이전 포스팅에 이어서 pykrx를 이용해 한국거래소 KRX 정보데이터시스템에서 데이터를 가져오는 내용을 좀 더 살펴본다. 이번에는 공매도 정보를 가져와볼 텐데 공매도 데이터는 2일 이전 데이터가 제공된다. 아마 공매도 데이터는 완전히 전산화되어 있지 않기 때문인 듯하다. 우선 개별 종목의 날짜별 공매도 정보를 불러와보자.
from pykrx import stock
df = stock.get_shorting_status_by_date('20231201', '20240326', '005930')
print(df)공매도 거래량, 잔고, 거래대금, 잔고금액이 제공된다.
이번에는 특정 일자의 전 종목의 공매도 데이터를 받아와보자. 단, 공매도 데이터는 pykrx 다른 기능들처럼 동일한 함수명으로 호출하지 않는다. 이번에는 get_shorting_volume_by_ticker를 이용한다. 두 번째 파라메터에는 시장을 넣을 수 있는데, 지정하지 않을 경우에는 'KOSPI'가 기본값이며 'KOSDAQ', KONEX' 역시 사용할 수 있다.
df = stock.get_shorting_volume_by_ticker('20240321', 'KOSPI')
print(df)
해당 데이터는 상장주식수 or 시가총액, 거래량 or 거래대금고 엮어서 사용하면 꽤나 의미있는 데이터는 뽑을 수 있을 듯하다. 근데 비슷한 데이터를 거래소에서 이미 제공한다. 시가총액과 깔려있는 공매도 금액을 대사 하여 공매도 비율까지 보여주는데 이는 get_shorting_balance_by_date를 사용하면 된다.
df = stock.get_shorting_balance_by_date('20231215', '20240321', '005930')
print(df)
투자자별 공매도 거래실적 역시 제공한다. 다만 이 기능은 개별 종목은 지원이 안되는듯. 공매도 수량과 공매도 금액을 보는 펑션이 두 개로 쪼개져 있다. 한 번에 나오면 좋았을 텐데 말이다. 한 번에 출력해 보자.
df = stock.get_shorting_investor_volume_by_date('20231215', '20240321', 'KOSPI')
print(df)
df = stock.get_shorting_investor_value_by_date('20231215', '20240321', 'KOSPI')
print(df)
이 외에 top 50 펑션들도 제공하는데 공매도 거래비중 top 50, 공매도 잔고 top 50이다. 역시 한 번에 출력해 보겠다.
df = stock.get_shorting_volume_top50('20240321', 'KOSPI')
print(df)
df = stock.get_shorting_balance_top50('20240321', 'KOSPI')
print(df)
공매도 관련 기능들은 여기까지다. 다음 포스팅에서는 ETF, ETN 관련 내용을 적어보겠다.
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