kquant API document (0.3.6)

trade_index

예상지수를 포함한 업종 지수의 당일 일중(intraday) 틱데이터를 반환하는 함수

주기는 지수에 따라 1초, 2초, 또는 10초로 다름

• API URL
  • /stock/m002/tick_info
  • /stock/m004/tick_info

<주의> 일중 시장정보의 경우 거래소 상황에 따라 원 데이터 자체가 일부 누락될 수 있습니다.

trade_index(
    market: 'str',
    symbol: 'str',
) -> pd.DataFrame

• market (str): 업종/지수의 시장 구문 문자열 (“유가증권” 또는 “코스닥”)

• symbol (str): 업종의 코드

• 반환값 (pd.DataFrame): 업종 일중 틱데이터 컬럼은 아래의 표 참조

  필드명	의미	타입
  SYMBOL	종목 단축코드	string
  SESSION	장구분	np.int64
  TIME	체결시간	np.int64
  PRICE	체결가	np.float64
  CHG	등락	np.float64
  CHG_PCT	등락율	np.float64
  CHG_TYPE	등락구분	np.int64
  VOLUME	거래량 (동시호가시에는 예상)	np.int64
  VOLUME_ACC	누적거래량 (동시호가시에는 예상)	np.int64
  AMOUNT_ACC	누적거래대금 (정규장만)	np.int64
  MARKETCAP	시가총액	np.int64

  • SESSION 장구분 값의 의미

    값	의미
    0	장전
    1	동시호가(예상체결가)
    2	접속
    3	시간외단일가 동시
    4	시간외단일 접속
    5	BuyIn동시
    6	BuyIn접속

  • TIME 체결시간 값의 의미

    값	의미
    8400000 ~	장중
    ~ 15300000	장중
    31000000	장마감

  • CHG_TYPE 등락구분 값의 의미

    값	의미
    1	상한
    2	상승
    3	보합
    4	하한
    5	하락
    6	기세상한
    7	기세상승
    8	기세하한
    9	기세하락

예제 코드

import kquant as kq

kq.trade_index("유가증권", "1")

	SYMBOL	SESSION	TIME	PRICE	CHG	CHG_PCT	CHG_TYPE	VOLUME	AMOUNT	VOLUME_ACC	AMOUNT_ACC	MARKETCAP
0	1	1	8,400,000	2,625.0500	0.0000	0.0000	69	192,000	2,618,000,000	192,000	2,618,000,000	2,138,586,025,000,000
1	1	1	8,401,000	2,622.6900	-2.3600	-0.0900	69	1,713,000	32,332,000,000	1,905,000	34,950,000,000	2,138,586,025,000,000
2	1	1	8,402,000	2,621.8000	-3.2500	-0.1200	69	37,000	2,059,000,000	1,942,000	37,009,000,000	2,138,586,025,000,000
3	1	1	8,403,000	2,621.8900	-3.1600	-0.1200	69	12,000	662,000,000	1,954,000	37,671,000,000	2,138,586,025,000,000
4	1	1	8,404,000	2,620.6800	-4.3700	-0.1700	69	19,000	2,079,000,000	1,973,000	39,750,000,000	2,138,586,025,000,000
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
1,821	1	2	13,435,000	2,654.5900	29.5400	1.1300	2	140,000	2,977,000,000	321,176,000	7,365,597,000,000	2,162,201,506,000,000
1,822	1	2	13,440,000	2,654.2200	29.1700	1.1100	2	118,000	3,298,000,000	321,294,000	7,368,895,000,000	2,161,061,222,000,000
1,823	1	2	13,441,000	2,654.4600	29.4100	1.1200	2	117,000	3,017,000,000	321,411,000	7,371,912,000,000	2,161,728,896,000,000
1,824	1	2	13,442,000	2,653.6800	28.6300	1.0900	2	121,000	2,861,000,000	321,532,000	7,374,773,000,000	2,161,390,894,000,000
1,825	1	2	13,443,000	2,653.1500	28.1000	1.0700	2	98,000	2,624,000,000	321,630,000	7,377,397,000,000	2,160,927,894,000,000

1826 rows × 12 columns