def get_etf_price_deviation(fromdate: str, todate: str,
ticker: str) -> DataFrame:
"""주어진 기간동안 특정 종목의 괴리율 추이를 반환
Args:
fromdate (str): 조회 시작 일자 (YYYYMMDD)
todate (str): 조회 종료 일자 (YYYYMMDD)
ticker (str): 조회 종목의 티커
Returns:
DataFrame:
종가 NAV 괴리율
날짜
2020-01-02 8285 8302.580078 -0.209961
2020-01-03 8290 8297.889648 -0.099976
2020-01-06 8150 8145.950195 0.049988
2020-01-07 8220 8226.049805 -0.070007
2020-01-08 7980 7998.839844 -0.239990
"""
isin = EtfTicker().get_isin(ticker)
df = 괴리율추이().fetch(fromdate, todate, isin)
df = df[['TRD_DD', 'CLSPRC', 'LST_NAV', 'DIVRG_RT']]
df.columns = ['날짜', '종가', 'NAV', '괴리율']
df = df.set_index('날짜')
df = df.replace(',', '', regex=True)
df = df.astype({"종가": np.uint32, "NAV": np.float32, "괴리율": np.float16})
df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%Y/%m/%d')
return df.sort_index()
def get_etf_tracking_error(fromdate: str, todate: str,
ticker: str) -> DataFrame:
"""주어진 기간동안 특정 종목의 추적 오차율을 반환
Args:
fromdate (str): 조회 시작 일자 (YYYYMMDD)
todate (str): 조회 종료 일자 (YYYYMMDD)
ticker (str): 조회 종목의 티커
Returns:
DataFrame:
NAV 지수 추적오차율
날짜
2020-01-02 8302.580078 1819.109985 0.320068
2020-01-03 8297.889648 1818.130005 0.320068
2020-01-06 8145.950195 1784.719971 0.320068
2020-01-07 8226.049805 1802.339966 0.320068
2020-01-08 7998.839844 1752.359985 0.320068
"""
isin = EtfTicker().get_isin(ticker)
df = 추적오차율추이().fetch(fromdate, todate, isin)
df = df[['TRD_DD', 'LST_NAV', 'OBJ_STKPRC_IDX', 'TRACE_ERR_RT']]
df.columns = ['날짜', 'NAV', '지수', '추적오차율']
df = df.set_index('날짜')
df = df.replace(',', '', regex=True)
df = df.astype({"NAV": np.float32, "지수": np.float32, "추적오차율": np.float16})
df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%Y/%m/%d')
return df.sort_index()
def get_etf_portfolio_deposit_file(date: str, ticker: str) -> DataFrame:
"""Portfolio Deposit File 조회
Args:
date (str): 조회 일자 (YYMMDD)
ticker (str): 조회 종목 티커
Returns:
DataFrame:
종목명 계약수 금액 비중
티커
005930 삼성전자 8175.0 694875000 16.531250
000660 SK하이닉스 972.0 126360000 2.949219
051910 LG화학 80.0 77120000 1.849609
035420 NAVER 219.0 65809500 1.570312
"""
isin = EtfTicker().get_isin(ticker)
df = PDF().fetch(date, isin)
df = df[[
'COMPST_ISU_CD', 'COMPST_ISU_NM', 'COMPST_ISU_CU1_SHRS', 'VALU_AMT',
'COMPST_RTO'
]]
df.columns = ['티커', '종목명', '계약수', '금액', '비중']
# NOTE: 웹 서버가 COMPST_ISU_CD에 ISIN과 축향형을 혼합해서 반환한다. Why?
df['티커'] = df['티커'].apply(lambda x: x[3:9] if len(x) > 6 else x)
df = df.set_index('티커')
df = df.replace(',', '', regex=True)
# - empty string은 int, float로 형변환 불가
# -> 이 문제를 해결하기 위해 '-' 문자는 0으로 치환
df = df.replace('-', '0', regex=True)
df = df.astype({"계약수": np.float32, "금액": np.uint64, "비중": np.float16})
return df
def get_etf_ohlcv_by_date(fromdate: str, todate: str,
ticker: str) -> DataFrame:
"""주어진 기간동안 특정 ETF의 OHLCV
Args:
fromdate (str): 조회 시작 일자 (YYYYMMDD)
todate (str): 조회 종료 일자 (YYYYMMDD)
ticker (str): 조회 종목의 티커
Returns:
DataFrame:
NAV 시가 고가 저가 종가 거래량 거래대금 기초지수
날짜
2020-01-02 830258.0 8290 8315 8270 8285 162 1342740 181911.0
2020-01-03 829789.0 8340 8365 8275 8290 29 241025 181813.0
2020-01-06 814595.0 8230 8230 8140 8150 32 261570 178472.0
2020-01-07 822605.0 8225 8225 8200 8220 238722 1960114040 180234.0
"""
isin = EtfTicker().get_isin(ticker)
df = 개별종목시세_ETF().fetch(fromdate, todate, isin)
df = df[[
'TRD_DD', 'LST_NAV', 'TDD_OPNPRC', 'TDD_HGPRC', 'TDD_LWPRC',
'TDD_CLSPRC', 'ACC_TRDVOL', 'ACC_TRDVAL', 'OBJ_STKPRC_IDX'
]]
df.columns = ['날짜', 'NAV', '시가', '고가', '저가', '종가', '거래량', '거래대금', '기초지수']
df = df.replace('\W', '', regex=True)
df = df.set_index('날짜')
df = df.astype({
"NAV": np.float32,
"시가": np.uint32,
"고가": np.uint32,
"저가": np.uint32,
"종가": np.uint32,
"거래량": np.uint64,
"거래대금": np.uint64,
"기초지수": np.float32
})
df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%Y%m%d')
return df.sort_index()