# FinanceDataReader Open Source Financial data reader **2018-2026 [FinanceData.KR]()** # Overview The FinanceDataReader is financial data reader(crawler) for finance.
The main functions are as follows. * KRX Stock listings (시장별 상장 종목 리스팅): 'KRX', 'KOSPI', 'KOSDAQ', 'KONEX' * Global Stock Symbol listings(해외 거래소 상장 종목 리스팅): 'NASDAQ', 'NYSE', 'AMEX', 'S&P500', 'SSE'(상해), 'SZSE'(심천), 'HKEX'(홍콩), 'TSE'(도쿄), 'HOSE'(호치민) * KRX delistings: 'KRX-DELISTING'(상장폐지종목), 'KRX-ADMINISTRATIVE' (관리종목), 'KRX-MARCAP'(시가총액) * ETF Symbol listings: 'ETF/KR' * Stock price(개별종목 가격 데이터): '005930'(Samsung), '091990'(Celltrion Healthcare) ... * Stock price(해외 거래소 개별종목 가격 데이터): 'AAPL', 'AMZN', 'GOOG' ... (you can specify exchange(market) and symbol) * Indexes: 'KS11'(코스피지수), 'KQ11'(코스닥지수), 'DJI'(다우존스지수), 'IXIC'(나스닥지수), 'US500'(S&P 500지수) ... * Exchanges: 'USD/KRW', 'USD/EUR', 'CNY/KRW' ... (조합가능한 화폐별 환율 데이터 일자별 데이터) * Cryptocurrency price data (암호화폐 가격 데이터): 'BTC/USD', 'ETH/KRW' ... # Install ```bash pip install finance-datareader ``` 또는 [uv](https://docs.astral.sh/uv/)를 사용하는 경우: ```bash uv add finance-datareader # 프로젝트 의존성으로 추가 uv tool install finance-datareader # CLI 도구로 글로벌 설치 ``` # CLI `fdr` 명령어를 사용하여 터미널에서 직접 금융 데이터를 조회할 수 있습니다. ```bash # 설치 없이 바로 실행 uvx --from finance-datareader fdr price AAPL --start 2024 # 또는 uv tool 설치 후 사용 uv tool install finance-datareader ``` ### 가격 데이터 조회 (price) ```bash fdr price 005930 --start 2024 # 삼성전자 2024년~현재 fdr price AAPL -s 2024-01-01 -e 2024-06-30 # Apple 기간 지정 fdr price KS11 -s 2024 # 코스피 지수 fdr price FRED:DEXKOUS -s 2020 # FRED 달러/원 환율 fdr price USD/KRW -s 2024 # 달러 원화 환율 ``` ### 스냅샷 데이터 조회 (snap) ```bash fdr snap KRX/INDEX/LIST # KRX 전체 지수 목록 fdr snap KRX/INDEX/STOCK/1001 # KOSPI 지수 구성종목 fdr snap NAVER/FINSTATE/005930 # 삼성전자 재무제표(연간) fdr snap NAVER/FINSTATE-1Q/005930 # 삼성전자 분기 재무제표 별도 fdr snap NAVER/FINSTATE-2Q/005930 # 삼성전자 분기 재무제표 연결 fdr snap ECOS/KEYSTAT/LIST # 100대 경제지표 ``` ### 종목 리스팅 (listing) ```bash fdr listing KRX # KRX 전종목 fdr listing KOSPI # KOSPI 종목 fdr listing NASDAQ # 나스닥 종목 fdr listing "S&P500" # S&P500 종목 fdr listing ETF/KR # 한국 ETF 전종목 ``` ### 출력 형식 모든 데이터 명령에 `-f` 옵션으로 출력 형식을 지정할 수 있습니다: ```bash fdr price AAPL -s 2024 -f csv # CSV fdr price AAPL -s 2024 -f json # JSON fdr price AAPL -s 2024 -f markdown # Markdown 테이블 fdr listing KRX -f csv > krx_stocks.csv # 파일로 저장 ``` # 라이브러리 사용하기 지원하는 거래소: KRX(한국거래소), NYSE(뉴욕증권거래소), NASDAQ(나스닥), AMEX(아멕스), SSE(상해), SZSE(심천), HKEX(홍콩), TSE(도쿄), HOSE(호치민) ```python import FinanceDataReader as fdr # KOSPI Index 코스피 지수 데이터 df = fdr.DataReader('KS11', '2020') # 2020-01-01 ~ 현재 df = fdr.DataReader('KS11', '2022-01-01', '2022-12-31') # 2022-01-01 ~ 2022-12-31 # KRX Indices 국내 지수 데이터 df = fdr.DataReader('KS11') # KOSPI 지수 (KRX) df = fdr.DataReader('KQ11') # KOSDAQ 지수 (KRX) df = fdr.DataReader('KS200') # KOSPI 200 (KRX) # US market Indices 미국 시장 지수 데이터 df = fdr.DataReader('DJI') # 다우존스 지수 (DJI - Dow Jones Industrial Average) df = fdr.DataReader('IXIC') # 나스닥 종합지수 (IXIC - NASDAQ Composite) df = fdr.DataReader('S&P500') # S&P500 지수 (NYSE) df = fdr.DataReader('RUT') # 러셀2000 지수 (RUT - US Small Cap 2000) df = fdr.DataReader('VIX') # VIX지수 (VIX - CBOE Volatility Index) # Global Indices 글로벌 지수 데이터 df = fdr.DataReader('SSEC') # 상해 종합지수 Shanghai (SSEC -Shanghai Composite) df = fdr.DataReader('HSI') # 항셍지수 (HSI - Hang Seng) df = fdr.DataReader('N225') # 일본 닛케이지수 (N225 - Nikkei 225) df = fdr.DataReader('FTSE') # 영국 FTSE100 (FTSE 100 - Financial Times Stock Exchange) df = fdr.DataReader('FCHI') # 프랑스 FCHI 지수 (CAC 40 - CAC quarante) df = fdr.DataReader('GDAXI') # 독일 닥스지수 (DAX30 - germany-30) # KRX stock price 국내 시장 개별종목 df = fdr.DataReader('005930') # 삼성전자 전체 (1999년 ~ 현재) df = fdr.DataReader('000660') # SK하이닉스 전체 (1999년 ~ 현재) df = fdr.DataReader('068270') # 셀트리온 전체 (2004년 상장 ~ 현재) # 여러 종목 종가(Close) 한번에 # 삼성전자(005930), SK하이닉스(000660), 기아(000270), 카카오(035720), KB금융(105560) df = fdr.DataReader('005930,000660,000270,035720,105560', '2020') # 2020년 ~ 현재 # US stock price 미국 시장 개별종목 df = fdr.DataReader('AAPL', '2017') # Apple(AAPL), 2017-01-01 ~ 현재 df = fdr.DataReader('AMZN', '2017', '2019-12-31') # AMAZON(AMZN), 2017~2019 (3년) df = fdr.DataReader('F', '1980-01-01', '2023-10-01') # Ford 자동차(F) (40년간) # 여러종목 한번에 종가(Close) 데이터 df = fdr.DataReader('AAPL, TSLA, AMZN', '2020') # 애플, 테슬라, 아마존 (2020년 ~ 현재) # 데이터 소스 지정하기 df = fdr.DataReader('NAVER:000150', '2020-01-01') # 두산(000150) (네이버 파이낸스) df = fdr.DataReader('YAHOO:000150.KS', '2020-01-01') # 두산(000150) (야후 파이낸스) # TSE (도쿄증권거래소) df = fdr.DataReader('TSE:7203', '2020-01-01') # Toyota Motor Corp 토요타 자동차(7203) df = fdr.DataReader('TSE:9984', '2020-01-01') # SoftBank Group Corp 소프트뱅크그룹(9984) # HOSE (호치민증권거래소) df = fdr.DataReader('HOSE:VCB', '2020-01-01') # 베트남 무역은행(VCB) df = fdr.DataReader('HOSE:VIC') # Vingroup (JSC) # 글로벌 동일한 종목코드 경우 거래소를 지정 df = fdr.DataReader('000150', '2020-01-01') # 두산:KRX 종목 (기본:네이버 파이낸스) df = fdr.DataReader('KRX:000150', '2020-01-01') # 두산:KRX 종목 (한국거래소 데이터) df = fdr.DataReader('SSE:000150', '2020-01-01') # SSE 380 Dividend Index (상하이 거래소) # 상품 선물 가격 데이터 df = fdr.DataReader('CL=F') # WTI유 선물 Crude Oil (NYMEX) df = fdr.DataReader('BZ=F') # 브렌트유 선물 Brent Oil (NYMEX) df = fdr.DataReader('NG=F') # 천연가스 선물 (NYMEX) df = fdr.DataReader('GC=F') # 금 선물 (COMEX) df = fdr.DataReader('SI=F') # 은 선물 (COMEX) df = fdr.DataReader('HG=F') # 구리 선물 (COMEX) # 환율: 여러 조합 가능(지원 심볼: ['KRW', 'EUR', 'CNY', 'JPY', 'CHF']) df = fdr.DataReader('USD/KRW') # 달러 원화 df = fdr.DataReader('USD/EUR') # 달러 유로화 df = fdr.DataReader('USD/CNY') # 달러 위엔화 df = fdr.DataReader('CNY/KRW') # 위엔화 원화 df = fdr.DataReader('EUR/CNY') # 유로화 위엔화 # 암호화폐 가격 데이터 (원화, 달러) # (지원 심볼: ['BTC', 'ETH', 'USDT', 'BNB', 'USDC', 'XRP', 'BUSD', 'ADA', 'SOL', 'DOGE']) df = fdr.DataReader('BTC/KRW') # 비트코인/원화 df = fdr.DataReader('ETH/KRW') # 이더리움/원화 df = fdr.DataReader('BTC/USD') # 비트코인/달러 df = fdr.DataReader('ETH/USD') # 이더리움/달러 # KRX delisting stock data 상장폐지 종목 전체 가격 데이터 df = fdr.DataReader('KRX-DELISTING:036360') # 3SOFT(036360) # 미국 국채 채권 수익률 df = fdr.DataReader('US5YT') # 5년 만기 미국국채 수익률 df = fdr.DataReader('US10YT') # 10년 만기 미국국채 수익률 df = fdr.DataReader('US30YT') # 30년 만기 미국국채 수익률 # 종목 리스팅 # KRX 상장회사(발행회사)목록 (가격 중심, 주식 종목) - 시가총액순 stocks = fdr.StockListing('KRX') # KRX 종목(=코스피+코스닥+코넥스) stocks = fdr.StockListing('KOSPI') # KOSPI 종목 stocks = fdr.StockListing('KOSDAQ') # KOSDAQ 종목 stocks = fdr.StockListing('KONEX') # KONEX종목 ## KRX 전종목 목록 (설명 중심, 주식+펀드등 전종목) stocks = fdr.StockListing('KRX-DESC') # 한국거래소 종목 stocks = fdr.StockListing('KOSPI-DESC') # KOSPI 종목 stocks = fdr.StockListing('KOSDAQ-DESC') # KOSDAQ 종목 stocks = fdr.StockListing('KONEX-DESC') # KONEX 종목 ## KRX 특수 종목 리스팅 (상장폐지 종목, 관리종목) stocks = fdr.StockListing('KRX-DELISTING') # 상장폐지 종목 전체 stocks = fdr.StockListing('KRX-ADMIN') # KRX 관리종목 ## US Market listings 미국 시장 거래소별 전종목 리스팅 stocks = fdr.StockListing('S&P500') # S&P500 종목 stocks = fdr.StockListing('NASDAQ') # 나스닥 (NASDAQ) 종목 stocks = fdr.StockListing('NYSE') # 뉴욕증권거래소 (NYSE) 종목 ## Global Market listings 글로벌 시장 거래소별 전종목 리스팅 stocks = fdr.StockListing('SSE') # 상하이 증권거래소 (SSE) 종목 stocks = fdr.StockListing('SZSE') # 선전 증권거래소 (SZSE) 종목 stocks = fdr.StockListing('HKEX') # 홍콩 증권거래소 (HKEX) 종목 stocks = fdr.StockListing('TSE') # 도쿄 증권거래소 (TSE) 종목 stocks = fdr.StockListing('HOSE') # 호찌민 증권거래소 (HOSE) 종목 ## KRX ETFs etfs = fdr.StockListing('ETF/KR') # 한국 ETF 전종목 # FRED 데이터 df = fdr.DataReader('FRED:M2') # M2 통화량 df = fdr.DataReader('FRED:NASDAQCOM') # NASDAQCOM 나스닥종합지수 df = fdr.DataReader('FRED:T10Y2Y') # 미국 장단기금리차 (1980년 ~) ## 달러 인덱스 df = fdr.DataReader('^NYICDX') # ICE U.S. Dollar Index (^NYICDX) 달러인덱스 (1980~현재) ## FRED 데이터 여러 항목 한번에 df = fdr.DataReader('FRED:M2,HSN1F,NASDAQCOM') # M2 통화량, HSN1F 주택판매지수, NASDAQCOM 나스닥종합지수 ## KRX지수및 지수 구 성종목 df = fdr.SnapDataReader('KRX/INDEX/LIST') # KRX 전체 지수목록 df = fdr.SnapDataReader('KRX/INDEX/STOCK/1001') # KOSPI 지수구성종목 df = fdr.SnapDataReader('KRX/INDEX/STOCK/1028') # 코스피 200 df = fdr.SnapDataReader('KRX/INDEX/STOCK/5106') # KRX ESG Leaders 150 테마 지수 구성종목 ## 재무제표 fs = fdr.SnapDataReader('NAVER/FINSTATE/005930') # 연간 주재무제표 fs = fdr.SnapDataReader('NAVER/FINSTATE-Y/005930') # 연간 주재무(='NAVER/FINSTATE-2Y/005930') fs = fdr.SnapDataReader('NAVER/FINSTATE-1Y/005930') # 연간 K-IFRS 별도 fs = fdr.SnapDataReader('NAVER/FINSTATE-2Y/005930') # 연간 K-IFRS 연결 fs = fdr.SnapDataReader('NAVER/FINSTATE-3Y/005930') # 연간 K-GAAP 개별 fs = fdr.SnapDataReader('NAVER/FINSTATE-4Y/005930') # 연간 K-GAAP 연결 fs = fdr.SnapDataReader('NAVER/FINSTATE-Q/005930') # 분기 주재무(='NAVER/FINSTATE-2Q/005930') fs = fdr.SnapDataReader('NAVER/FINSTATE-1Q/005930') # 분기 K-IFRS 별도 fs = fdr.SnapDataReader('NAVER/FINSTATE-2Q/005930') # 분기 K-IFRS 연결 fs = fdr.SnapDataReader('NAVER/FINSTATE-3Q/005930') # 분기 K-GAAP 개별 fs = fdr.SnapDataReader('NAVER/FINSTATE-4Q/005930') # 분기 K-GAAP 연결 ## 데이터 소스 지정 # 지정하지 않은 경우 (NAVER에서 가져오며 2000년 이후 데이터) fdr.DataReader('000100') # (기간 지정 하지 않은 경우) fdr.DataReader('000100', '2023') # 2023년 ~ 현재까지 가격 데이터 fdr.DataReader('000100', '2023', '2024') # 2023년 데이터 # KRX (2000년 이전 데이터 가능, 상세한 추가 필드) fdr.DataReader('KRX:000100') # 1995-05-02 ~ 현재 (2년단위로 가져와 합쳐서 반환) fdr.DataReader('KRX:000100', '2020') # 2020년 ~ 현재까지 가격 데이터 fdr.DataReader('KRX:000100', '1900') # 최대 데이터 (1995-05-02 ~ 현재까지) fdr.DataReader('KRX:000100', '2023-09-23', '2024-12-31') # (기간 지정) 2년 단위로 가져와 병합 # NAVER (2000년 이후 데이터) fdr.DataReader('NAVER:000100') # 2000년~현재 데이터 fdr.DataReader('NAVER:000100', '2023') # 2023년 ~ 현재까지 가격 데이터 fdr.DataReader('NAVER:000100', '2023', '2024') # 2023년 데이터 # YAHOO fdr.DataReader('YAHOO:000100.KS') # 2000년 이후 데이터 fdr.DataReader('YAHOO:000100.KS', '2023') # 2023년 ~ 현재까지 가격 데이터 fdr.DataReader('YAHOO:000100.KS', '2023', '2024') # 2023년 데이터 ``` ## Using FinanceDataReader * [Users-Guide](https://github.com/FinanceData/FinanceDataReader/wiki/Users-Guide) * [Quick-Reference (Symbol List)](https://github.com/FinanceData/FinanceDataReader/wiki/Quick-Reference) ## Tutorials * [FRED 주요 경기 선행 지표](https://financedata.notion.site/FRED-FinanceDataReader-bfb0779c50254b138cb96416583130b9?pvs=4) * [여러 종목 가격을 한번에](https://financedata.notion.site/FinanceDataReader-d976a299889143519793bcc45e491a73?pvs=4) ## FinanceDataReader Notebooks * [S&P500 가격 데이터 수집과 수익률 분석](https://nbviewer.jupyter.org/710b8f0a4bd9a8df91ae1be6c7e838b1) * [S&P500 팩터 데이터 수집과 분석](https://nbviewer.jupyter.org/35a1b0d5248bc9b09513e53be437ac42) **2018-2026 [FinanceData.KR]()**