해커를 꿈꾸는 개발자

파이썬 암호화폐 / 빗썸 API를 이용하여 매수, 매도하기

빗썸 API를 이용하여 매수와 매도를 해보겠습니다. 

API key, Secret Key를 얻는 방법은 아래 링크에서 확인하시면 됩니다. 

zidarn87.tistory.com/153

매도하기

매도는 sell_limit_order 함수를 이용하시면 됩니다. 

첫번째 전달인자는 ticker이며, 

두번째 전달인자는 매도하려는 가격, 

세번째 전달인자는 매도하려는 수량입니다. 

order = bithumb.sell_limit_order("BTC", 13100000, 1)
print(order)

잔여 보유량은 0.044 정도인데, 1을 판매하려고 할 때, 아래와 같이 에러 메시지가 출력됩니다. 

sell_limit_order 함수의 세번째 전달인자인 매도하려는 수량을 현재 가지고 있는 수량의 일부분을 넣어보도록 하겠습니다. 그럼 아래와 같이 지정가 매도주문(ask), 주문번호(C0101000000191021689)를 확인할 수 있습니다. 

빗썸에서도 매도된 것을 확인할 수 있습니다. 

print("팔려는 금액: ", btc_price * 0.004)

order = bithumb.sell_limit_order("BTC", 13100000, 0.004)
print(order)

거래내역

매수하기

매수는 buy_limit_order 함수를 이용합니다. 

첫번째 전달인자는 ticker이며,

두번째 전달인자는 매수하려는 가격, => (int형으로 지정해야 합니다)

세번째 전달인자는 매수하려는 수량입니다. 

print("현재 비트코인 시세: ", btc_price)
print("사려는 금액: ", btc_price * 0.0001)

order = bithumb.buy_limit_order("BTC", int(btc_price), 0.0001)
print(order)

빗썸에서 아래 거래 내역을 확인하실 수 있습니다. 

주문량이 현재 잔여 원화보다 크다면 아래와 같이 에러 메시지를 출력합니다. 

참고로 빗썸은 체결 수수료가 0.15%입니다. 매수 주문 시에는 주문 체결 수량을 기준으로 수수료가 계산되고 수수료를 제외한 수량이 입금됩니다.

파이썬 암호화폐 / 빗썸 API를 이용하여 잔고 조회하기

빗썸에서 제공하는 API를 사용하여, 잔고 조회를 해보도록 하겠습니다. 

우선 빗썸에 로그인하여 계정 관리 페이지에 들어갑니다. 

www.bithumb.com/

계정관리 페이지에 API 관리 기능으로 들어갑니다. 

API 설정을 추가하여, API Key와 Secret Key를 가져오도록 하겠습니다. 

API 활성화 시 그 API로 어떠한 기능을 할지에 대한 설정을 합니다. 

아래 기능에 대해 사용할 설정에 체크를 합니다. 

IP 주소와 출금 기능 주소를 설정합니다. 

이 설정은 하지 않아도 API Key와 Secret Key를 가져올 수 있습니다. 

마지막으로 비밀번호와 ARS 인증을 하면 API KEY 생성을 할 수 있습니다. 

그러면 아래와 같이 API Key와 Secret Key가 생성되는 것을 확인할 수 있습니다. 

그리고 활성화 버튼을 누르면 됩니다.

생성된 API Key와 Secret Key를 아래 Bithumb 함수에 넣어주면 연결됩니다. 

import pybithumb

connect_key = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
secret_key  = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

bithumb = pybithumb.Bithumb(connect_key, secret_key)

모든 티겟중에 보유한 잔고를 출력해 보도록 하겠습니다. 

get_banlance에 ticker를 넣어주면, 그 ticker에 대한 잔고를 출력하게 됩니다. 

튜플 안에는 네 개의 값이 저장되어 있는데 앞에서부터 순서대로 비트코인의 총 잔고, 거래 중인 비트코인의 수량, 보유 중인 총원화, 주문에 사용된 원화를 의미합니다. 

for ticker in pybithumb.get_tickers() :
    balance = bithumb.get_balance(ticker)
    print(ticker, " : ", balance)
    time.sleep(0.1)

보유중인 잔여 BTC의 원화가치로 환산해보겠습니다. 

get_current_price 함수는 현재 원화가치를 가져올 수 있습니다. 

보유중인 BTC의 잔여 수량과 현재 원화가치를 곱하면 BTC의 원화가치를 구할 수 있습니다. 

btc_price = pybithumb.get_current_price("BTC")
btc_balance = bithumb.get_balance("BTC")
print(type(btc_price))
print(type(btc_balance[0]))
print("BTC price : ", float(btc_price) * float(btc_balance[0]))

전체코드

import pybithumb
import time

connect_key = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
secret_key  = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

bithumb = pybithumb.Bithumb(connect_key, secret_key)


for ticker in pybithumb.get_tickers() :
    balance = bithumb.get_balance(ticker)
    print(ticker, " : ", balance)
    time.sleep(0.1)


btc_price = pybithumb.get_current_price("BTC")
btc_balance = bithumb.get_balance("BTC")
print(type(btc_price))
print(type(btc_balance[0]))
print("BTC price : ", float(btc_price) * float(btc_balance[0]))

파이썬 암호화폐  / pybithumb 모듈로 빗썸 비트코인 정보 가져오기

빗썸에 가입하지 않고, 빗썸에서 제공하는 API를 통해 가상화폐의 현재가와 거래량 등의 정보를 가져올 수 있습니다. 

이 API를 사용하는 방법에 대해서 살펴보겠습니다. 

먼저 pybithumb 모듈을 설치합니다. 

pip install pybithumb 

pybithumb를 import하고, 가상화폐 티커 목록과 총 갯수 정보를 가져오겠습니다. 

간단하게 pybithumb 모듈의 get_tickers() 함수로 티커 목록을 가져옵니다. 

tickers = pybithumb.get_tickers()
print(tickers)
print("total : " , len(tickers))

그리고 get_current_price() 함수로 원하는 티커의 현재가를 가져올 수 있습니다. 

BTC(비트코인)이 가장 유명하니, 해당 현재가를 가져오도록 하겠습니다.

price = pybithumb.get_current_price("BTC")
print("BTC price : ", price)

get_market_detail() 함수는 24시간 동안의 저가/고가/거래금액/거래량 정보를 가져옵니다.

detail = pybithumb.get_market_detail("BTC")
print(detail)

get_orderbook() 함수로는 원하는 티커의 호가 정보를 가져옵니다. 

timestamp, payment_currency, order_currency, bids, asks 정보를 표시하는데, 

bids는 매수 호가이며, asks는 매도 호가 정보입니다.

orderbook = pybithumb.get_orderbook("BTC")
print(orderbook)

전체 코드

import pybithumb

tickers = pybithumb.get_tickers()
print(tickers)
print("total : " , len(tickers))

price = pybithumb.get_current_price("BTC")
print("BTC price : ", price)

detail = pybithumb.get_market_detail("BTC")
print(detail)

orderbook = pybithumb.get_orderbook("BTC")
print(orderbook)

파이썬 주식 / pandas로 상장법인 목록을 읽어와 Listview로 출력하기

1) read_html() 함수로 파일 읽기

한국거래소 기업공시채널(kind.krx.co.kr) 상장법인상세정보 > 상장법인목록에서 excel을 다운받아 read_html() 함수로 상장법인 목록을 읽습니다. 

column명이 한글로 되어 있어서 영문으로 변경하였고, 업종코드는 총 6자리로 표시하도록 하였습니다. (26이면 000026으로)

#df = pd.read_html('https://kind.krx.co.kr/corpgeneral/corpList.do?method=download&searchType=13')[0]
df = pd.read_html('D:\\test.xls')
dfs = df[0]
print(dfs.columns)

dfs.rename(columns={"회사명":"name"}, inplace=True)
dfs.rename(columns={"종목코드":"code"}, inplace=True)
dfs['code'] = dfs['code'].map('{:06d}'.format)
dfs.rename(columns={"업종":"type"}, inplace=True)
dfs.rename(columns={"주요제품":"major"}, inplace=True)
dfs.rename(columns={"상장일":"start_date"}, inplace=True)
dfs.rename(columns={"결산월":"settlement"}, inplace=True)
dfs.rename(columns={"대표자명":"representative"}, inplace=True)
dfs.rename(columns={"홈페이지":"homepage"}, inplace=True)
dfs.rename(columns={"지역":"region"}, inplace=True)
print(dfs.columns)

2) 가져온 상장법인목록을 Listbox 및 Label로 정보 표시하기

이 내용은 아래 링크를 참조합니다. 

https://zidarn87.tistory.com/70?category=415247

전체 코드

import numpy as np
import pandas as pd
from tkinter import *

#df = pd.read_html('https://kind.krx.co.kr/corpgeneral/corpList.do?method=download&searchType=13')[0]
df = pd.read_html('D:\\test.xls')
dfs = df[0]
print(dfs.columns)

dfs.rename(columns={"회사명":"name"}, inplace=True)
dfs.rename(columns={"종목코드":"code"}, inplace=True)
dfs['code'] = dfs['code'].map('{:06d}'.format)
dfs.rename(columns={"업종":"type"}, inplace=True)
dfs.rename(columns={"주요제품":"major"}, inplace=True)
dfs.rename(columns={"상장일":"start_date"}, inplace=True)
dfs.rename(columns={"결산월":"settlement"}, inplace=True)
dfs.rename(columns={"대표자명":"representative"}, inplace=True)
dfs.rename(columns={"홈페이지":"homepage"}, inplace=True)
dfs.rename(columns={"지역":"region"}, inplace=True)
print(dfs.columns)

def CurSelect(evt):
    value = str((lb.get(lb.curselection())))
    index = str((lb.index(lb.curselection())))
    print(value)
    print(index)

    count = lb.index(lb.curselection())
    name_w['text'] = dfs.loc[count, 'name']
    code_w['text'] = dfs.loc[count, 'code']
    type_w['text'] = dfs.loc[count, 'type']
    major_w['text'] = dfs.loc[count, 'major']
    start_date_w['text'] = dfs.loc[count, 'start_date']
    settlement_w['text'] = dfs.loc[count, 'settlement']
    representative_w['text'] = dfs.loc[count, 'representative']
    homepage_w['text'] = dfs.loc[count, 'homepage']
    region_w['text'] = dfs.loc[count, 'region']


window = Tk()
window.geometry("700x400")

lb = Listbox(window, height=5, selectmode=SINGLE)

lb.bind('<<ListboxSelect>>',CurSelect)
lb.pack()
for i in dfs.index:
    val = dfs.loc[i, 'name']
    lb.insert(END, val)

name_l = Label(window, text="회사명 : ")
name_l.pack()
name_l.place(x=0, y=120, anchor='sw')

name_w = Label(window, text="N/A")
name_w.pack()
name_w.place(x=50, y=120, anchor='sw')

code_l = Label(window, text="종목코드 : ")
code_l.pack()
code_l.place(x=0, y=120+30, anchor='sw')

code_w = Label(window, text="N/A")
code_w.pack()
code_w.place(x=65, y=120+30, anchor='sw')

type_l = Label(window, text="업종 : ")
type_l.pack()
type_l.place(x=0, y=120+30+30, anchor='sw')

type_w = Label(window, text="N/A")
type_w.pack()
type_w.place(x=40, y=120+30+30, anchor='sw')

major_l = Label(window, text="주요제품 : ")
major_l.pack()
major_l.place(x=0, y=120+30+30+30, anchor='sw')

major_w = Label(window, text="N/A")
major_w.pack()
major_w.place(x=65, y=120+30+30+30, anchor='sw')

start_date_l = Label(window, text="상장일 : ")
start_date_l.pack()
start_date_l.place(x=0, y=120+30+30+30+30, anchor='sw')

start_date_w = Label(window, text="N/A")
start_date_w.pack()
start_date_w.place(x=50, y=120+30+30+30+30, anchor='sw')

settlement_l = Label(window, text="결산월 : ")
settlement_l.pack()
settlement_l.place(x=0, y=120+30+30+30+30+30, anchor='sw')

settlement_w = Label(window, text="N/A")
settlement_w.pack()
settlement_w.place(x=50, y=120+30+30+30+30+30, anchor='sw')

representative_l = Label(window, text="대표자명 : ")
representative_l.pack()
representative_l.place(x=0, y=120+30+30+30+30+30+30, anchor='sw')

representative_w = Label(window, text="N/A")
representative_w.pack()
representative_w.place(x=65, y=120+30+30+30+30+30+30, anchor='sw')

homepage_l = Label(window, text="홈페이지 : ")
homepage_l.pack()
homepage_l.place(x=0, y=120+30+30+30+30+30+30+30, anchor='sw')

homepage_w = Label(window, text="N/A")
homepage_w.pack()
homepage_w.place(x=65, y=120+30+30+30+30+30+30+30, anchor='sw')

region_l = Label(window, text="지역 : ")
region_l.pack()
region_l.place(x=0, y=120+30+30+30+30+30+30+30+30, anchor='sw')

region_w = Label(window, text="N/A")
region_w.pack()
region_w.place(x=40, y=120+30+30+30+30+30+30+30+30, anchor='sw')


window.mainloop()