[자동 매매 시스템 구축하기] 차트 데이터 조회하기 (2)

지난 게시글에서는 차트 데이터를 요청하고 결과값을 받아오는 방법에 대해 알아보았고, 이번 게시글에서는 해당 차트 데이터가 900건에서 끝마치지 않고 계속해서 조회하는 방법과 self 변수를 사용해서 데이터를 축적시켜 사용하는 방법에 대해 알아볼 예정이다.

 

 

연속 조회

회당 900건에 그치는 차트 데이터를 900건에서 멈추지 않고 추가적으로 조회하도록 하는 것을 연속 조회라 한다. 실제로도 이전에 제작했던   def __commrqdata()  내에서도   pre  라는 인자를 전달해줄 것을 요구하고 있는데, 이   pre  에 들어가는 값이 바로 연속조회와 단일조회를 결정짓는 부분이라고 볼 수 있다.

또한 데이터를 수신하여 각 함수와 연결시켜주는   def receive_trdata()  부분에서도 맨 마지막 인자로   PreNext  를 받게 되는데, 이   PreNext  라는 것은 900건 이외의 차트 데이터가 있는지 없는지 여부를 반환해주는 것이다.   PreNext   값이 0이라면 추가로 조회할 수 있는 데이터가 없다는 의미이고 2라면 잔여 데이터가 있다는 의미다. 궁금한 분들은 def receive_trdata를 아래와 같이 수정하여 PreNext 값을 확인하는 것도 도움이 될 것이다.
※ Line : 3

    """데이터 수신 구간"""
    def receive_trdata(self, ScrNo, RqName, TrCode, RecordName, PreNext):
        print(f"RQNAME:{RqName}, TRCODE:{TrCode}, RECORDNAME:{RecordName}, PRENEXT:{PreNext}")
        if RqName == "신고저가요청":
            self.OPT10016(TrCode, RecordName)
        if RqName == "분봉차트조회요청":
            self.opt10080(TrCode, RecordName)
        pass

 

이 상태로 코드를 실행해서 분봉차트조회요청 버튼을 누르게 되면 아래와 같은 데이터를 확인할 수 있는데, 잘 보면   PreNext  라는 변수에 2라는 값이 전달되었음을 확인할 수 있다. 그렇다면 우리는 PreNext라는 변수에 2라는 값이 전달되었다면 이전에 실행했던   def request_opt10080()   함수를 다시 한 번 실행시키도록 해야 하며, 그 과정에서   self.__commrqdata()  함수의 인자 중 pre라는 인자에는 연속 조회를 의미하는 2를 입력해줘야 할 것이다.

RQNAME:분봉차트조회요청, TRCODE:opt10080, RECORDNAME:, PRENEXT:2
[20220704145400] NOW:+57000, OPEN:+57000, HIGH:+57100, LOW:+57000, YCLOSE:
[20220704145100] NOW:+57100, OPEN:+57000, HIGH:+57100, LOW:+57000, YCLOSE:
[20220704144800] NOW:+57100, OPEN:+57000, HIGH:+57100, LOW:+57000, YCLOSE:
                               :
                           (이하 생략)

 

 

조금은 어려울 수도 있겠지만,

우리는 이 연속조회 기능을 self 변수를 활용해서 사용할 예정인데, 이 self 변수를 사용하기 위해서는 코드가 동작하는 로직 구조를 완벽하게 이해해야만 오류 없이 사용할 수 있다. 코드가 돌아가는 로직을 이해한다는 것은 차트 데이터 조회 뿐만 아니라, 다른 기능을 구현해낼 수 있기 때문에 상당히 중요하다.

self 변수에 대해 간단하게 설명하자면, 특정 class 내부에서 전체적으로 공유되는 변수라고 할 수 있다. 기본적으로 A 함수 내에 정의되어 있는 a라는 변수는 B라는 함수 내에서 사용될 수 없고, B 함수 내에 정의되어 있는 b라는 변수는 마찬가지로 B라는 함수 외의 다른 함수에서는 사용될 수 없다. 하지만 이것을 가능하게 해주는 것이 바로 self. 변수이다. A라는 함수 내에서 self.a라는 변수를 생성했다면, 해당 변수는 B라는 함수든 C라는 함수는 간에 상관 없이 동일한 class 내에 존재하는 함수라면 모두 접근권을 갖게 되는 것이다. 그럼 self 변수는 이쯤 하고, 코드가 돌아가는 로직에 대해 이해해보도록 하자.

 

현재 우리는 맨 위의 def request_opt10080("분봉차트조회요청", "opt10080", 9, "0600")부분과 def receive_trdata()부분까지 구축해놓은 상태다. 따라서 연속 조회를 원할 경우 if PreNext == 2: 조건문을 추가한 후, 해당 조건문에 해당될 경우 def request_opt10080("분봉차트조회요청", "opt10080", 2, "0600")을 실행하도록 해야 한다. 그러면 이 구조를 어떻게 구현해낼 수 있을까? 단순하게도 PreNext라는 값이 2인 경우 self 변수를 이용해서 아직 조회해야 할 데이터가 남아있음을 전달해주면 된다. 

여기서 사용할 self 변수의 이름은 remained_data로, receive_trdata 함수 내에서 PreNext 값이 2인 경우에는 self.remained_data에 True를, 2가 아닌 경우에는 self.remained_data에 False를 입력해줌으로써 추가적으로 조회해야 할 데이터가 남아있는지 없는지 그 여부를 판단할 수 있다.
※ Line : 4~7

    """데이터 수신 구간"""
    def receive_trdata(self, ScrNo, RqName, TrCode, RecordName, PreNext):
        print(f"RQNAME:{RqName}, TRCODE:{TrCode}, RECORDNAME:{RecordName}, PRENEXT:{PreNext}")
        if PreNext == "2":
            self.remained_data = True
        elif PreNext != "2":
            self.remained_data = False

        if RqName == "신고저가요청":
            self.OPT10016(TrCode, RecordName)
        if RqName == "분봉차트조회요청":
            self.opt10080(TrCode, RecordName)
        pass

 

 

 

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그럼 이제 request_opt10080 함수를 수정해보자.

receive_trdata 함수 내에서 PreNext 값이 2인 경우 self.remained_data라는 변수에 True라는 값을 입력하도록 했으니, 이제 다시 돌아와 데이터를 요청하는 부분에서 self.remained_data의 값이 True인 경우에는 commradata("분봉차트조회요청", "opt10080", 2, "0600")이라는 코드를 실행하도록 하면 된다.

여기서 if self.remained_data == True가 아닌 While self.remained_data == True를 사용한 이유는 단순하게도 잔여 데이터가 있으면 계속해서 조회해야 하기 때문이다. 다시 말해, if문을 사용하게 될 경우에는 계속해서 해당 조건을 충족시키는지 여부를 확인하지 않기 때문에 900건의 데이터를 조회한 후 900건을 한 번 더 조회하고 멈추게 될 것이다. 즉, 1,800건의 데이터만 조회하게 된다는 것이다. 하지만 While문의 경우에는 해당 조건이 충족되는 경우에는 계속해서 해당 코드를 수행하도록 하기 때문에, 잔여 데이터가 없어질 때까지 데이터를 추가적으로 요청하게 되는 것이다.
※ Line : 8~12

    """opt10080 : 분봉차트조회요청"""
    def request_opt10080(self):
        self.__setinputvalue("종목코드", "005930")
        self.__setinputvalue("틱범위", "3")
        self.__setinputvalue("수정주가구분", "1")
        self.__commrqdata("분봉차트조회요청", "opt10080", 0, "0600")

        while self.remained_data == True:
            self.__setinputvalue("종목코드", "005930")
            self.__setinputvalue("틱범위", "3")
            self.__setinputvalue("수정주가구분", "1")
            self.__commrqdata("분봉차트조회요청", "opt10080", 2, "0600")

 

 

데이터 요청 후 데이터 도착까지의 대기 시간을 처리해야 한다.

하지만 위의 코드를 그대로 실행해보면, 오류가 발생할 수밖에 없다. 

  File "main.py", line 75, in request_opt10080
    while self.remained_data == True:
AttributeError: 'tradesystem' object has no attribute 'remained_data'

우리는 분명 receive_trdata 내에서 PreNext가 2인 경우에는 self.remained_data라는 변수 안에 True 값을 입력하도록 구현했는데, 왜 해당 변수가 할당되어있지 않다는 오류가 발생할까?

 

이 문제점은 사실, 파이썬에서 코드가 동작하는 로직은 말 그대로 한 줄 한 줄 수행을 하게 되는 것에서 파생되는 문제점이다. 데이터를 요청하고 조회하고 결과 데이터를 받아오기까지의 절차가 하나의 코드로 이루어져있다면 문제가 없겠지만, 키움증권 Open API의 경우에는 하나의 코드(CommRqData)가 수행되면 서버로부터 이벤트가 발생하는 구조로 동작하다보니, 파이썬 상에서는 서버로부터 응답이 오기도 전부터 CommRqData 하단에 있는 While문이 동작하게 되면서 서버로부터 발생한 데이터를 제대로 처리하지 못하는 문제가 발생하는 것이다. 

아래의 도식을 한 번 살펴보도록 하자.

우리가 기대하는 코드 동작 로직

우리가 기대했던 로직은 단순하게, request_opt10080을 실행하고 receive_trdata로부터 데이터를 전달받았을 때, PreNext의 값에 따라 self.remained_data에 Ture or False 값을 입력하고, 해당 값을 기반으로 while문을 동작시킬지 말지를 결정하는 것이었다. while self.remained_data == True:를 실행할 때 self.remained_data라는 변수가 생성되지 않았다는 것은 곧 receive_trdata 내에서 PreNext에 따라 self.remained_data가 생성되기도 전에, request_opt10080 함수 내에 있는 while문이 실행되었다는 것이다. 한마디로, 아래와 같은 구조로 실행되었다는 것이다.

 

지금 현재 코드의 동작 로직

이러한 오류가 일어나는 이유는 아래와 같이 빨간색 네모칸 안에서 self.remained_data의 값이 생성되든 변경되든 간에 값의 변동이 있기 위한 코드가 실행되기 전까지 다음 코드를 실행시키지 않도록 대기시켜야 한다는 것이다.

즉, self.__commrqdata("분봉차트조회요청", "opt10080", 0, "0600") 하단의 빨간색 네모칸 부분에서 self.remained_data라는 변수가 생성될 때까지 기다리도록 하는 코드를 구축해야 한다는 것이다. 이 부분을 이해하는 것이 다소 어려울 수도 있는데, 이러한 문제는 이벤트 루프 또는 queue()를 활용해서 구현해낼 수 있다. 사실 queue()는 구현하기가 너무 힘든 내용이기 때문에, 이벤트루프를 사용하면 된다.(queue를 효과적으로 사용할 수 있는 분이라면 queue를 사용하는 것을 권장한다.)

이제 우리가 사용할 이벤트루프란, 특정 시점에서 이벤트루프가 시작되면 해당 이벤트루프를 종료시켜주기 전까지 다른 코드를 수행하지 않도록 하는 것이다. queue()는 특정 작업을 하나 하나 수행하도록 하는 것이다. 둘 모두 동일한 로직에 따라 동작하는 것이긴 하나, 이벤트루프가 더 구현하기 쉽고 사용하기도 쉽다. (다만 이벤트루프의 경우 시작만 시켜주고 종료시켜주지 않으면 무한루프에 걸려서 아무런 코드도 동작하지 않는 문제점이 발생할 수 있다.)

이벤트루프는 QEventloop() 메서드를 사용해서 생성할 수 있고, 해당 이벤트루프의 시작은 .exec_(), 종료는 .exit()으로 동작하도록 할 수 있다. 사용하기 위해서는 PyQt5 모듈의 QtCore를 import해야 한다.

## 이벤트 루프 사용 예시
from PyQt5.QtCore import *


## ① 시작하고 싶은 지점에서 시작
self.event_loop = QEventLoop()
self.event_loop.exec_()

## ② 종료하고 싶은 지점에서 종료
self.event_loop.exit()

 

이를 바탕으로 수정된   def request_opt10080  함수의 코드는 아래와 같은 구조를 갖추고 있다. 바로 앞전의 사진에서 빨간색 네모칸으로 표시해둔 지점에서 각각 이벤트루프를 실행시키도록 설정했으며, 해당 이벤트루프의 변수는   self.event_loop  라는 이름으로 저장되었다.

아래의 코드에서 확인할 수 있듯이, 이벤트루프는 특정 데이터 요청이 이루어진 시점에 발생한다. 그렇다면 이벤트루프를 어느 시점에서 종료시켜줘야 하는지에 대해 생각해볼 필요가 있는데, 아래의 8번째 줄과 10번쨰 줄 코드를 보면 어느 지점에 이벤트루프를 종료시켜줘야 할지 어렵지 않게 확인할 수 있다. 결론부터 말하자면, self.remained_data라는 변수에 True가 되었든 False가 되었든 간에 어떤 데이터의 변동이 있는 시점에서 이벤트루프를 종료시켜줘야 한다는 것이다.
※ Line : 7~8, 15~16

    """opt10080 : 분봉차트조회요청"""
    def request_opt10080(self):
        self.__setinputvalue("종목코드", "005930")
        self.__setinputvalue("틱범위", "3")
        self.__setinputvalue("수정주가구분", "1")
        self.__commrqdata("분봉차트조회요청", "opt10080", 0, "0600")
        self.event_loop = QEventLoop()
        self.event_loop.exec_()

        while self.remained_data == True:
            self.__setinputvalue("종목코드", "005930")
            self.__setinputvalue("틱범위", "3")
            self.__setinputvalue("수정주가구분", "1")
            self.__commrqdata("분봉차트조회요청", "opt10080", 2, "0600")
            self.event_loop = QEventLoop()
            self.event_loop.exec_()

 

 

self.remained_data의 값에 변동이 있는 지점이 어디냐?

  def receive_trdata  함수 내에 들어가보면 아래와 같은 구조의 코드가 있다. (Line 4~7 참조)즉,   def receive_trdata  라는 함수가 실행됐을 때   PreNext  라는 인자를 통해 특정한 값을 전달받게 되고, 그 때   self.remained_data  라는 변수의 값이 변경된다는 것이다. 따라서 우리는   if PreNext == 2:  라는 지점과   elif PreNext != 2:  라는 지점이 모두 실행된 이후의 자리에서 이벤트루프를 종료시켜주면 된다.

    """데이터 수신 구간"""
    def receive_trdata(self, ScrNo, RqName, TrCode, RecordName, PreNext):
        print(f"RQNAME:{RqName}, TRCODE:{TrCode}, RECORDNAME:{RecordName}, PRENEXT:{PreNext}")
        if PreNext == "2":
            self.remained_data = True
        elif PreNext != "2":
            self.remained_data = False
            
        if RqName == "신고저가요청":
            self.OPT10016(TrCode, RecordName)
        if RqName == "분봉차트조회요청":
            self.opt10080(TrCode, RecordName)

 

이벤트루프 종료 지점을 추가한 후의 코드는 아래와 같은 구조를 갖추게 된다. 단순하게도, 맨 마지막 지점에서 이벤트루프를 종료하는 코드인   self.event_loop.exit()  구문만 추가되었다. 앞서 self 변수에 대해 설명하는 과정에서 self 변수는 class 내부의 모든 함수에서 참조될 수 있다는 설명을 했었다. 이로 인해 특정 변수를 여러 지점에서 참조함으로 인해 데이터가 꼬이는 문제점이 발생할 수 있지 않나 하는 의문이 들 수도 있긴 하다. 하지만 현재 코드의 구조를 기준으로 했을 경우 이벤트루프를 실행시켜줄 때마다   self.event_loop = QEventLoop()  라는 구문을 통해 해당 이벤트루프의 속성을 새롭게 정의해주고 있기 때문에 중복되지 않는다. 

    """데이터 수신 구간"""
    def receive_trdata(self, ScrNo, RqName, TrCode, RecordName, PreNext):
        print(f"RQNAME:{RqName}, TRCODE:{TrCode}, RECORDNAME:{RecordName}, PRENEXT:{PreNext}")
        if PreNext == "2":
            self.remained_data = True
        elif PreNext != "2":
            self.remained_data = False

        if RqName == "신고저가요청":
            self.OPT10016(TrCode, RecordName)
        if RqName == "분봉차트조회요청":
            self.opt10080(TrCode, RecordName)

        self.event_loop.exit()

 

 

이제 데이터 조회를 요청해보면 아래와 같은 결과값을 얻어올 수 있게 된다. 900건 이상의 데이터가 조회되는 것이 맞는지 확인하기 위해 이전 게시글의 마지막 부분과 비교해보면 된다. 자미가 데이터가 출력되는 시점이 데이터량이 900건일 때에는 6월 23일이었지만, 900건의 연속 조회를 실시한 결과 5월 13일의 데이터까지 조회되고 있음을 확인할 수 있다. 

[20220705132100] NOW:+57300, OPEN:+57300, HIGH:+57300, LOW:+57200, YCLOSE:
[20220705131800] NOW:+57300, OPEN:+57300, HIGH:+57300, LOW:+57200, YCLOSE:
[20220705131500] NOW:+57300, OPEN:+57300, HIGH:+57400, LOW:+57200, YCLOSE:
[20220705131200] NOW:+57200, OPEN:+57200, HIGH:+57300, LOW:+57200, YCLOSE:
                                  :
                                (중략)
                                  :
[20220513141800] NOW:+66400, OPEN:+66400, HIGH:+66500, LOW:+66300, YCLOSE:
[20220513141500] NOW:+66500, OPEN:+66300, HIGH:+66500, LOW:+66300, YCLOSE:
[20220513141200] NOW:+66400, OPEN:+66400, HIGH:+66400, LOW:+66300, YCLOSE:
[20220513140900] NOW:+66400, OPEN:+66400, HIGH:+66400, LOW:+66300, YCLOSE:

 

 

 

다음 게시글에서는 이처럼 복잡한 형태의 차트 데이터를 데이터프레임을 이용해서 깔끔하게 정리하는 방법에 대해 알아볼 예정이다. 

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