pykrx를 활용한 자료 수집

pykrx는 한국 주식 데이터를 한국거래소(KRX) 공식 사이트에서 직접 가져오는 파이썬 라이브러리로, KRX 주식 데이터를 정교하게 분석하거나 자동화에 활용하려는 개인·기관에게 매우 유용한 도구입니다.
사용해 본 경험상 FinanceDataReader 에서 제공하는 get_market_ohlcv_by_date 는 수정주가가 반영되지 않으므로 FinanceDataReader 에서 제공하는 DataReader를 사용하는 것이 좋음

공식사이트

pykrx 공식 사이트

주요기능

설치방법

pip install pykrx

주요 함수 예시

1. 일별 주가 조회

from pykrx import stock
df = stock.get_market_ohlcv_by_date("20240101", "20240715", "005930")

2. 투자자 매매 동향

df = stock.get_market_trading_value_by_date("20240601", "20240701", "005930", investor_type="개인")

3. 코스피200 구성 종목

df = stock.get_index_portfolio_deposit_file("1028")  # 코스피200 코드

4. 시가총액, PER 등

df = stock.get_market_fundamental_by_date("20240601", "20240701", "005930")

실전예제

from datetime import date, datetime, timedelta
from pykrx import stock

class Krx():
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def get_market_price_by_date(self, code=None, from_dt=None, to_dt=None):
        to_dt = datetime.today() # 오늘 날짜

        N = 10 # 최근 N일 (예: 최근 10일)
        from_dt = to_dt - timedelta(days=N * 2)  # 휴일 포함 넉넉하게

        # 날짜 문자열로 변환
        start = from_dt.strftime("%Y%m%d")
        end = to_dt.strftime("%Y%m%d")

        df = stock.get_market_ohlcv_by_date(start, end, code)
        df = df.tail(N)

        for date, row in df.iterrows():
            print(f"{date}: 시가={row['시가']:,}, 고가={row['고가']:,}, 저가={row['저가']:,}, 종가={row['종가']:,}, 거래량={row['거래량']:,}")

    def get_market_trading_volume_by_date(self, from_dt=None, to_dt=None, code=None):
        try:
          df = stock.get_market_trading_volume_by_date(from_dt, to_dt, code)
          for date, row in df.iterrows():
            print(f"{date}: 기관합계={row['기관합계']:,}, 기타법인={row['기타법인']:,}, 개인={row['개인']:,}, 외국인합계={row['외국인합계']:,}, 전체={row['전체']:,}")
        except ValueError as e:
          print('I got a ValueError - reason "%s"' % str(e))
        finally:
          pass


if __name__ == "__main__":
    krx = Krx()
    krx.get_market_trading_volume_by_date('20240711', '20240712', '005930')
    krx.get_market_price_by_date('005930')