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stock_chart_site/backend/app/api/markets.py
claude-owner ae4f07d675 feat(home+search): KOSPI/KOSDAQ 인덱스 카드 + 검색결과 미니 sparkline
- Sparkline 컴포넌트를 PriceHero 내부에서 web/components/Sparkline.tsx 로 분리·재사용
- /api/markets/indices: macro_daily 의 kospi/kosdaq N일 시계열 + 최신값/전일대비
- 홈 IndicesPanel: 두 인덱스 카드(현재값/등락/우측 sparkline)
- /api/symbols/search?with_sparkline=true: 결과 한 번에 최근 30 종가 batch 조회
- SearchBox 결과 행에 mini sparkline + 현재가/등락률 인라인 표시

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
2026-05-28 14:46:13 +09:00

216 lines
7.0 KiB
Python

"""시장 overview API.
GET /api/markets/movers
?market=KOSPI|KOSDAQ|ALL (기본 ALL)
?limit=10 (각 카테고리 별 상위 N)
응답 (3 카테고리):
- gainers: 등락률 상위 (전일종가 대비 상승%)
- losers : 등락률 하위 (하락%)
- volume : 거래량 상위 (당일 volume)
ohlcv_daily 에서 가장 최근 2 거래일을 잡아 비교한다. 데이터가 한 종목당
2 일치 이상 없을 때는 그 종목은 자연 누락된다.
GET /api/markets/related/{code}
?limit=8
같은 market 에서 등락률이 비슷한 (또는 가장 활발한) 종목 N 개.
sector 컬럼은 비어있는 경우가 많아, market 동질성만으로 묶는다.
"""
from __future__ import annotations
from fastapi import APIRouter, HTTPException, Query
from sqlalchemy import text
from app.db.connection import get_engine
router = APIRouter(prefix="/api/markets", tags=["markets"])
def _movers_sql(where_market: str) -> str:
"""ohlcv_daily 에서 종목별 최신 2일 비교 + 카테고리 분류.
market filter 는 symbols 테이블에서 적용. WITH … AS 안에 :market 바인딩이
있는 단일 쿼리.
"""
return f"""
WITH last_dates AS (
SELECT DISTINCT date
FROM ohlcv_daily
ORDER BY date DESC
LIMIT 2
),
ordered AS (
SELECT MAX(date) AS d0, MIN(date) AS d1 FROM last_dates
),
symb AS (
SELECT code, name, market FROM symbols
WHERE active = TRUE {where_market}
),
latest AS (
SELECT o.code, o.close AS close0, o.volume AS volume0
FROM ohlcv_daily o, ordered
WHERE o.date = ordered.d0
),
prev AS (
SELECT o.code, o.close AS close1
FROM ohlcv_daily o, ordered
WHERE o.date = ordered.d1
)
SELECT s.code, s.name, s.market,
l.close0 AS close,
p.close1 AS prev_close,
l.volume0 AS volume,
CASE WHEN p.close1 > 0
THEN (l.close0 - p.close1) / p.close1 * 100
ELSE NULL
END AS pct_change
FROM symb s
JOIN latest l ON l.code = s.code
JOIN prev p ON p.code = s.code
WHERE l.close0 IS NOT NULL AND p.close1 IS NOT NULL
"""
@router.get("/movers")
def movers(
market: str = Query(default="ALL", pattern="^(ALL|KOSPI|KOSDAQ)$"),
limit: int = Query(default=10, ge=1, le=50),
) -> dict:
where_market = "" if market == "ALL" else "AND market = :market"
params: dict[str, object] = {"lim": limit}
if market != "ALL":
params["market"] = market
eng = get_engine()
base_sql = _movers_sql(where_market)
with eng.connect() as conn:
gainers = conn.execute(
text(base_sql + " ORDER BY pct_change DESC NULLS LAST LIMIT :lim"),
params,
).all()
losers = conn.execute(
text(base_sql + " ORDER BY pct_change ASC NULLS LAST LIMIT :lim"),
params,
).all()
by_volume = conn.execute(
text(base_sql + " ORDER BY volume DESC NULLS LAST LIMIT :lim"),
params,
).all()
def _row(r) -> dict:
return {
"code": r[0],
"name": r[1],
"market": r[2],
"close": float(r[3]) if r[3] is not None else None,
"prev_close": float(r[4]) if r[4] is not None else None,
"volume": int(r[5]) if r[5] is not None else None,
"pct_change": float(r[6]) if r[6] is not None else None,
}
return {
"market": market,
"limit": limit,
"gainers": [_row(r) for r in gainers],
"losers": [_row(r) for r in losers],
"by_volume": [_row(r) for r in by_volume],
}
@router.get("/indices")
def indices(days: int = Query(default=60, ge=2, le=400)) -> dict:
"""KOSPI / KOSDAQ 지수 N일 종가 시계열.
macro_daily 에 yfinance 가 채우는 'kospi','kosdaq' key 를 그대로 읽음.
채워져 있지 않으면 series 가 빈 배열로 반환되어 프런트가 '데이터 준비 중' 안내.
"""
sql = text(
"""
SELECT date, key, value
FROM macro_daily
WHERE key IN ('kospi','kosdaq')
AND date >= (CURRENT_DATE - (:d || ' day')::interval)
ORDER BY date ASC
"""
)
eng = get_engine()
with eng.connect() as conn:
rows = conn.execute(sql, {"d": days}).all()
series: dict[str, list[dict]] = {"kospi": [], "kosdaq": []}
for r in rows:
d, k, v = r[0], r[1], r[2]
if v is None:
continue
series.setdefault(k, []).append({"date": str(d), "value": float(v)})
def _summary(pts: list[dict]) -> dict:
if not pts:
return {"latest": None, "prev": None, "pct_change": None}
latest = pts[-1]["value"]
prev = pts[-2]["value"] if len(pts) >= 2 else None
pct = ((latest - prev) / prev * 100) if (prev and prev > 0) else None
return {"latest": latest, "prev": prev, "pct_change": pct}
return {
"days": days,
"indices": [
{
"key": "kospi",
"name": "KOSPI",
"points": series["kospi"],
**_summary(series["kospi"]),
},
{
"key": "kosdaq",
"name": "KOSDAQ",
"points": series["kosdaq"],
**_summary(series["kosdaq"]),
},
],
}
@router.get("/related/{code}")
def related(code: str, limit: int = Query(default=8, ge=1, le=30)) -> dict:
"""같은 market 에서 등락률 절대값 기준 가까운 종목 N 개.
sector 컬럼은 시드 단계에서 NULL 인 경우가 많아 market 만으로 동질성을 잡는다.
백엔드가 sector 분류를 채우게 되면 같은 sector 우선 정렬로 강화할 수 있음.
"""
eng = get_engine()
with eng.connect() as conn:
target = conn.execute(
text("SELECT market FROM symbols WHERE code = :c"),
{"c": code},
).first()
if not target:
raise HTTPException(status_code=404, detail=f"unknown code: {code}")
market = target[0]
rows = conn.execute(
text(
_movers_sql("AND market = :market AND code <> :c")
+ " ORDER BY volume DESC NULLS LAST LIMIT :lim"
),
{"market": market, "c": code, "lim": limit},
).all()
return {
"code": code,
"market": market,
"items": [
{
"code": r[0],
"name": r[1],
"market": r[2],
"close": float(r[3]) if r[3] is not None else None,
"prev_close": float(r[4]) if r[4] is not None else None,
"volume": int(r[5]) if r[5] is not None else None,
"pct_change": float(r[6]) if r[6] is not None else None,
}
for r in rows
],
}