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파이썬

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파이썬으로 크레온 플러스(Creon Plus) 자동 로그인하기

시스템 트레이딩에 관심 있는 분들이라면 주식투자 자동화에도 관심이 있을 것입니다. 주식투자 자동화의 첫걸음은 증권사 HTS API 자동 로그인 입니다. 증권사 HTS마다 그 방법이 다르며 이번 포스트에서는 대신증권의 크레온 플러스를 파이썬에서 자동으로 로그인하는 방법을 다루겠습니다.

크레온 다운로드센터에서 CREON HTS를 다운받습니다. CREON HTS에 CREON Plus가 포함되어 있습니다. 설치 과정은 생략하겠습니다.

크레온 HTS를 실행하면 다음과 같은 로그인 창이 나타날 것입니다. 직접 크레온 HTS에 로그인하여 API를 사용할 때는 로그인 창 상단에 creon plus 버튼을 누르고 ID, 비밀번호, 공인인증 비밀번호(조회전용이 아닌 경우)를 입력하여 로그인 버튼을 누르면 됩니다.

크레온 로그인 창

이제 파이썬에서 크레온 HTS에 자동으로 로그인하기 위한 준비를 합니다.

파이썬 32bit 환경은 아나콘다를 설치 후에 32bit 환경을 설치하는 것을 권장합니다. 그 방법은 이 포스트를 참고 바랍니다.

dependency 준비

Section titled “dependency 준비”

커맨드 창에서 다음 pip 명령으로 pywinauto와 pywin32를 설치합니다.

Terminal window
pip install pywinauto
pip install pywin32

크레온 로그인

Section titled “크레온 로그인”

크레온 API를 감싸는(wrapping) 클래스를 만들겠습니다.

import win32com.client
from pywinauto import application




class Creon:
    def __init__(self):
        self.obj_CpUtil_CpCybos = win32com.client.Dispatch('CpUtil.CpCybos')


    def kill_client(self):
        os.system('taskkill /IM coStarter* /F /T')
        os.system('taskkill /IM CpStart* /F /T')
        os.system('taskkill /IM DibServer* /F /T')
        os.system('wmic process where "name like \'%coStarter%\'" call terminate')
        os.system('wmic process where "name like \'%CpStart%\'" call terminate')
        os.system('wmic process where "name like \'%DibServer%\'" call terminate')


    def connect(self, id_, pwd, pwdcert):
        if not self.connected():
            self.disconnect()
            self.kill_client()
            app = application.Application()
            app.start(
                'C:\CREON\STARTER\coStarter.exe /prj:cp /id:{id} /pwd:{pwd} /pwdcert:{pwdcert} /autostart'.format(
                    id=id_, pwd=pwd, pwdcert=pwdcert
                )
            )
        while not self.connected():
            time.sleep(1)
        return True


    def connected(self):
        b_connected = self.obj_CpUtil_CpCybos.IsConnect
        if b_connected == 0:
            return False
        return True


    def disconnect(self):
        if self.connected():
            self.obj_CpUtil_CpCybos.PlusDisconnect()

Creon 클래스는 자동 로그인 기능을 위해 다음 함수들을 가집니다.

  • kill_client: 실행중인 크레온 HTS 프로그램을 종료합니다.
  • connect: 크레온 ID, 비밀번호, 공인인증서 비밀번호를 입력받아서 크레온 HTS에 로그인 합니다.
  • connected: 크레온 HTS에 연결되었는지 확인합니다.
  • disconnect: 크레온 HTS와의 연결을 해제합니다.

여기서 connect 함수를 호출하면 기존 크레온을 종료하고 로그인을 시도하게 되어 있습니다.

Matplotlib으로 봉차트(Candlestick Chart) 그리기

봉차트(Candlestick Chart)는 한국 금융권에서 아주 친숙하게 사용되고 있는 차트 입니다. 하나의 봉(Candle)은 특정 기간 동안에서의 시가, 고가, 저가, 종가 (Open, High, Low, Close; OHLC)를 한번에 표현해 줍니다. 보통 일봉, 즉 하루 동안의 OHLC를 표현한 봉으로 차트를 그립니다.

파이썬에서 봉차트를 그릴 수 있는 도구는 다양하겠지만 대표적인 파이썬 차트 라이브러리인 (Matplotlib)[https://matplotlib.org/index.html]을 활용하여 봉차트를 그리는 법을 이 포스트에서 다루겠습니다.

Matplotlib 1.X 버전에서는 matplotlib.finance 모듈에서 candlestick_ohlc() 함수를 제공하고 있었으나 이 모듈은 2.0 버전부터 Deprecated 되었고, 이 모듈은 따로 (Gihub Repository)[https://github.com/matplotlib/mpl_finance]로 유지되고 있습니다. 설치는 다음 명령으로 할 수 있습니다.

pip install https://github.com/matplotlib/mpl_finance/archive/master.zip

이제 가시화할 데이터를 준비합니다. 다음과 같은 20일치 OHLC와 거래량 데이터를 봉차트로 그려보겠습니다.

dateopenhighlowclosevolume
02018080714250014550014200014500063103
12018080814400014500014150014350049191
22018080914350014400014200014200063800
32018081014200014650014200014600057283
42018081314500014600014100014200051095
52018081414150014600014150014250042579
62018081614150014200013850014100066262
720180817140500141000137000138500100717
82018082013850014000013750013750053507
92018082113750014000013750014000040399
102018082213850014000013850013900034023
112018082313950014000013500013600095824
1220180824135500137000132000134500118459
132018082713500013650013400013500067489
142018082813550013600013300013500066626
152018082913500013600013400013550064548
1620180830135500136000131500132500141496
1720180831132500133500131000132000100410
182018090313250013350013200013200037159
192018090413250013350013150013350035215

이렇게 데이터가 준비되었으니, 차트 레이아웃을 구성하겠습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
fig = plt.figure(figsize=(8, 5))
fig.set_facecolor('w')
gs = gridspec.GridSpec(2, 1, height_ratios=[3, 1])
axes = []
axes.append(plt.subplot(gs[0]))
axes.append(plt.subplot(gs[1], sharex=axes[0]))
axes[0].get_xaxis().set_visible(False)

결과는 다음과 두 개의 차트 영역이 위아래에 구성됩니다. 위에는 봉차트를 아래에는 거래량 바차트(Bar Chart)를 그리겠습니다. 위 아래 차트 모두 x 축은 같기 때문에 아래쪽 차트에만 x 축의 틱 레이블(Tick Label)을 표시합니다.

layout

이제 여기에 봉차트와 거래량 차트를 그리면 됩니다. mpl_finance 모듈에서 candlestick_ohlc() 함수를 임포트하고 x 축 데이터를 준비한 다음 봉차트와 거래량 차트를 그립니다.

from mpl_finance import candlestick_ohlc


x = np.arange(len(df.index))
ohlc = df[['open', 'high', 'low', 'close']].astype(int).values
dohlc = np.hstack((np.reshape(x, (-1, 1)), ohlc))


# 봉차트
candlestick_ohlc(axes[0], dohlc, width=0.5, colorup='r', colordown='b')


# 거래량 차트
axes[1].bar(x, df.volume, color='k', width=0.6, align='center')


plt.tight_layout()
plt.show()

이 파이썬 코드의 결과는 다음과 같습니다.

layout

여기서 x 축의 틱 레이블이 0에서 59까지 index 값으로 표시되는데, 일자로 표시되도록 해보겠습니다. 아래와 같이 plt.show() 전에 틱 레이블을 추가합니다. 여기서는 월요일에 해당하는 날짜만 표시하도록 했습니다.

# xlabels에 요일 추가
import datetime
_xticks = []
_xlabels = []
_wd_prev = 0
for _x, d in zip(x, df.date.values):
    weekday = datetime.datetime.strptime(str(d), '%Y%m%d').weekday()
    if weekday <= _wd_prev:
        _xticks.append(_x)
        _xlabels.append(datetime.datetime.strptime(str(d), '%Y%m%d').strftime('%m/%d'))
    _wd_prev = weekday
axes[1].set_xticks(_xticks)
axes[1].set_xticklabels(_xlabels, rotation=45, minor=False)

이렇게 해주면 아래와 같이 index 값 대신 날짜가 x축 틱의 레이블로 표시됩니다.

layout