KFinanceDataReader
Install
pip install KFinanceDataReader
요약
한국의 주요 금융 데이터 추출을 위한 library
장점
본 프로젝트는 다양한 source의 금융데이터를 활용하기 편한 형식으로 수집한다.
- 데이터 수집 파라미터 형식의 통일
- 추출된 데이터 형식의 통일
요구사항
- 거시경제 지표 추출을 위해
ECOS API KEY가 필요하다. - 기업 재무제표 지표 추출을 위해
DART API KEY가 필요하다.
example을 확인하세용.
from KFinanceDataReader import KFinanceDataReader
k_finance_data_reader = KFinanceDataReader()
# 거시 경제 지표(한국은행 API-KEY 필요)
MacroDataReader = k_finance_data_reader.MacroDataReader
macro_data_reader = MacroDataReader(ecos_api_key)
## 금리 (기준금리, 예금금리, 대출금리)
interest_rate_df = macro_data_reader.get_interest_rate_df(start_date, end_date)
## 채권 (국고채 1년 / 국고채 3년 / 국고채 5년 / 국고채 10년 / 국고채 20년)
bond_yield_df = macro_data_reader.get_bond_yield_df(start_date, end_date)
## 환율 관련 (원/달러, 원/엔화, 원/위안, 원/유로)
exchange_rate_df = macro_data_reader.get_exchange_rate_df(start_date, end_date)
## 물가 지수 (소비자 물가지수 / 생산자 물가지수 / 수출 물가지수 / 수입 물가지수)
price_index_df = macro_data_reader.get_price_index_df(start_date, end_date)
## 무역 (무역수지 / 수출 총지수 / 수출 총액 / 수입 총지수 / 수입 총액)
trade_balance_df = macro_data_reader.get_trade_balance_df(start_date, end_date)
"""------------------------------------------------------------------"""
# 시장 데이터
MarketDataReader = k_finance_data_reader.MarketDataReader
market_data_reader = MarketDataReader()
kospi_info_df = market_data_reader.get_kospi_info_df()
kospi_ohlcv_df = market_data_reader.get_kospi_ohlcv_df(start_date, end_date)
kospi_trader_df = market_data_reader.get_kospi_trader_df(start_date, end_date)
kosdaq_info_df = market_data_reader.get_kosdaq_info_df()
kosdaq_ohlcv_df = market_data_reader.get_kosdaq_ohlcv_df(start_date, end_date)
kosdaq_trader_df = market_data_reader.get_kosdaq_trader_df(start_date, end_date)
"""------------------------------------------------------------------"""
# 기업 재무제표 (DART API-KEY 필요)
CorpDataReader = k_finance_data_reader.CorpDataReader
corp_data_reader = CorpDataReader(dart_api_key)
reprt_codes = [
'11011', # 사업보고서
'11012', # 반기보고서
'11013', # 1분기보고서
'11014', # 3분기보고서
]
years = [
'2024',
'2023',
'2022',
'2021',
'2020',
]
reprt_code = '11011'
year = '2023'
fundamentals_df = corp_data_reader.get_fundamentals_df(stock_codes, reprt_code, year)
Metadata
Release files for KFinanceDataReader 1.1.0
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | |
|---|---|---|---|
| kfinancedatareader-1.1.0.tar.gz | 15.3 kB | Details |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| KFinanceDataReader-1.1.0-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details |
Total release size: 42.0 kB
Release files / kfinancedatareader-1.1.0.tar.gz
| Download URL | kfinancedatareader-1.1.0.tar.gz |
|---|---|
| Size | 15.3 kB |
| Tags | Source |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
9182fb68f8f4cd691429504d1b3772dd9f0c6e01fc1cd668ff16dbb047e9e4f5
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
964f89aaef6dc024e7bd568bbacee7a6b8da2da765ce7455f417e7910a2a1d55
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
twine/5.1.1 CPython/3.11.5
|
Release files / KFinanceDataReader-1.1.0-py3-none-any.whl
| Download URL | KFinanceDataReader-1.1.0-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 26.7 kB |
| Tags | Python 3 |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
0adfb1b975d82b6b8a9af1a0c3d186ea2c0fa519b7d48269e356a4384d48711c
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
c156dff48e4229b585d36da6c5c732cc14861187939f0fa6ff1059e5f8df5ae6
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| Upload date | |
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No |
| Uploaded via |
twine/5.1.1 CPython/3.11.5
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