금융데이터수집

KRX에서 공매도 데이터 수집하기

data 2021-11-05

이번 포스트에서는 KRX에서 개별종목 공매도 거래 및 개별종목 공매도 잔고 데이터를 파이썬으로 수집하는 방법을 다룹니다.

필요한 파이썬 라이브러리는 다음과 같습니다.

pip install requests
pip install numpy
pip install pandas

먼저 KRX 정보데이터시스템에서 다음 두 메뉴를 확인해 주세요.

통계 / 공매도 통계 / 공매도 거래 / 개별종목 공매도 거래
통계 / 공매도 통계 / 공매도 잔고 / 개별종목 공매도 잔고

개별종목 공매도 거래 데이터 수집하기

먼저 개별종목 공매도 거래 데이터를 받아오겠습니다. 크롬이나 웨일 브라우저에서 F12 키를 눌러 개발자 도구를 열어줍니다. 그리고 다음과 같이 Network 탭에서 Fetch/XHR 하위 탭을 확인합니다. 그리고 조회 버튼을 다시 누르면 아래에 getJsonData.cmd 내역이 뜨고 여기서 요청 정보를 확인할 수 있습니다.

여기서 Request URL, Request Headers, Form Data를 확인합니다. 다음과 같이 확인한 정보로 요청 준비를 합니다.

url = 'http://data.krx.co.kr/comm/bldAttendant/getJsonData.cmd'
headers = {
    'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
    'Accept-Language': 'ko-KR,ko;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
    'Connection': 'keep-alive',
    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',
    'Host': 'data.krx.co.kr',
    'Origin': 'http://data.krx.co.kr',
    'Referer': 'http://data.krx.co.kr/contents/MDC/MDI/mdiLoader/index.cmd?menuId=MDC0203',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.118 Whale/2.11.126.23 Safari/537.36',
    'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
}
data = [
    ('bld', 'dbms/MDC/STAT/srt/MDCSTAT30101'),
    ('searchType', '1'),
    ('mktId', 'STK'),
    ('secugrpId', 'STMFRTSCIFDRFS'),
    ('secugrpId', 'SRSW'),
    ('secugrpId', 'BC'),
    ('inqCond', 'STMFRTSCIFDRFSSRSWBC'),
    ('trdDd', '20211105'),
    ('share', '1'),
    ('money', '1'),
    ('csvxls_isNo', 'false'),
]

이렇게 준비한 url, headers, data로 requests 요청을 보냅니다. Request Method를 보면 POST를 확인할 수 있습니다.

import requests
res = requests.post(url, headers=headers, data=data)
res

Output: <Response [200]>

Status Code가 200으로 요청이 성공했음을 확인했습니다. 다음으로 받아온 데이터를 DataFrame으로 저장합니다.

import json
short_list = json.loads(res.text)['OutBlock_1']

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(short_list)
df.columns = ['종목코드', '종목명', '증권구분', '공매도거래량', '공매도거래량업틱룰', '공매도거래량업틱룰예외', '거래량', '거래량비중', '공매도거래대금', '공매도거래대금업틱룰', '공매도거래대금업틱룰예외', '거래대금', '거래대금비중']

df

index	종목코드	종목명	증권구분	공매도거래량	공매도거래량업틱룰	공매도거래량업틱룰예외	거래량	거래량비중	공매도거래대금	공매도거래대금업틱룰	공매도거래대금업틱룰예외	거래대금	거래대금비중
0	095570	AJ네트웍스	주권	0	0	0	59,739	0.00	0	0	0	335,609,280	0.00
1	006840	AK홀딩스	주권	0	0	0	20,225	0.00	0	0	0	508,366,000	0.00
2	027410	BGF	주권	147,290	0	147,290	8,276,904	1.78	959,076,130	0	959,076,130	54,013,149,770	1.78
3	282330	BGF리테일	주권	1,480	1,402	78	22,489	6.58	244,731,000	231,828,500	12,902,500	3,734,658,000	6.55
4	138930	BNK금융지주	주권	54,962	54,962	0	2,228,770	2.47	463,644,520	463,644,520	0	18,819,972,080	2.46
…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
1028	069260	휴켐스	주권	72,498	72,073	425	1,137,325	6.37	1,919,680,550	1,908,522,050	11,158,500	30,290,522,850	6.34
1029	000540	흥국화재	주권	0	0	0	83,281	0.00	0	0	0	318,332,140	0.00
1030	000547	흥국화재2우B	주권	0	0	0	192	0.00	0	0	0	5,323,000	0.00
1031	000545	흥국화재우	주권	0	0	0	988	0.00	0	0	0	8,514,770	0.00
1032	003280	흥아해운	주권	0	0	0	1,114,059	0.00	0	0	0	3,560,429,545	0.00

거래량비중으로 내림차순 정렬을 해보면 공매도 비중이 높은 종목 순위를 확인할 수 있습니다.

df.sort_values('거래량비중', ascending=False)

index	종목코드	종목명	증권구분	공매도거래량	공매도거래량업틱룰	공매도거래량업틱룰예외	거래량	거래량비중	공매도거래대금	공매도거래대금업틱룰	공매도거래대금업틱룰예외	거래대금	거래대금비중
51	294870	HDC현대산업개발	주권	54,935	54,935	0	562,433	9.77	1,353,057,750	1,353,057,750	0	13,880,230,400	9.75
1004	008770	호텔신라	주권	66,040	56,388	9,652	684,458	9.65	5,269,414,800	4,501,247,500	768,167,300	54,557,366,500	9.66
800	039490	키움증권	주권	4,561	4,071	490	47,299	9.64	484,180,000	432,296,500	51,883,500	5,018,881,500	9.65
813	003240	태광산업	주권	67	67	0	697	9.61	66,460,000	66,460,000	0	692,149,000	9.60
940	180640	한진칼	주권	5,587	4,961	626	58,832	9.50	315,127,600	279,921,100	35,206,500	3,317,193,800	9.50
…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
433	007210	벽산	주권	2	0	2	3,489,885	0.00	8,060	0	8,060	14,442,649,335	0.00
434	002760	보락	주권	0	0	0	230,608	0.00	0	0	0	490,745,865	0.00
436	000890	보해양조	주권	0	0	0	1,282,073	0.00	0	0	0	1,233,822,775	0.00
438	001270	부국증권	주권	0	0	0	6,828	0.00	0	0	0	166,036,950	0.00
1032	003280	흥아해운	주권	0	0	0	1,114,059	0.00	0	0	0	3,560,429,545	0.00

그런데 조금 이상합니다. 거래량비중이 생각보다 적고 9.XX 값이 상위에 랭크됩니다. 이는 데이터 형식이 문자열(str)로 되어 있을 때 자주 겪는 문제입니다. 다음과 같이 거래량비중 컬럼의 데이터 형식을 float로 변경합니다.

df['거래량비중'] = df['거래량비중'].astype(float)

다시 정렬 결과를 확인하면 다음과 같이 제대로된 랭킹이 된 것을 확인할 수 있습니다.

df.sort_values('거래량비중', ascending=False)

index	종목코드	종목명	증권구분	공매도거래량	공매도거래량업틱룰	공매도거래량업틱룰예외	거래량	거래량비중	공매도거래대금	공매도거래대금업틱룰	공매도거래대금업틱룰예외	거래대금	거래대금비중
539	068270	셀트리온	주권	150,827	133,030	17,797	488,779	30.86	31,363,423,000	27,715,592,500	3,647,830,500	101,280,970,500	30.97
1024	081660	휠라홀딩스	주권	161,370	160,878	492	665,890	24.23	5,958,633,450	5,940,402,900	18,230,550	24,692,808,600	24.13
673	214320	이노션	주권	6,994	6,856	138	30,810	22.70	403,284,700	395,322,100	7,962,600	1,776,867,000	22.70
382	011170	롯데케미칼	주권	45,956	34,176	11,780	206,116	22.30	10,110,596,000	7,520,623,000	2,589,973,000	45,414,691,500	22.26
240	002350	넥센타이어	주권	27,712	25,176	2,536	125,204	22.13	208,348,430	189,322,060	19,026,370	941,065,640	22.14
…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
433	007210	벽산	주권	2	0	2	3,489,885	0.00	8,060	0	8,060	14,442,649,335	0.00
434	002760	보락	주권	0	0	0	230,608	0.00	0	0	0	490,745,865	0.00
436	000890	보해양조	주권	0	0	0	1,282,073	0.00	0	0	0	1,233,822,775	0.00
438	001270	부국증권	주권	0	0	0	6,828	0.00	0	0	0	166,036,950	0.00
1032	003280	흥아해운	주권	0	0	0	1,114,059	0.00	0	0	0	3,560,429,545	0.00

개별종목 공매도 잔고 데이터 수집하기

이제 개별종목 공매도 잔고 데이터를 받아 보겠습니다. 비슷하게 요청 준비를 합니다.

url = 'http://data.krx.co.kr/comm/bldAttendant/getJsonData.cmd'
headers = {
    'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
    'Accept-Language': 'ko-KR,ko;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',
    'Origin': 'http://data.krx.co.kr',
    'Referer': 'http://data.krx.co.kr/contents/MDC/MDI/mdiLoader/index.cmd?menuId=MDC0201',
}
data = [
    ('bld', 'dbms/MDC/STAT/srt/MDCSTAT30501'),
    ('searchType', '1'),
    ('mktTpCd', '1'),
    ('trdDd', '20211102'),
    ('share', '1'),
    ('money', '1'),
    ('csvxls_isNo', 'false'),
]

res = requests.post(url, headers=headers, data=data)
res

Output: <Response [200]>

다음과 같이 받아온 데이터를 DataFrame으로 변환합니다.

df_shortbalance = pd.DataFrame(json.loads(res.text)['OutBlock_1'])
df_shortbalance

index	ISU_CD	ISU_ABBRV	BAL_QTY	LIST_SHRS	BAL_AMT	MKTCAP	BAL_RTO
0	095570	AJ네트웍스	34,255	46,822,295	190,115,250	259,863,737,250	0.07
1	006840	AK홀딩스	4,593	13,247,561	121,484,850	350,397,988,450	0.03
2	027410	BGF	48,440	95,716,791	279,014,400	551,328,716,160	0.05
3	282330	BGF리테일	5,016	17,283,906	825,132,000	2,843,202,537,000	0.03
4	138930	BNK금융지주	524,715	325,935,246	4,601,750,550	2,858,452,107,420	0.16
…	…	…	…	…	…	…	…
934	069260	휴켐스	953,658	40,878,588	26,320,960,800	1,128,249,028,800	2.33
935	000540	흥국화재	33,301	64,242,645	129,540,890	249,903,889,050	0.05
936	000547	흥국화재2우B	0	153,600	0	4,331,520,000	0.00
937	000545	흥국화재우	0	768,000	0	6,673,920,000	0.00
938	003280	흥아해운	84,187	240,424,899	311,070,965	888,370,001,805	0.04

df_shortbalance.columns = ['종목코드', '종목명', '공매도잔고수량', '상장주식수', '공매도잔고금액', '시가총액', '비중']
df_shortbalance

index	종목코드	종목명	공매도잔고수량	상장주식수	공매도잔고금액	시가총액	비중
0	095570	AJ네트웍스	34,255	46,822,295	190,115,250	259,863,737,250	0.07
1	006840	AK홀딩스	4,593	13,247,561	121,484,850	350,397,988,450	0.03
2	027410	BGF	48,440	95,716,791	279,014,400	551,328,716,160	0.05
3	282330	BGF리테일	5,016	17,283,906	825,132,000	2,843,202,537,000	0.03
4	138930	BNK금융지주	524,715	325,935,246	4,601,750,550	2,858,452,107,420	0.16
…	…	…	…	…	…	…	…
934	069260	휴켐스	953,658	40,878,588	26,320,960,800	1,128,249,028,800	2.33
935	000540	흥국화재	33,301	64,242,645	129,540,890	249,903,889,050	0.05
936	000547	흥국화재2우B	0	153,600	0	4,331,520,000	0.00
937	000545	흥국화재우	0	768,000	0	6,673,920,000	0.00
938	003280	흥아해운	84,187	240,424,899	311,070,965	888,370,001,805	0.04

이번에는 비중 컬럼으로 내림차순 정렬을 해봅니다. 마찬가지로 문자열 정렬 문제가 있을 수 있으므로 이 컬럼을 float으로 변환하고 정렬합니다.

df_shortbalance['비중'] = df_shortbalance['비중'].astype(float)
df_shortbalance.sort_values('비중', ascending=False)

index	종목코드	종목명	공매도잔고수량	상장주식수	공매도잔고금액	시가총액	비중
78	034220	LG디스플레이	28,935,291	357,815,700	568,578,468,150	7,031,078,505,000	8.09
339	032350	롯데관광개발	4,726,867	69,275,662	94,300,996,650	1,382,049,456,900	6.82
910	008770	호텔신라	2,462,557	39,248,121	198,974,605,600	3,171,248,176,800	6.27
46	011200	HMM	20,968,085	405,392,487	574,525,529,000	11,107,754,143,800	5.17
523	019170	신풍제약	2,499,527	52,984,990	128,225,735,100	2,718,129,987,000	4.72
…	…	…	…	…	…	…	…
313	030720	동원수산	0	4,653,805	0	45,886,517,300	0.00
315	014825	동원시스템즈우	0	265,358	0	8,809,885,600	0.00
644	000230	일동홀딩스	0	11,540,400	0	156,949,440,000	0.00
316	163560	동일고무벨트	0	13,900,000	0	116,760,000,000	0.00
261	006340	대원전선	0	71,016,967	0	142,033,934,000	0.00

공매도 거래와 공매도 잔고 데이터 합치기

이제 두 데이터를 합쳐서 확인해 보겠습니다. df는 공매도 거래 데이터이고 df_shortbalance는 공매도 잔고 데이터입니다. 이들 둘을 pandas merge() 메소드로 합치겠습니다.

_df = df.merge(df_shortbalance, how='outer', on='종목코드', suffixes=('', '_dup'))

이 데이터로 다양한 분석을 해볼 수 있겠습니다. 여기서는 공매도 잔고는 많으면서 공매도 거래는 적은 순으로 정렬해 봅니다.

_df['score'] = _df['비중'] / (_df['거래량비중'] + 1)
_df.sort_values('score', ascending=False)

index	종목코드	종목명	증권구분	공매도거래량	공매도거래량업틱룰	공매도거래량업틱룰예외	거래량	거래량비중	공매도거래대금	공매도거래대금업틱룰	공매도거래대금업틱룰예외	거래대금	거래대금비중	종목명_dup	공매도잔고수량	상장주식수	공매도잔고금액	시가총액	비중	score
97	034220	LG디스플레이	주권	4,420	2,290	2,130	1,949,194	0.23	89,668,950	46,585,150	43,083,800	39,626,663,800	0.23	LG디스플레이	28,935,291	357,815,700	568,578,468,150	7,031,078,505,000	8.09	6.577236
620	097520	엠씨넥스	주권	30	0	30	83,676	0.04	1,333,050	0	1,333,050	3,713,085,850	0.04	엠씨넥스	435,409	17,963,282	19,332,159,600	797,569,720,800	2.42	2.326923
370	032350	롯데관광개발	주권	17,567	16,928	639	882,332	1.99	324,702,700	312,941,650	11,761,050	16,281,919,250	1.99	롯데관광개발	4,726,867	69,275,662	94,300,996,650	1,382,049,456,900	6.82	2.280936
699	006490	인스코비	주권	675	0	675	1,384,422	0.05	2,285,320	0	2,285,320	4,702,224,255	0.05	인스코비	1,824,640	109,848,100	6,541,334,400	393,805,438,500	1.66	1.580952
578	003620	쌍용차	주권	0	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0.00	쌍용차	2,180,965	149,840,002	6,041,273,050	415,056,805,540	1.46	1.460000
…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
983	75701B93	현대유퍼스트부동산25호 A	수익증권	0	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0.00	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
984	75702B93	현대유퍼스트부동산25호 C-i	수익증권	0	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0.00	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
985	75701BA7	현대유퍼스트부동산30호[파생형] A	수익증권	0	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0.00	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
986	75702BA7	현대유퍼스트부동산30호[파생형] C-i	수익증권	0	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0.00	NaN	NaN	NaN	NaN

공매도 잔고가 많다는 것은 다시 상환해야 할 물량이 많다는 것이고 동시에 공매도 거래 비중이 적다면 주가가 바닥에 가까워 졌다고 추측해 볼 여지가 있습니다. 주식 거래에서 확실한 것은 없습니다. 다양한 금융데이터 분석을 통해 성공적인 투자에 한걸음씩 다가가는 것이 중요하다고 봅니다.