C# XingAPI - ACF 검색 결과로 구한 CSV 파일을 통해 퀀트 종목 찾기
지난 글에서,
C# XingAPI - ACF 파일을 이용한 퀀트 종목 찾기(t1857)
; https://www.sysnet.pe.kr/2/0/13046
ACF로 종목을 결정한 후, 그 결과로부터 다시
t3320을 이용해 PER, PBR, PCR, PSR을 구하고, 이후 정렬을 통해 4가지 지표를 종합한 순위를 정하려고 했는데요, 아쉽게도 t3320의 이해할 수 없는 반환 결과로 인해 완료를 짓지 못하고 포기하게 되었습니다.
어쨌든, 살펴봤으니 굳이 완결을 지어야겠는데요. ^^; 약간 우회 방법을 이용하면 그래도 그 ACF 결과를 이용해 평균 순위를 내는 것이 가능합니다. 이를 위해, HTS의 "e종목검색" 화면을 보면 우측 하단에 "종목전송"이라는 버튼을 볼 수 있는데요,
이것을 이용하면 Excel 파일로 내보내기가 가능합니다. 재미있는 것은, 이때 "전략작성"의 조건으로 지정했던 "값"도 함께 출력시킬 수 있다는 점입니다.
따라서, 일단 그 결과를 Excel로 저장하고, 그것을 다시 CSV 파일로 저장하면 이후부터는 (XingAPI와는 별개로) 그냥 C# 코드를 이용해 평균 순위를 구하는 것이 가능합니다.
가령, 지난 결과를 (Excel을 경유해) CSV로 저장하면 이렇게 나옵니다.
,코드,종목명,현재가,전일대비,등락률,거래량,L일H,PCR(C),PBR(D),PSR(E),PER(F)
1,000060,메리츠화재,"44,250",300,0.68%,"114,041",,7,1.98,0.45,8.09
1,000070,삼양홀딩스,"84,900",-100,-0.12%,"4,044",,2,0.43,0.24,3.17
1,000150,두산,"90,200",600,0.67%,"115,212",,2,0.82,0.15,9.12
1,000210,DL,"63,600","-1,800",-2.75%,"98,565",,1,0.37,0.56,1.53
...[생략]...
음... csv 출력 파일도 참... 할 말을 잃게 만드는군요.
1) 우선, 헤더 필드명 중에서 첫 번째 필드가 누락돼 있습니다. 필요 없는 필드명이라 그럴 수 있겠지만, 사실 그렇게 따지면 그 필드에 해당하는 값도 모두 1이기 때문에 굳이 값을 출력할 필요도 없었을 것입니다.
2) 그리고 "현재가", "등락률"은 "숫자"로서가 아닌 "문자열"인 것처럼 겹따옴표가 함께 있습니다. 사실 이건 중간에 콤마(,)를 포함하기 때문에 csv 파일의 특성상 어쩔 수 없습니다. 하지만, 굳이 숫자 데이터에 콤마를 넣을 필요는 없었기 때문에 그냥 "44,250"이 아닌 44250으로 출력했다면 더 좋았을 것입니다.
3) 게다가, PCR 값의 경우 HTS "e종목검색" 화면에서는 7.45와 같은 2자리 소수점 이하 값을 포함하고 있지만, csv에서는 소수점 떼고 정수만 출력이 되고 있습니다.
에효~~~, 어쨌든 계속 진행해 보겠습니다. ^^;
가장 먼저 할 일은
CSV를 읽어서 적절하게 코드에서 사용할 수 있는 목록으로 가공을 해야 하는데요, 아쉽게도 csv가 저렇게 나와 있어서 어쩌면 단순 무식하게 파싱을 하는 것이 편할 수 있습니다.
하지만, 이번 기회에
nuget에 있는 csv parser 라이브러리의 사용법을 익히기 위해 시도를 해봤는데요, 그래서 다음과 같은 식의 코드가 나옵니다.
using CsvHelper;
using CsvHelper.Configuration;
using CsvHelper.TypeConversion;
using System.Globalization;
internal class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var config = new CsvConfiguration(CultureInfo.InvariantCulture)
{
HasHeaderRecord = true,
};
List<StockInfo> stocks;
using (var reader = new StreamReader("임시저장.CSV"))
using (var csv = new CsvReader(reader, config))
{
csv.Context.RegisterClassMap<StockInfoMap>();
stocks = csv.GetRecords<StockInfo>().ToList();
}
}
}
public class PercentConverter<T> : DefaultTypeConverter
{
public override object ConvertFromString(string text, IReaderRow row, MemberMapData memberMapData)
{
text = text.Trim('%');
return float.Parse(text);
}
public override string ConvertToString(object value, IWriterRow row, MemberMapData memberMapData)
{
return value.ToString() ?? "";
}
}
public class CurrencyConverter<T> : DefaultTypeConverter
{
public override object ConvertFromString(string text, IReaderRow row, MemberMapData memberMapData)
{
text = text.Trim('\"');
return long.Parse(text, NumberStyles.AllowThousands | NumberStyles.AllowLeadingSign);
}
public override string ConvertToString(object value, IWriterRow row, MemberMapData memberMapData)
{
return value.ToString() ?? "";
}
}
public class StockInfoMap : ClassMap<StockInfo>
{
public StockInfoMap()
{
Map(m => m.Nonce).Index(0);
Map(m => m.shcode).Index(1);
Map(m => m.hname).Index(2);
Map(m => m.price).Index(3).TypeConverter<CurrencyConverter<long>>();
Map(m => m.change).Index(4).TypeConverter<CurrencyConverter<long>>();
Map(m => m.diff).Index(5).TypeConverter<PercentConverter<float>>();
Map(m => m.volume).Index(6).TypeConverter<CurrencyConverter<long>>();
Map(m => m.LH).Index(7);
Map(m => m.PCR).Index(8);
Map(m => m.PBR).Index(9);
Map(m => m.PSR).Index(10);
Map(m => m.PER).Index(11);
}
}
public class StockInfo
{
public int Nonce { get; set; }
public string shcode { get; set; } // 코드
public string hname { get; set; } // 종목명
public long price { get; set; } // 현재가
public long change { get; set; } // 전일대비
public float diff { get; set; } // 등락률
public long volume { get; set; } // 거래량
public string LH { get; set; } // L일H
public float PCR { get; set; }
public float PBR { get; set; }
public float PSR { get; set; }
public float PER { get; set; }
}
솔직히, CsvHelper를 선택했을 때 저런 유형의 csv 파일을 읽을 수 있으리라고는 기대하지 않았습니다. 하지만, 해당 라이브러리 개발자가 워낙 다양한 유형의 CSV를 다뤄봤다는 듯이 ^^ 내부 확장 기능을 제공하고 있어 끝내 데이터를 읽어들이는데 문제는 없었습니다.
자, 그럼 이제 남은 작업은 PCR, PBR, PSR, PER에 대해 오름차순 정렬을 하고 그 순위를 매기는 것입니다. 이를 위해 순위를 담을 필드를 추가하고,
public class StockInfo
{
// ...[생략]...
public int PCROrder { get; set; }
public int PBROrder { get; set; }
public int PSROrder { get; set; }
public int PEROrder { get; set; }
}
다음과 같이
List.Sort 메서드를 사용해 각각의 필드에 대한 정렬과 순위를 매길 수 있습니다.
stocks.Sort(new SortField(m => m.PBR));
ApplyOrder(stocks, m => m.PBR, (m, value) => m.PBROrder = value);
stocks.Sort(new SortField(m => m.PCR));
ApplyOrder(stocks, m => m.PCR, (m, value) => m.PCROrder = value);
stocks.Sort(new SortField(m => m.PER));
ApplyOrder(stocks, m => m.PER, (m, value) => m.PEROrder = value);
stocks.Sort(new SortField(m => m.PSR));
ApplyOrder(stocks, m => m.PSR, (m, value) => m.PSROrder = value);
private static void ApplyOrder(List<StockInfo> stocks, Func<StockInfo, float> getField, Action<StockInfo, int> setOrder)
{
int order = 0;
float oldValue = float.MinValue;
int skip = 0;
foreach (var stock in stocks)
{
float currentValue = getField(stock);
if (oldValue != currentValue) // 다른 값인 경우, 누적된 같은 값의 순위를 반영
{
order++;
order += skip;
skip = 0;
oldValue = currentValue;
}
else // 같은 값은 등수가 같도록,
{
skip++;
}
setOrder(stock, order);
}
}
// 오름차순 정렬
public class SortField : IComparer<StockInfo>
{
Func<StockInfo, float> getField;
public SortField(Func<StockInfo, float> getField)
{
this.getField = getField;
}
public int Compare(StockInfo? x, StockInfo? y)
{
if (getField(x) == getField(y))
{
return 0;
}
if (getField(x) < getField(y))
{
return -1;
}
return 1;
}
}
자, 그럼 대충 끝나가는군요, 이제 저 순위를 종합해,
foreach (var item in stocks)
{
item.TotalOrder = item.PBROrder + item.PCROrder + item.PEROrder + item.PSROrder;
}
다시 정렬을 하면,
stocks.Sort(new SortField(m => m.TotalOrder));
foreach (var item in stocks)
{
Console.WriteLine(item);
}
public class StockInfo
{
// ...[생략]...
public int TotalOrder { get; set; }
public override string ToString()
{
return $"{hname:F2}({shcode}): PCR={PCR:F2}, PBR={PBR:F2}, PSR={PSR:F2}, PER={PER:F2}, Price={price}, TotalOrder = {TotalOrder}";
}
}
이렇게 4가지 지표를 종합해 낮은 값을 기준으로 목록이 출력되는 것을 확인할 수 있습니다.
오가닉티코스메틱(900300): PCR=1.00, PBR=0.10, PSR=0.09, PER=0.87, Price=485, TotalOrder = 19
E1(017940): PCR=1.00, PBR=0.26, PSR=0.07, PER=2.60, Price=50000, TotalOrder = 45
한화생명(088350): PCR=2.00, PBR=0.20, PSR=0.09, PER=2.08, Price=2855, TotalOrder = 55
이마트(139480): PCR=1.00, PBR=0.35, PSR=0.14, PER=2.29, Price=129000, TotalOrder = 103
GRT(900290): PCR=1.00, PBR=0.14, PSR=0.22, PER=1.86, Price=1225, TotalOrder = 107
매일홀딩스(005990): PCR=1.00, PBR=0.41, PSR=0.08, PER=3.17, Price=10500, TotalOrder = 134
DB금융투자(016610): PCR=2.00, PBR=0.30, PSR=0.20, PER=2.36, Price=6510, TotalOrder = 139
HDC(012630): PCR=2.00, PBR=0.18, PSR=0.09, PER=3.90, Price=7400, TotalOrder = 146
코오롱(002020): PCR=2.00, PBR=0.44, PSR=0.07, PER=2.79, Price=28250, TotalOrder = 151
계룡건설(013580): PCR=2.00, PBR=0.46, PSR=0.13, PER=2.08, Price=36350, TotalOrder = 176
하림지주(003380): PCR=1.00, PBR=0.47, PSR=0.09, PER=3.17, Price=10700, TotalOrder = 176
골든센츄리(900280): PCR=2.00, PBR=0.23, PSR=0.31, PER=1.80, Price=422, TotalOrder = 183
KISCO홀딩스(001940): PCR=2.00, PBR=0.35, PSR=0.21, PER=2.98, Price=18350, TotalOrder = 187
다우기술(023590): PCR=2.00, PBR=0.47, PSR=0.15, PER=2.50, Price=20950, TotalOrder = 199
한양증권(001750): PCR=2.00, PBR=0.42, PSR=0.21, PER=2.27, Price=13600, TotalOrder = 200
...[생략]...
지앤비에스엔지니어링(382800): PCR=9.00, PBR=2.11, PSR=1.89, PER=9.54, Price=16500, TotalOrder = 1835
위메이드(112040): PCR=9.00, PBR=4.24, PSR=8.06, PER=8.80, Price=81100, TotalOrder = 1851
메디톡스(086900): PCR=8.00, PBR=1.93, PSR=5.00, PER=9.82, Price=132400, TotalOrder = 1856
DSC인베스트먼트(241520): PCR=9.00, PBR=1.95, PSR=4.86, PER=9.38, Price=5390, TotalOrder = 1858
노바텍(285490): PCR=9.00, PBR=3.26, PSR=4.48, PER=10.00, Price=38350, TotalOrder = 1923
# of records: 486
제가 잘은 모르겠지만, PCR, PBR, PSR, PER 중에서도 뭔가 어떤 수치는 더 중요하다는 식의 기준이 있다면 그에 따른 가중치를 둬도 될 것입니다. 어쨌든 여러분들의 취향에 맞을지는 모르겠지만, 만약 전략이 맞는다고 판단된다면 대충 상위에 있는 종목들을 매수하시면 되겠습니다. ^^
참고로, 제가 매수했냐고요? 아쉽게도 저는 개발자이지, 투자자는 아닙니다. 언젠가 할 수도 있겠지만... 아직은 때가 아닌 듯합니다. ^^ 여전히 완전 초보라.
(
이 글의 예제 코드는 첨부 파일에 있습니다. 예제 코드만 보면, 사실 이번 글은 퀀트가 아닌 CSV 라이브러리 사용 예제라고 봐야 할 것입니다. ^^;)
그나저나, 이전 글에서의 XingAPI 결과만 정상적으로 나왔어도 이런 식으로 CSV를 수작업으로 경유하는 단계는 필요 없었을 것입니다. 모든 것을 자동화할 수 있었는데... 아쉬울 따름입니다. ^^; csv 생성도 그렇고, XingAPI의 결과도 그렇고,,, 어쩌면 ebest 측에서 딱히 이런 식으로 외부에서 가져다 쓰는 것에 대한 긍정적인 자세를 가지고 있지는 않은 듯하다는 것이, 그동안의 제 경험에서 나온 느낌적인 느낌입니다. ^^; (덧붙여, 2022년의 이 시대에, 아직도 32비트 OCX에... 유니코드 지원도 없고...)
[이 글에 대해서 여러분들과 의견을 공유하고 싶습니다. 틀리거나 미흡한 부분 또는 의문 사항이 있으시면 언제든 댓글 남겨주십시오.]