인덱스 리스트 생성

우선 인덱스 리스트를 생성해주자.

kor_index_list_df = pd.DataFrame()
market_list = ['KOSPI', 'KOSDAQ'] 
 
for market_nm in market_list:
    kor_index_list = stock.get_index_code_list(market=market_nm)
    for index_codes in kor_index_list:
        index_name = stock.get_index_code_name(index_codes)
        df = pd.DataFrame({'index_code':index_codes,
                           'index_code_nm':index_name,
                           'market': market_nm
                          }, index = [0])
        kor_index_list_df = pd.concat([kor_index_list_df,df])
        
kor_index_list_df = kor_index_list_df.reset_index(drop = True)
kor_index_list_df.head()

이렇게 index_code와 market과 함께 인덱스정보가 생성 되었다.

이는 다음과 같이 저장해주고 인덱스 코드는 따로 만들어 주자.

kor_index_code_list = kor_index_list_df['index_code']
kor_index_list_df.to_csv(f'data_crawler/kor_index_list_df.csv', index=False, mode='w')

인덱스 OHLCV 조회

이번에는 인덱스의 OHLCV 정보이다. stock.get_index_ohlcv()를 사용하며 지난 블로그와 형식은 같다.

for index_code in kor_index_code_list:
    file_name = 'kor_index_ohlcv'

    try:
        df_raw = stock.get_index_ohlcv(start_date, today_date1, index_code)
        df_raw = df_raw.reset_index()
        df_raw['index_code'] = index_code
        
        if not os.path.exists(f'data_crawler/{file_name}.csv'):
            df_raw.to_csv(f'data_crawler/{file_name}.csv', index=False, mode='w')
        else:
            df_raw.to_csv(f'data_crawler/{file_name}.csv', index=False, mode='a', header=False)
        
        print(f'{index_code} success')  
    except:
        print(f'{index_code} fail')   

간단하게 확인해보면 다음과 같은 테이블이 생성 된다.

df_raw.head(3).T

인덱스 등락률 조회

이번에는 인덱스의 등락률 정보이다. stock.get_index_fundamental()를 사용하며 지난 블로그와 형식은 같다.

for index_code in kor_index_code_list:
    file_name = 'kor_index_code_fundamental'
    
    try:
        df_raw = stock.get_index_fundamental(start_date, today_date1, index_code)
        df_raw = df_raw.reset_index()
        df_raw['ticker'] = index_code
        
        if not os.path.exists(f'data_crawler/{file_name}.csv'):
            df_raw.to_csv(f'data_crawler/{file_name}.csv', index=False, mode='w')
        else:
            df_raw.to_csv(f'data_crawler/{file_name}.csv', index=False, mode='a', header=False)
        
        print(f'{index_code} success')    
    except:
        print(f'{index_code} fail')  

간단하게 확인해보면 다음과 같은 테이블이 생성 된다.

df_raw.head(3).T

인덱스 구성 종목 확인

이번에는 인덱스의 구성 종목을 확인해보자. 처음에 설명했듯, 인덱스는 특정한 규칙을 기준으로 주식정보를 모아놓은 것이라고 설명을 했었고 그 예로 코스피 200을 예로 들었다. 우리가 수집했던 인덱스에는 어떤 주식 정보들이 모아져 있는지 확인해보자. stock.get_index_portfolio_deposit_file()함수를 사용한다. 그리고 이는 저장하지 않는다. 2번의 merge를 통해 인덱스 마스터를 따로 만들어 주도록 하자.

index_code_info = pd.DataFrame()
for i in kor_index_list_df['index_code']:
    pdf = stock.get_index_portfolio_deposit_file(str(i))
    df = pd.DataFrame({'ticker':pdf,
                       'index_code': str(i)})
    index_code_info = pd.concat([index_code_info, df])
index_code_info = index_code_info.reset_index(drop = True)

이렇게 수집을 했고 확인해보면 다음과 같이 index_code에 따른 ticker를 확인할 수 있다. 그러나 여기서 우리는 index_code의 정보를 알고 싶으니 이에 따른 merge 과정이 한번 필요 하다.

index_code_info.head()

우선 다음을 보자. 처음에 수집했던 index 정보 이고 우리는 여기서 index_code를 기준으로 merge를 진행 해주도록 하겠다.

kor_index_list_df.head()

다음과 같이 pd.merge() 함수를 사용하여 merge를 진행 한다. 이로써 index 에 해당하는 정보를 얻을 수 있었다. 이번에는 이 ticker에 대한 정보를 가져오도록 하자.

index_code_info_2  = pd.merge(index_code_info, kor_index_list_df,
        how = 'left',
        on = 'index_code')
        
index_code_info_2.head()

ticker에 대한 정보를 가져 오기 위해서는 우선 지난 블로그에서 만들어 두었던 kor_ticker_list_df 를 불러와 보자.

kor_ticker_list_df = pd.read_csv(f'data_crawler/kor_ticker_list.csv')
kor_ticker_list_df.head()

kor_ticker_list_df를 불러왔으면 이제 여기서 충돌을 피하기 위해 market를 제외한 나머지를 merge 해주도록 하자. 여기서는 ticker를 기준으로 merge를 진행 한다.

index_code_master  = pd.merge(index_code_info_2, ticker_list_df[['ticker','corp_name']],
        how = 'left',
        on = 'ticker')
        
index_code_master.head()

이렇게 생성된 index_code_master은 다음과 같이 저장해주고 마무리 하도록 하자.

index_code_master.to_csv(f'data_crawler/index_code_master.csv', index=False, mode='w')