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Python[파이썬 주식] 공매도 거래비중 50위 종목 및 거래량 확인하기

Appia 2020. 11. 14. 07:12
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Python[파이썬 주식] 공매도 거래비중 50위 종목 및 거래량 확인하기

Python[파이썬 주식] 공매도 거래비중 50위 종목 및 거래량 확인하기

앞서 포스팅에서는 종목별 공매도 거래 현황에 대해서 거래량, 거래대금으로 확인하는 방법에 대해서 살펴봤습니다. 이번 포스팅에서는 앞선 포스팅에 이어서 공매도 거래비중, 잔고 상위 50종목을 확인하는 방법에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 

 

먼저, 이 포스팅에 앞서서, 선제 조건으로 pykrx모듈이 설치된 상태여야 합니다. 만약 없을 경우에는 다음 포스팅을 참조하여 설치하여 주시길 바랍니다. 

Python[파이썬 주식] 국내 주식 정보 모으기(스크래핑) - pykrx 모듈 설치

 

Python[파이썬 주식] 국내 주식 정보 모으기(스크래핑) - pykrx 모듈 설치

Python[파이썬 주식] 국내 주식 정보 모으기(스크래핑) - pykrx 모듈 설치 코로나 반발 시점과 더불어 최근 동학 개미 운동이 붐을 일으켰습니다. 이 기세를 모아서, 많은 사람들이 주식투자를

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공매도 거래비중 상위 50 종목

공매도 거래 비중을 확인하는 함수를 다음과 같이 제공하고 있습니다. 

get_shorting_volume_top50(해당날짜, 시장)

위의 관련해서 해당날짜와 시장의 인자값으로 받습니다. 시장의 경우 "KOSPI", "KOSDAQ"이 2가지 중 한개로 입력할 수 있습니다. 그럼 간단히 코드로 작성해서 입력해보도록 하겠습니다. 

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from pykrx import stock
 
df = stock.get_shorting_volume_top50("20201103", "KOSPI")
 
print("\n KOSPI 공매도 수위 50위 \n")
 
print(df)
 
df1 = stock.get_shorting_volume_top50("20201103", "KOSDAQ")
 
print("\n KOSDAQ 공매도 수위 50위 \n")
 
print(df1)
 cs

위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나타납니다. 

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 KOSPI 공매도 수위 50위 
 
           순위     공매도거래대금         총거래대금  ...  직전40일공매도평균비중  공매도비중증가율  주가수익률
종목명                                      ...                               
율촌화학        1    10244800     421381400  ...         0.152    15.988  0.000
대한해운        2    27017250    1263460105  ...         0.040    52.846  1.242
무림P&P       3     3876675     212359050  ...         0.199     9.190  1.437
한화3우B       4     3788400     218190350  ...         0.132    13.113  0.763
KSS해운       5     3712800     238012270  ...         0.227     6.884  1.709
삼양패키징       6     4209450     300822850  ...         0.245     5.701  0.000
한국쉘석유       7     3374000     241402000  ...         0.351     3.983  0.626
대신증권우       8     5716600     482153150  ...         0.222     5.346  0.497
포스코케미칼      9   313447400   28395769000  ...         0.309     3.577  3.718
현대차3우B     10     6844100     734942200  ...         0.078    11.894  0.000
쌍용양회       11    18253950    2316539980  ...         0.217     3.631  0.000
NH투자증권우    12     5189540     663495690  ...         0.095     8.244  0.484
경방         13      737800      98380750  ...         0.146     5.126  1.877
일진머티리얼즈    14   120253050   16755703250  ...         0.044    16.274  2.088
코스모신소재     15    28433000    4119838300  ...         0.108     6.378  3.816
포스코인터내셔널   16    24576600    3565127500  ...         0.454     1.519  1.503
롯데푸드       17     1530000     228122500  ...         0.275     2.442 -0.163
두산솔루스      18    32610150    5376802500  ...         0.047    12.857  1.664
유니드        19     3672750     619989100  ...         0.300     1.977  1.724
두산인프라코어    20   159191900   27138375900  ...         0.418     1.402  1.071
대한제강       21     2740680     494279040  ...         0.176     3.145  0.914
한국토지신탁     22     3809460     702184950  ...         0.237     2.293  0.547
미래에셋대우2우B  23     7216300    1367168910  ...         0.079     6.709  0.330
삼천리        24     3084900     585841300  ...         0.245     2.147  0.508
넥센타이어      25     3202640     616246620  ...         0.304     1.708  1.140
조선내화       26      298000      58879500  ...         0.440     1.150  0.811
대림통상       27       12600       2516325  ...         0.783     0.639  0.478
카카오        28   662661000  135347050000  ...         0.378     1.294  0.597
S-Oil      29    94736000   19565601300  ...         0.491     0.987  3.272
아모레퍼시픽     30    92908000   19492437000  ...         0.339     1.406  2.208
삼성전자       31  4109000000  873635908544  ...         0.032    14.683  2.439
삼양사        32     3269500     697742500  ...         0.365     1.282  0.000
노루페인트      33     2270520     493506790  ...         0.208     2.209 -0.695
POSCO      34   319441000   70108719500  ...         0.083     5.502  2.083
애경유화       35     3709780     825605290  ...         0.089     5.043  1.094
삼진제약       36     4262450     955374200  ...         0.064     7.022  0.191
풀무원        37     4012800     906522650  ...         0.557     0.794  0.662
SK이노베이션    38   455920000  108013160500  ...         0.342     1.235  7.346
태광산업       39     4506000    1136330000  ...         0.789     0.503  0.133
대교         40     1006340     255003925  ...         0.443     0.891  1.076
오리온홀딩스     41     7244800    1837450050  ...         0.131     3.014  2.400
OCI        42    92372500   24309281100  ...         0.241     1.576  0.462
서울가스       43      626500     168278800  ...         0.476     0.782  4.312
동아쏘시오홀딩스   44     8246000    2336338500  ...         0.115     3.068  1.401
LG헬로비전     45      828360     237096070  ...         0.284     1.231 -0.130
일진홀딩스      46     1738590     517731860  ...         0.037     9.103  1.458
후성         47    45178020   13855269750  ...         0.176     1.851  3.225
롯데관광개발     48     5781200    1778816800  ...         0.057     5.659  2.758
현대제철       49   113217500   35481591000  ...         0.130     2.450  0.827
효성ITX      50     2128500     671938200  ...         0.702     0.451  0.000
 
[50 rows x 9 columns]
 
 KOSDAQ 공매도 수위 50위 
 
           순위  공매도거래대금     총거래대금  ...  직전40일공매도평균비중  공매도비중증가율  주가수익률
종목명                               ...                               
에이치엔에스하이텍   1        0  63659570  ...           0.0       0.0  0.000
엠로          1        0  50406100  ...           0.0       0.0  6.161
에프앤가이드      1        0  39271810  ...           0.0       0.0 -0.980
제노텍         1        0   3272370  ...           0.0       0.0  1.694
선바이오        1        0  35969650  ...           0.0       0.0 -0.680
...        ..      ...       ...  ...           ...       ...    ...
이앤에치        1        0   5859800  ...           0.0       0.0  2.986
단디바이오       1        0  21098460  ...           0.0       0.0  0.000
이노진         1        0         0  ...           0.0       0.0  0.000
데이드림엔터      1        0    152900  ...           0.0       0.0  9.019
폭스소프트       1        0     22000  ...           0.0       0.0  5.515
 
[144 rows x 9 columns]
 cs

 

그럼 위와 같이 상위 50위 항목에 대한 거래량 또한 다음 함수를 통해서 확인할 수 있게 제공하고 있습니다. 

get_shorting_volume_top50(해당날짜, 시장)

그럼 위의 함수를 이용하여 간단히 코드를 작성해보도록 하겠습니다. 

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from pykrx import stock
 
df = stock.get_shorting_volume_top50("20201103", "KOSPI")
 
print(df)
 cs

 

위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나타납니다.  

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           순위     공매도거래대금         총거래대금  ...  직전40일공매도평균비중  공매도비중증가율  주가수익률
종목명                                      ...                               
율촌화학        1    10244800     421381400  ...         0.152    15.988  0.000
대한해운        2    27017250    1263460105  ...         0.040    52.846  1.242
무림P&P       3     3876675     212359050  ...         0.199     9.190  1.437
한화3우B       4     3788400     218190350  ...         0.132    13.113  0.763
KSS해운       5     3712800     238012270  ...         0.227     6.884  1.709
삼양패키징       6     4209450     300822850  ...         0.245     5.701  0.000
한국쉘석유       7     3374000     241402000  ...         0.351     3.983  0.626
대신증권우       8     5716600     482153150  ...         0.222     5.346  0.497
포스코케미칼      9   313447400   28395769000  ...         0.309     3.577  3.718
현대차3우B     10     6844100     734942200  ...         0.078    11.894  0.000
쌍용양회       11    18253950    2316539980  ...         0.217     3.631  0.000
NH투자증권우    12     5189540     663495690  ...         0.095     8.244  0.484
경방         13      737800      98380750  ...         0.146     5.126  1.877
일진머티리얼즈    14   120253050   16755703250  ...         0.044    16.274  2.088
코스모신소재     15    28433000    4119838300  ...         0.108     6.378  3.816
포스코인터내셔널   16    24576600    3565127500  ...         0.454     1.519  1.503
롯데푸드       17     1530000     228122500  ...         0.275     2.442 -0.163
두산솔루스      18    32610150    5376802500  ...         0.047    12.857  1.664
유니드        19     3672750     619989100  ...         0.300     1.977  1.724
두산인프라코어    20   159191900   27138375900  ...         0.418     1.402  1.071
대한제강       21     2740680     494279040  ...         0.176     3.145  0.914
한국토지신탁     22     3809460     702184950  ...         0.237     2.293  0.547
미래에셋대우2우B  23     7216300    1367168910  ...         0.079     6.709  0.330
삼천리        24     3084900     585841300  ...         0.245     2.147  0.508
넥센타이어      25     3202640     616246620  ...         0.304     1.708  1.140
조선내화       26      298000      58879500  ...         0.440     1.150  0.811
대림통상       27       12600       2516325  ...         0.783     0.639  0.478
카카오        28   662661000  135347050000  ...         0.378     1.294  0.597
S-Oil      29    94736000   19565601300  ...         0.491     0.987  3.272
아모레퍼시픽     30    92908000   19492437000  ...         0.339     1.406  2.208
삼성전자       31  4109000000  873635908544  ...         0.032    14.683  2.439
삼양사        32     3269500     697742500  ...         0.365     1.282  0.000
노루페인트      33     2270520     493506790  ...         0.208     2.209 -0.695
POSCO      34   319441000   70108719500  ...         0.083     5.502  2.083
애경유화       35     3709780     825605290  ...         0.089     5.043  1.094
삼진제약       36     4262450     955374200  ...         0.064     7.022  0.191
풀무원        37     4012800     906522650  ...         0.557     0.794  0.662
SK이노베이션    38   455920000  108013160500  ...         0.342     1.235  7.346
태광산업       39     4506000    1136330000  ...         0.789     0.503  0.133
대교         40     1006340     255003925  ...         0.443     0.891  1.076
오리온홀딩스     41     7244800    1837450050  ...         0.131     3.014  2.400
OCI        42    92372500   24309281100  ...         0.241     1.576  0.462
서울가스       43      626500     168278800  ...         0.476     0.782  4.312
동아쏘시오홀딩스   44     8246000    2336338500  ...         0.115     3.068  1.401
LG헬로비전     45      828360     237096070  ...         0.284     1.231 -0.130
일진홀딩스      46     1738590     517731860  ...         0.037     9.103  1.458
후성         47    45178020   13855269750  ...         0.176     1.851  3.225
롯데관광개발     48     5781200    1778816800  ...         0.057     5.659  2.758
현대제철       49   113217500   35481591000  ...         0.130     2.450  0.827
효성ITX      50     2128500     671938200  ...         0.702     0.451  0.000
 
[50 rows x 9 columns]
 cs

 

위와 같이 공매도 순위의 50위까지에 대해서 확인할 수 있었습니다. 

 

이번 포스팅에서는 Python[파이썬 주식] 공매도 거래비중, 잔고 상위 50종목 확인하기라는 주제로 포스팅을 진행해봤습니다. 혹 궁금하신 점이나 문의 사항이 있으시면 언제든지 댓글 및 방명록에 글 남겨주시길 바랍니다. 감사합니다. 

 

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