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About KissMe
KissMe 는 KIS API 를 연동한 swift 라이브러리입니다.
KissMeConsole
KissMeConsole 은 command line 에서 인터렉티브 명령어로 API 호출을 테스트해볼 수 있는 도구입니다.
KissMeConsole 에서 유효한 command line 명령어는 다음과 같습니다.
command list
| command | 설명 |
|---|---|
quit |
종료 |
login mock |
Mock 서버로 로그인. mock-server.json 을 credential 로 사용. |
login real |
Real 서버로 로그인. real-server.json 을 credential 로 사용. |
logout |
접속한 서버에서 로그아웃 |
top |
상위 거래량 30종목 (평균거래량) |
WIP buy (PNO) (수량) |
구매 |
WIP sell (PNO) (수량) |
판매 |
WIP cancel (PNO) |
주문 취소 |
open bag |
보유 종목 열람 |
now [PNO] |
종목의 현재가 열람. PNO 은 생략 가능 |
| `candle [all | PNO]` |
load shop |
data/shop-products.csv 로부터 전체 상품을 로딩 |
update shop |
금융위원회_KRX상장종목정보 로부터 전체 상품을 얻어서 data/shop-products.csv 로 저장 |
look (상품명) |
(상품명) 에 해당되는 PNO 를 표시함 |
WIP showcase |
추천 상품을 제안함 |
loves |
관심 종목 전체를 열람. profile.json 에 저장된 관심 종목을 표시함. |
love (탭).(번호) (PNO) |
관심 종목에 추가함. (번호) 를 지정하지 않으면 (탭) 마지막에 추가함. |
hate (탭) (PNO) |
관심 종목에서 삭제함. |
- PNO 는
Product NO의 약자이고, 상품의단축코드 shortCode와 동일합니다.
KissMeMatrix
KissMeMatrix 는 다양한 주식의 지표 집합(index set) 통해서 교집합 종목을 찾아내는 데이터 모델 도구입니다.
교집합 종목 중에서도 score 계산을 시도하고, score 값에 따라 정교하게 투자 비율을 조정할 수도 있을 것입니다.
TODO
- score 계산에는 가중치(weight)를 두어서 현실적인 score 를 계산하도록 할 것입니다.
- weight 계산에는 deep learning 을 수행할 것입니다.
matrix model list
| model | 설명 |
|---|
KissMeGolder
KissMeGolder 는 KissMeMatrix model 을 충실하게 따르면서, 자동으로 주식 매매를 수행하는 로봇입니다.
사용하고자 하는 model 에 따라서 다양한 투자 성향을 가질 수 있도록 설계할 것입니다.
credential
credential 에서 사용하는 json 의 양식은 다음과 같습니다.
mock-server.json, real-server.json
{
"isMock": false,
"accountNo": "12345678-90",
"appKey": "xxxxxxxxxxx",
"appSecret": "yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy"
}
isMock값이true이면 모의서버,false이면 실전서버를 의미합니다.accountNo에는 계좌번호를 의미합니다. 8-2 형태의 숫자로 입력합니다.appKey는 한국투자증권 홈페이지에서 발급받은 appkey 입니다.appSecret는 한국투자증권 홈페이지에서 발급받은 appsecret 입니다.
shop-server.json
{
"openApiKey": "zzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzz"
}
openApiKey는 data.go.kr 에서 발급받은 API 인증키입니다.- 다음의 Open API 활용신청을 합니다.
Description
Languages
Swift
99.8%