자동 매매 프로그램을 제작하는 과정에 있어 얼마 지나지 않아 느꼈던 부분이지만, 이전에 백테스팅을 하는 과정에서 제작해두었던 코드를 그대로 사용하다 보니 실제 거래를 진행하기 위해 필요하지 않은 코드가 있었고, 그 코드로 인해 데이터 수집과 처리에 소모되는 시간이 길어지게 되고 자연스럽게 그에 따라 처리해야 할 오류(발생할 수 있는 오류)가 많아졌다. 오늘은 여러 가지 문제점들 중 하나인 차트 데이터에 대해 이야기해볼 예정이다. 차트 데이터는 본인 역시 여러 개의 게시글을 통해 차트 데이터를 불러오고 저장하는 방법들에 대해 다루었다. 하지만 실질적으로 매매 프로그램은 "저장된 차트 데이터"가 필요하지 않다. 특히 단기 거래라면 더더욱 불필요하다. 물론 거래를 진행하는 관점이 단기가 아닌 중장기라면 일봉 ..

아마 이번 게시글을 마지막으로 거래일 데이터를 조회하는 코드를 모두 구축할 수 있을 것 같다.(아마도) 키움증권 Open API 거래일자 데이터 얻기 (1) 키움증권 Open API 거래일자 데이터 얻기 (2) 우리가 찾는 날짜가 거래일자인지부터 확인해보자. 지난 게시글에서 우리는 day_data라는 변수 내에 \n을 제거한 일자 데이터만을 입력해주었고, 그 일자 데이터들은 모두 거래일에 해당하는 일자들이었다. 이제 우리는 우리가 확인하고자 하는 일자가 day_data 내에 있는지만 확인해주면 된다. result = read_text("거래일데이터", "trade_date") day_data = [] for i in result: date = i.replace("\n", "") day_data.appen..

이번 게시글에서는 trade_date.txt 파일 내에 거래일 데이터를 임의로 직접 입력한 후에 직접 거래일을 계산해보거나 거래일을 찾는 함수를 제작해볼 예정이다. 그 전에 앞서, 지난 게시글에서 def append_text() 함수를 통해 날짜 데이터를 입력해주는 코드를 구축했었는데 입력하는 데이터를 잘 살펴보면 단순하게 "20220101"과 같은 형태로 입력하도록 제작했었다. 단순히 이런 식으로 데이터를 입력하도록 한다면 열흘이 지난 후에 텍스트 파일에는 다음과 같은 텍스트가 입력되어 있을 것이다. "20220101202201022022010320220104202201052022010620220107202201082022010920220110" 프로그래밍에 있어 우리가 사용할 데이터는 우리가 사용하기..

오늘도 역시 결론부터 설명하자면, 키움증권 Open API 내에서는 거래일자를 조회할 수 있는 함수가 제공되지 않고 있다. 그니까, 특정 일자를 변수로 입력해주면 해당 일자가 거래일인지 아닌지를 반환하는 함수가 제공되지 않는다는 것이다. 우리는 간혹 거래를 진행하다 보면 특정 일자가 거래가 진행되는 날인지 아닌지를 파악해야 하는 경우가 분명 존재하는데, 키움증권의 Open API는 그런 기능을 제공하지 않고 있다는 것이다. 물론 그 이유에 대해서는 알 수 없다. 다만 우리가 특정 일자가 거래일자였는지를 확인하고자 하는 이유는 바로 거래일이라는 개념이 거래를 진행하는 데에 있어 생각보다 큰 영향력을 갖기 때문이다. 예를 들어 미수를 통해 특정 종목에 비중을 실어 매수를 하는 알고리즘이 있다고 했을 때 매수..

지난 게시글에서 실시간 데이터가 발생한 후 해당 데이터를 기반으로 가격 데이터를 어떻게 비교하여 거래를 진행하게 되는지에 대해 살펴보았고, 마지막에는 "과연 하나의 알고리즘만 사용할 것인가?"하는 소제목과 함께 끝마쳤다. 그럼 이제 그 부분이 뭔 소린지 다시 한 번 살펴보도록 하자. 나는 진짜 하나의 알고리즘만 쓸 건데? 뭐, 백 번 양보해서 정말 하나의 알고리즘만 사용할 것이라고 가정해보도록 하자. 당신은 얼마 가지 않아 "어.. 이런 유형의 주가 흐름은 비중을 조금 더 싣고, 이런 유형의 주가 흐름은 비중을 조금 더 줄이고 싶은데.."하는 생각이 들 것이다. 이럴 때 사용할 수 있는 것이 바로 해당 종목의 거래 유형 번호를 저장하는 것이다. 아래의 도표를 살펴보도록 하자. 만약 당신의 주가 데이터를 ..

이번 게시글에서는 키움증권 Open API를 이용한 자동 매매 시스템을 구축하고자 할 때, 어떠한 로직을 통해 이루어져야 하는지에 대해 간략하게나마 살펴볼 예정이다. 게시글을 통해 "아. 이러이러한 로직을 거쳐 동작하도록 구축하면 되겠구나."하는 정도의 감만 온다면 이 게시글의 목표는 모두 달성한 것이라 볼 수 있다. 키움증권 Open API는 기본적으로 실시간 등록을 통해 데이터 조회가 이루어진다. 그 말인 즉슨, 우리가 거래하고자 하는 종목은 실시간 등록이 되어 있어야 실시간으로 거래를 진행할 수 있다는 것이다. 대략적으로 설명하자면, 실시간 데이터는 아래와 같은 로직으로 이루어진다. SetRealReg(scrno, codelist, fidlist, realtype) : 실시간 조회 종목으로 등록 ↓..

거래 내역 조회하기 (1) 게시글 바로가기 거래 내역 조회하기 (2) 게시글 바로가기 거래 내역 조회하기 (3) 게시글 바로가기 이제 "주문구분"의 값이 무엇인가에 따라 데이터를 다른 곳에 입력하기만 하면 거래 내역은 모두 조회하게 된다. 주문 구분에 따라 데이터 입력하기 : def opw00007(trcode, recordname) 지난 게시글에서 현금 매수와 현금 매도까지 구분해두었다. 다만 이제 본인이 제작한 것은 분할매수의 알고리즘을 가지고 있다고 가정했을 경우에 필요한 데이터들이기 때문에, 매수 데이터가 발생했을 때 해당 매수 거래가 첫 번째 매수인지 두 번째 매수인지를 구분해야 할 것이다. 그러기 위해서는 앞서 제작했던 self.temporary_hold_account 변수의 ['first_b..

거래 내역 조회하기 (1) 게시글 바로가기 거래 내역 조회하기 (2) 게시글 바로가기 이번 게시글에서는 "주문구분"의 값이 "매수"인가 "매도"인가를 바탕으로 주문의 성격을 구분하고, 그를 바탕으로 거래 내역 데이터를 데이터프레임에 입력할 것이다. 다만 정말 중요하고 중요한 주의사항이 있다면, 이는 항상 일관적인 거래 방식을 따라 거래가 이루어졌어야 한다는 것이다. 예를 들어, 최대 2번의 분할매수가 이루어질 수 있고 매도는 최대 2번에 걸쳐 분할 매도가 이루어지는 거래 알고리즘이 있다고 가정해보자. 이 때 본인이 장을 보다가 프로그램이 아닌 본인이 "어, 이 종목은 사야겠는데?"하는 생각에 외부의 개입으로 추가적인 매수가 이루어진 경우에는 2번의 분할매수와 2번의 분할매도라는 기존의 알고리즘에서 벗어나..

거래 내역 조회하기 (1) 게시글 바로가기 이제 지난 게시글에 이어서 요청한 데이터를 받아오는 부분을 구축해보도록 하자. OnReceiveTrData 내에서 함수랑 연결해주기 self._commrqdata("rq_opw00007", "opw00007", 0, '0351') 지난 게시글에서 데이터를 전송하는 commrqdata(rqname, trcode, prenext, scrno) 함수 내에서 rqname 안에 "rq_opw00007"을 입력했었으니, 이제는 OnReceiveTrData 내에서 if rqname == "rq_opw00007"을 통해 특정 함수와 연결해주는 코드를 제작해야 한다. def receive_trdata(self, scrno, rqname, trcode, recordname, pr..

키움증권 Open API의 경우에는 주문이나 차트 데이터 조회 등과 같은 것들에 대해서는 정말 손쉽게 사용할 수 있도록 친절하게 설명하고 있지만, 문제는 주문 내역을 관리하기 위해 주문일자를 제공한다거나 하는 등의 데이터는 잘 제공하지 않고 있다. ※ 키움증권 Open API 관계자가 이 글을 볼 리는 없지만, 만약 본다면 이 부분은 꼭 추가해주길 바랍니다. 본격적으로 거래 내역을 조회하기 전에 앞서, 일단 여기서 사용하고자 하는 트랜잭션(Transaction, 이하 TR)은 opw00007이다. opw00007을 사용하기 위해서는 계좌와 관련된 데이터를 전달해줘야 하는데, 계좌 데이터는 직접 입력을 해주어도 되고 다른 TR을 이용해서 계좌 데이터를 얻어온 후에, 그 데이터를 그대로 전달해줘도 된다. O..

키움증권 Open API - 관심종목 관리하기 (1) 키움증권 Open API - 관심종목 관리하기 (2) 지난 게시글에서는 기존에 설정한 조건검색식이 찾아낸 종목코드를 얻어오는 방법까지 확인했다. 다만 관심종목에 추가하기 위해서는 해당 종목의 데이터가 필요하기 마련히고 더군다나 해당 종목을 매수할 계획이 있다면 매수를 진행할 가격까지도 사전에 계산해서 관심종목 데이터 안에 입력해주어야 한다. 아직은 이 프로세스가 어렵게 느껴질 수 있겠지만, 엄밀히 따지면 반드시 필요한 절차에 해당하는 부분이므로 이해가 가지 않는다고 하더라도 그냥 그대로 따라하면 큰 어려움 없이 프로그램을 만들 수 있다. 일단 본격적인 내용을 설명하기 전에 앞서, 조건검색식을 통해 종목을 관리할 수 있는 두 가지 방법에 대해 알아보자...

지난 게시글에서 언급했듯, 이번 글에서는 개별적 문제점들에 대한 해결 방법을 살펴볼 예정이다. 다만 문제점 ①이 아닌 문제점 ②를 먼저 다룰 예정인데, 이렇게 해야 수순이 맞다. 왜냐하면 관심종목이라는 역할을 수행할 수 있는 데이터베이스를 생성하기 위해서는 일단 대입할 종목코드 리스트가 필요한데, 그 종목코드 리스트는 조건검색식[0151]을 통해야 보다 수월하게 데이터를 조회할 수 있기 때문이다. 키움증권 상에서 조건검색식을 만드는 방법에 대해서는 여타 다른 게시글에서 충분히 설명하고 있으니 검색해서 보시길 바란다. 본격적인 설명에 앞서 영웅문 내에서 설정한 조건검색식의 조건을 바탕으로 선정된 종목을 살펴보도록 하겠다. A : [골든 크로스] 10일 이동평균선이 20일 이동평균선을 D : [골든 크로스]..