코스피 상위 100위 120일선 자동매매 - 편집 역사

2026년 8월 12일 (수) 05:18에 Devcafe님의 편집

2026-08-12T05:18:36Z

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	#: MA120 아래에 있다는 것 자체가 매수/매도 신호를 의미하지 않습니다.		#: MA120 아래에 있다는 것 자체가 매수/매도 신호를 의미하지 않습니다.

	* (중요) https://data.krx.co.kr/ 로그인 후 아이디/패스워드를 환경변수로 설정해야함.		=== (중요) https://data.krx.co.kr/ 로그인 후 아이디/패스워드를 환경변수로 설정해야함.===
	** 리눅스/맥 인경우		* 리눅스/맥 인경우
	~/.zshrc나 ~/.bash_profile에 위 두 줄		~/.zshrc나 ~/.bash_profile에 위 두 줄
	<source>		<source>
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	export KRX_PW=""		export KRX_PW=""
	</source>		</source>
	** 윈도우 환경변수에 추가		* 윈도우 환경변수에 추가

	<source lang=python>		<source lang=python>

2026년 8월 12일 (수) 05:18에 Devcafe님의 편집

2026-08-12T05:18:12Z

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	#: - 이 스크립트는 투자 자문이 아니라 기술적 조건에 따른 단순 필터링 도구입니다.		#: - 이 스크립트는 투자 자문이 아니라 기술적 조건에 따른 단순 필터링 도구입니다.
	#: MA120 아래에 있다는 것 자체가 매수/매도 신호를 의미하지 않습니다.		#: MA120 아래에 있다는 것 자체가 매수/매도 신호를 의미하지 않습니다.

			* (중요) https://data.krx.co.kr/ 로그인 후 아이디/패스워드를 환경변수로 설정해야함.
			** 리눅스/맥 인경우
			~/.zshrc나 ~/.bash_profile에 위 두 줄
			<source>
			export KRX_ID=""
			export KRX_PW=""
			</source>
			** 윈도우 환경변수에 추가

	<source lang=python>		<source lang=python>
			# -- coding: utf-8 --
	"""		"""
	코스피 시가총액 상위 100종목 중 120일 이동평균선(MA120) '아래'에 있는 종목 스크리닝		코스피 시가총액 상위 100종목 중 120일 이동평균선(MA120) '아래'에 있는 종목 스크리닝
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	def get_top100_by_market_cap(base_date: str) -> pd.DataFrame:		def get_top100_by_market_cap(base_date: str) -> pd.DataFrame:
	"""기준일 코스피 시가총액 상위 100종목"""		"""기준일 코스피 시가총액 상위 100종목"""
	df = stock.~~get_market_cap~~(base_date, market="KOSPI")		df = stock.get_market_cap_by_ticker(base_date, market="KOSPI")
			if df.empty or "시가총액" not in df.columns:
			raise RuntimeError(
			f"{base_date} 시가총액 데이터를 가져오지 못했습니다. "
			"pykrx 버전을 확인하거나(pip install -U pykrx) 다른 날짜로 시도해보세요."
			)
	df = df.sort_values("시가총액", ascending=False).head(100)		df = df.sort_values("시가총액", ascending=False).head(100)
	df["종목명"] = [stock.get_market_ticker_name(t) for t in df.index]		df["종목명"] = [stock.get_market_ticker_name(t) for t in df.index]

Devcafe: 새 문서: == 코스피 시가총액 상위 100종목 중 120일 이동평균선(MA120) '아래'에 있는 종목 스크리닝 == # 사전 준비: ## pip install pykrx pandas # 동작 방식: #: 1. 기준일 코스피 시가총액 상위 100종목 조회 #: 2. 각 종목의 최근 120거래일 종가로 120일 이동평균 계산 #: 3. 기준일 종가가 MA120보다 낮은 종목만 필터링하여 출력 #: # 주의: #: - pykrx는 KRX(한국거래소) 공개 데이터를...

2026-08-12T02:35:15Z

새 문서: == 코스피 시가총액 상위 100종목 중 120일 이동평균선(MA120) '아래'에 있는 종목 스크리닝 == # 사전 준비: ## pip install pykrx pandas # 동작 방식: #: 1. 기준일 코스피 시가총액 상위 100종목 조회 #: 2. 각 종목의 최근 120거래일 종가로 120일 이동평균 계산 #: 3. 기준일 종가가 MA120보다 낮은 종목만 필터링하여 출력 #: # 주의: #: - pykrx는 KRX(한국거래소) 공개 데이터를...

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== 코스피 시가총액 상위 100종목 중 120일 이동평균선(MA120) '아래'에 있는 종목 스크리닝 ==
# 사전 준비:
## pip install pykrx pandas
# 동작 방식:
#: 1. 기준일 코스피 시가총액 상위 100종목 조회
#: 2. 각 종목의 최근 120거래일 종가로 120일 이동평균 계산
#: 3. 기준일 종가가 MA120보다 낮은 종목만 필터링하여 출력
#:
# 주의:
#: - pykrx는 KRX(한국거래소) 공개 데이터를 스크래핑하는 비공식 라이브러리라
#: 가끔 응답이 느리거나 일시적으로 막힐 수 있습니다.
#: - 이 스크립트는 투자 자문이 아니라 기술적 조건에 따른 단순 필터링 도구입니다.
#: MA120 아래에 있다는 것 자체가 매수/매도 신호를 의미하지 않습니다.

<source lang=python>
"""
코스피 시가총액 상위 100종목 중 120일 이동평균선(MA120) '아래'에 있는 종목 스크리닝

사전 준비:
pip install pykrx pandas

동작 방식:
1. 기준일 코스피 시가총액 상위 100종목 조회
2. 각 종목의 최근 120거래일 종가로 120일 이동평균 계산
3. 기준일 종가가 MA120보다 낮은 종목만 필터링하여 출력

주의:
- pykrx는 KRX(한국거래소) 공개 데이터를 스크래핑하는 비공식 라이브러리라
가끔 응답이 느리거나 일시적으로 막힐 수 있습니다.
- 이 스크립트는 투자 자문이 아니라 기술적 조건에 따른 단순 필터링 도구입니다.
MA120 아래에 있다는 것 자체가 매수/매도 신호를 의미하지 않습니다.
"""

import time
from datetime import datetime, timedelta

import pandas as pd
from pykrx import stock

def get_trading_day(base_date: str) -> str:
"""base_date(YYYYMMDD)가 휴장일이면 가장 최근 거래일로 보정"""
for i in range(10):
d = (datetime.strptime(base_date, "%Y%m%d") - timedelta(days=i)).strftime("%Y%m%d")
try:
df = stock.get_market_ohlcv(d, d, "005930") # 삼성전자로 개장 여부 확인
if not df.empty:
return d
except Exception:
continue
raise RuntimeError("최근 거래일을 찾지 못했습니다.")

def get_top100_by_market_cap(base_date: str) -> pd.DataFrame:
"""기준일 코스피 시가총액 상위 100종목"""
df = stock.get_market_cap(base_date, market="KOSPI")
df = df.sort_values("시가총액", ascending=False).head(100)
df["종목명"] = [stock.get_market_ticker_name(t) for t in df.index]
return df

def is_below_ma120(ticker: str, base_date: str):
"""해당 종목의 base_date 종가가 MA120보다 낮은지 계산"""
start = (datetime.strptime(base_date, "%Y%m%d") - timedelta(days=250)).strftime("%Y%m%d")
ohlcv = stock.get_market_ohlcv(start, base_date, ticker)
if len(ohlcv) < 120:
return None # 상장 120거래일 미만 등 데이터 부족
ma120 = ohlcv["종가"].rolling(window=120).mean().iloc[-1]
close = ohlcv["종가"].iloc[-1]
return close, ma120, close < ma120

def main():
# 조회 기준일 (기본값: 어제 날짜, 필요시 직접 YYYYMMDD로 수정)
yesterday = (datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime("%Y%m%d")
base_date = get_trading_day(yesterday)
print(f"[기준일] {base_date}\n")

top100 = get_top100_by_market_cap(base_date)

results = []
for ticker, row in top100.iterrows():
r = is_below_ma120(ticker, base_date)
if r is None:
continue
close, ma120, below = r
if below:
results.append({
"종목코드": ticker,
"종목명": row["종목명"],
"시가총액(억원)": round(row["시가총액"] / 1e8),
"종가": close,
"MA120": round(ma120, 1),
"괴리율(%)": round((close - ma120) / ma120 * 100, 2),
})
time.sleep(0.2) # 과도한 요청 방지

result_df = pd.DataFrame(results).sort_values("괴리율(%)")

print(f"시가총액 100위 내 MA120 아래 종목: 총 {len(result_df)}개\n")
print(result_df.to_string(index=False))

result_df.to_csv("kospi_top100_below_ma120.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
print("\n결과를 kospi_top100_below_ma120.csv 로 저장했습니다.")

if __name__ == "__main__":
main()
</source>