tqk

스타는 더욱 많은 코드, 데이터 공개의 힘이 됩니다. ;)

MIT 라이선스는 마음껏 쓰되, 출처를 표시해달라는 뜻입니다.

사용하실 때 출처(링크 표기 가능)를 밝혀주시면 감사하겠습니다.

문의는 이슈로 남겨주세요.

이슈로 남겨주시면 같은 문제를 겪는 분이 해결하는데 도움이 됩니다.

tidyquant에서 한국 주가 정보 활용

tidyquant가 활용하는 yahoo나 google 주식은 한국 주식 데이터가 유명한 것만 있어 주식 분석을 하는데 문제가 있습니다. 그래서 우리나라에서 대표적으로 주식 데이터를 제공하는 p, n, d 사등의 페이지를 가져오는 함수를 작성하여 배포합니다.(현재 p사만 적용중)

기능

1. code_get : 우리나라 주식시장의 code와 명칭, 소속 시장 정보를 가져옵니다.
2. tqk_get : code와 날짜를 기반으로 주식 정보를 가져옵니다. tidyquant 의 양식이 기본값이고 가져오는 데이터 형식 전체를 사용하고 싶으면 tqform=F 설정하시면 됩니다. tqform=T 일때 adjusted는 아직 close와 같은 값으로 계산식을 업데이트 해야 합니다.

사용법

library(tqk)
code <- code_get()

## Warning: The `x` argument of `as_tibble.matrix()` must have unique column names if `.name_repair` is omitted as of tibble 2.0.0.
## Using compatibility `.name_repair`.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_warnings()` to see where this warning was generated.

code

## # A tibble: 2,386 x 3
##    market   name           code  
##    <chr>    <chr>          <chr> 
##  1 코스닥   소룩스         290690
##  2 코스닥   위드텍         348350
##  3 코스닥   센코           347000
##  4 코스닥   바이브컴퍼니   301300
##  5 코넥스   원포유         122830
##  6 코스닥   미코바이오메드 214610
##  7 코스닥   피플바이오     304840
##  8 유가증권 빅히트         352820
##  9 코스닥   넥스틴         348210
## 10 코스닥   원방테크       053080
## # ... with 2,376 more rows

sscode <- code[grep("^삼성전자$", code$name),3]
sscode

## # A tibble: 1 x 1
##   code  
##   <chr> 
## 1 005930

samsung <- tqk_get(sscode, from="2018-05-01")
samsung

## # A tibble: 622 x 7
##    date          open    high     low   close   volume adjusted
##    <date>       <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>    <int>    <dbl>
##  1 2018-05-02 2650000 2650000 2650000 2650000        0    53000
##  2 2018-05-03 2650000 2650000 2650000 2650000        0    53000
##  3 2018-05-04   53000   53900   51800   51900 39565391    51900
##  4 2018-05-08   52600   53200   51900   52600 23104720    52600
##  5 2018-05-09   52600   52800   50900   50900 16128305    50900
##  6 2018-05-10   51700   51700   50600   51600 13905263    51600
##  7 2018-05-11   52000   52200   51200   51300 10314997    51300
##  8 2018-05-14   51000   51100   49900   50100 14909272    50100
##  9 2018-05-15   50200   50400   49100   49200 18709146    49200
## 10 2018-05-16   49200   50200   49150   49850 15918683    49850
## # ... with 612 more rows

파이프 (%>%) 사용 with dplyr

library(tqk)
library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

code_get() %>% 
  filter(grepl("^삼성전자$", name)) %>% 
  select(code) %>% 
  tqk_get(from = "2018-05-01") -> ss
ss

## # A tibble: 622 x 7
##    date          open    high     low   close   volume adjusted
##    <date>       <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>    <int>    <dbl>
##  1 2018-05-02 2650000 2650000 2650000 2650000        0    53000
##  2 2018-05-03 2650000 2650000 2650000 2650000        0    53000
##  3 2018-05-04   53000   53900   51800   51900 39565391    51900
##  4 2018-05-08   52600   53200   51900   52600 23104720    52600
##  5 2018-05-09   52600   52800   50900   50900 16128305    50900
##  6 2018-05-10   51700   51700   50600   51600 13905263    51600
##  7 2018-05-11   52000   52200   51200   51300 10314997    51300
##  8 2018-05-14   51000   51100   49900   50100 14909272    50100
##  9 2018-05-15   50200   50400   49100   49200 18709146    49200
## 10 2018-05-16   49200   50200   49150   49850 15918683    49850
## # ... with 612 more rows

설치

if (!requireNamespace("remotes")) install.packages("remotes")
remotes::install_github("mrchypark/tqk")
library(tqk)