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 (0,1,2,3,4)`	상위 거래량 30종목 (0:평균거래량, 1:거래증가율, 2:평균거래회전율, 3:거래금액순, 4:평균거래금액회전율). data/top-(BELONG).csv 파일로 저장.
`buy (PNO) (가격) (수량)`	상품을 구매. (가격) 에 -8282 로 입력하면 시장가격. (수량) 에 -82 로 입력하면 최대수량.
`buy check (PNO) (가격)`	현재 잔고로 구매가 가능한 수량을 확인.
`sell (PNO) (가격) (수량)`	보유한 상품을 판매. (가격) 에 -8282 로 입력하면 시장가격.
`cancel (PNO) (ONO) (수량)`	주문 내역의 일부를 취소. (수량) 에 -82 로 입력하면 전체수량.
WIP `modify (PNO) (ONO) (가격) (수량)`	주문 내역을 변경. (수량) 에 -82 로 입력하면 전체수량.
`open bag`	보유 종목 열람. 보유 주식은 data/account-stocks.csv 파일로 저장. 잔고 상황은 data/account-amount.csv 파일로 저장.
`now [PNO]`	종목의 현재가 열람. PNO 은 생략 가능.
`candle [PNO]`	종목의 분봉 열람. PNO 은 생략 가능. data/(PNO)/min/candle-(yyyyMMdd).csv 파일로 저장.
`candle all`	모든 종목의 분봉 열람. cron job 으로 돌리기 위해서 추가. data/(PNO)/min/candle-(yyyyMMdd).csv 파일로 저장.
`candle day [PNO]`	종목의 최근 250일 동안의 일봉 열람. PNO 은 생략 가능. data/(PNO)/day/candle-(yyyyMMdd).csv 파일로 저장.
`candle day all`	모든 종목의 최근 250일 동안의 일봉 열람. cron job 으로 오전 장이 시작전에 미리 수집. data/(PNO)/day/candle-(yyyyMMdd).csv 파일로 저장.
`candle week [PNO]`	종목의 최근 52주 동안의 주봉 열람. PNO 은 생략 가능. data/(PNO)/week/candle-(yyyyMMdd).csv 파일로 저장.
`candle week all`	모든 종목의 최근 52주 동안의 주봉 열람. cron job 으로 오전 장이 시작전에 미리 수집. data/(PNO)/week/candle-(yyyyMMdd).csv 파일로 저장.
`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 NO 의 약자이고, 상품의 단축코드 (shortCode) 와 동일합니다.
ONO 는 Order NO 의 약자이고, 고유한 주문번호 입니다.
BELONG 는 다음과 같은 명칭이 있다.
- 평균거래량: average-volume
- 거래증가율: volume-increase-rate
- 평균거래회전율: average-volume-turnover-rate
- 거래금액순: transaction-value
- 평균거래금액회전율: average-transaction-value-turnover-rate

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 json

credential 로 사용하는 json 의 양식은 다음과 같습니다.

mock-server.json, real-server.json

{
  "isMock": false,
  "accountNo": "12345678-90",
  "appKey": "xxxxxxxxxxx",
  "appSecret": "yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy"
}

mock-server.json, real-server.json 파일을 ./bin 디렉토리에 생성합니다.

isMock 값이 true 이면 모의서버, false 이면 실전서버를 의미합니다.
accountNo 에는 계좌번호를 의미합니다. 8-2 형태의 숫자로 입력합니다.
appKey 는 한국투자증권 홈페이지에서 발급받은 appkey 입니다.
appSecret 는 한국투자증권 홈페이지에서 발급받은 appsecret 입니다.

shop-server.json

{
  "openApiKey": "zzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzz"
}

shop-server.json 파일을 ./bin 디렉토리에 생성합니다.

openApiKey 는 data.go.kr 에서 발급받은 API 인증키입니다.
다음의 Open API 활용신청을 합니다.
- 금융위원회_KRX상장종목정보

How to build

macOS

macOS 환경에서는 최신 Xcode 14.x 이상을 설치하고, Command line tool 을 설치하면 됩니다.

% xcode-select --install

다음의 script 로 빌드하고, ./bin 경로에서 빌드된 tool 들을 이용하면 됩니다.

% git clone git@github.com:whomakemecrazy/kissme.git
%
% cd kissme
% ./scripts/build.sh
%
% cd bin
% ./KissMeConsole

Linux

Linux 는 현재 ubuntu 20.4 를 지원합니다.

다음의 guide 를 따라서, swift 컴파일러를 설치합니다.

Installing Swift on Ubuntu 20.04

$ cd kissme
$ ./scripts/build.sh
$
$ cd bin
$ ./KissMeConsole

Windows

Windows 는 현재 Windows 10 이상을 지원합니다.

다음의 사이트에서 Swift 컴파일러를 설치합니다.

Download Swift

PowerShell 에서 다음의 script 로 빌드하고, .\bin 경로에서 빌드된 tool 들을 이용하면 됩니다.

PS >> cd kissme
PS >> powershell ./scripts/build.ps1
PS >>
PS >> cd .\bin
PS >> .\KissMeConsole

Android (TODO)

Android 는 cross compile 과정이 필요하기 때문에 차후에 지원할 예정입니다.

License

이 소스의 라이센스는 Private 입니다.