:30:00      173.90  174.15  173.85  174.00   52345
2024-05-08 09:31:00      174.00  174.12  173.95  174.05   48123
2024-05-08 09:32:00      174.05  174.20  174.00  174.15   45678
...

>>> # 복수 티커 조회
>>> dfs = get_all_day_data(dtm.date(2024, 5, 8), ['AAPL', 'MSFT'])
>>> print(dfs['AAPL'])
                            open    high     low   close  volume
time(America/New_York)
2024-05-08 09:30:00      173.90  174.15  173.85  174.00   52345
2024-05-08 09:31:00      174.00  174.12  173.95  174.05   48123
2024-05-08 09:32:00      174.05  174.20  174.00  174.15   45678
...
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