키움 ka10064 장중투자자별매매차트 — 개인 칸이 없다

1. ka10064는 무엇을 주나 — 비슷한 TR 4개와 비교

"외국인이 오늘 장중에 이 종목을 사고 있나"를 봇이 보려면 장중 투자자 데이터가 필요합니다. 키움 REST API에는 이름이 비슷한 투자자 TR이 여럿 있고, 메뉴 위치도 시세·차트·순위정보·종목정보로 흩어져 있습니다. ka10064는 차트 메뉴(POST /api/dostk/chart)에 있으며, 종목 하나를 넣으면 그 종목의 장중 투자자별 값을 시각 순서로 돌려줍니다. 여러 종목 중 상위를 뽑아 주는 ka10065(장중투자자별매매상위)와 짝입니다.

정리하면 ka10064는 "한 종목 + 장중 + 시계열"을 주는 유일한 TR이지만, 그 대가로 투자자 구분이 가장 적습니다. 장중에 개인 흐름까지 보려는 설계라면 ka10064로는 안 되고, 장 마감 후 ka10066이나 다음 날 ka10059·ka10060으로 확정값을 받아야 합니다.

2. 요청·응답 실물

요청 헤더는 다른 키움 REST TR과 같습니다 — api-id: ka10064, authorization: Bearer ..., 연속조회 시 cont-yn·next-key. 요청 body는 4개 필드가 모두 필수(required: Y)입니다.

POST https://api.kiwoom.com/api/dostk/chart
api-id: ka10064
Content-Type: application/json;charset=UTF-8

{
    "mrkt_tp": "000",
    "amt_qty_tp": "1",
    "trde_tp": "0",
    "stk_cd": "005930"
}

명세에 실린 응답 예시는 이렇습니다(리스트 키 opmr_invsr_trde_chart).

{
    "opmr_invsr_trde_chart": [
        {"tm": "090000", "frgnr_invsr": "0", "orgn": "0", "invtrt": "0", "insrnc": "0",
         "bank": "0", "penfnd_etc": "0", "etc_corp": "0", "natn": "0"},
        {"tm": "092200", "frgnr_invsr": "3", "orgn": "0", ...},
        {"tm": "095200", "frgnr_invsr": "-68", "orgn": "0", ...}
    ],
    "return_code": 0,
    "return_msg": "정상적으로 처리되었습니다"
}

응답 필드는 tm(HHmmss)과 투자자 8개 — frgnr_invsr 외국인투자자, orgn 기관계, invtrt 투신, insrnc 보험, bank 은행, penfnd_etc 연기금등, etc_corp 기타법인, natn 국가 — 가 전부입니다. 현재가 cur_prc도 없어서 가격과 같이 보려면 분봉(ka10080 분봉 차트)을 따로 받아 시각으로 붙여야 합니다.

3. 함정 5가지

① 개인이 없다 — 그리고 "나머지로 계산"도 위험하다

ka10060·ka10059의 응답에는 ind_invsr(개인)·fnnc_invt(금융투자)·etc_fnnc(기타금융)·samo_fund(사모펀드)·natfor(내외국인)가 있지만 ka10064에는 다섯 개 모두 없습니다. 투자자별 순매수의 합이 0이라는 성질로 "개인 = −(외국인 + 기관계 + 기타법인 + 국가)"를 계산하고 싶어지는데, 이 식은 외국인에 기타외국인이 들어가는지, 국가가 기관계와 겹치는지 같은 분류 기준에 따라 어긋날 수 있고 키움 명세는 그 기준을 적어 두지 않았습니다. 추정치로 쓰더라도 장 마감 후 ka10066의 ind_invsr와 비교해 오차를 먼저 재 보는 게 맞습니다.

② 기관계 ≠ 하위 항목의 합

응답에 있는 기관 하위 항목은 invtrt·insrnc·bank·penfnd_etc 네 개뿐입니다. 기관계에는 보통 금융투자·기타금융·사모펀드가 같이 들어가는데 그 셋이 응답에 없으니, 네 개를 더한 값은 orgn과 같지 않습니다. 봇에서 "기관 합계"를 직접 계산하지 말고 orgn을 그대로 쓰세요. 금융투자(증권사 자기매매)가 큰 날일수록 차이가 벌어집니다.

③ trde_tp 0이 순매수 — ka10065와 반대

ka10064·ka10059·ka10060·ka10066은 "0"이 순매수, "1"이 매수입니다. 반면 ka10065는 "1"이 순매수, ka10058은 "1"이 순매도입니다. 상위 종목을 ka10065로 고르고 그 종목의 흐름을 ka10064로 받는 봇이 상수 하나("1")를 같이 쓰면, ka10064에서는 순매수가 아니라 총매수 시계열이 오고 오류는 나지 않습니다. 번호 체계 전체는 ka10065 글의 trde_tp 표에 정리했습니다. 비슷한 장중 TR ka10063은 투자자를 invsr로 고르는데 여기서는 6이 외국인, 7이 기관계라서 ka10065의 9000(외국인)과도 또 다릅니다.

④ 날짜가 없다 — 오늘 것만, 쌓는 건 봇의 몫

요청 body에 dt나 base_dt가 없고, 응답 tm도 날짜 없는 HHmmss입니다. 명세상 지난 날짜의 장중 흐름은 요청할 방법이 없습니다. 장중 수급으로 백테스트를 하고 싶다면 오늘부터 봇이 직접 받아 날짜를 붙여 저장하는 수밖에 없습니다. 또 예시의 시각 간격은 09:00 → 09:22 → 09:52로 22분·30분이라 일정하지 않습니다. 행 하나를 "1분봉 1개"로 가정해 이동평균을 내면 틀립니다. 값이 그 시각까지의 누적인지 구간 값인지도 명세에 적혀 있지 않습니다 — 첫 행이 전부 0인 모양은 누적과 맞아 보이지만, 실계좌 응답을 두 번 이상 받아 비교해 확인하고 쓰세요.

⑤ 종목코드를 넣어도 mrkt_tp가 필수

종목 하나를 지정하는 TR인데도 mrkt_tp가 필수입니다. 337개 TR 중 요청에 mrkt_tp와 stk_cd를 함께 받는 것은 ka10064·ka10052·ka10054·kt00009 네 개뿐입니다. 코스닥 종목에 001(코스피)을 넣었을 때의 동작은 명세에 없으므로, 공식 예제처럼 "000"(전체)으로 두는 것이 안전합니다. 또 거래소 구분 stex_tp 파라미터가 없고, NXT·SOR은 종목코드 뒤 _NX·_AL로 고릅니다.

4. 안전하게 받는 코드

키움 공식 GitHub의 예제(examples/국내주식/차트/get_domestic_intraday_investor_trade_chart.py)는 cont-yn이 Y인 동안 최대 10페이지, 0.2초 간격으로 연속조회를 하고 pandas DataFrame으로 바꿔 줍니다. 다만 값을 문자열 그대로 두므로 봇에서 계산하려면 숫자로 바꿔야 하고, 날짜도 직접 붙여야 합니다. 부호 처리는 형제 TR을 보면 조심할 이유가 있습니다 — ka10063 명세 예시에는 "sell_qty": "--30000"처럼 마이너스가 두 번 붙은 값이 실려 있습니다.

import pandas as pd

FIELDS = ["frgnr_invsr", "orgn", "invtrt", "insrnc", "bank",
          "penfnd_etc", "etc_corp", "natn"]          # ka10064 응답 전부 — 개인 없음
NET_BUY = "0"                                        # ka10064 전용 (ka10065는 "1")

def to_num(v: str) -> float:
    s = str(v).strip().replace(",", "")
    neg = s.startswith("-")
    s = s.lstrip("+-")                               # '+3', '-68', '--30000' 모두 처리
    return -float(s or 0) if neg else float(s or 0)

def parse_ka10064(body: dict, today: str) -> pd.DataFrame:
    """today = 'YYYYMMDD' — 응답 tm에 날짜가 없으므로 받은 날짜를 붙인다."""
    df = pd.DataFrame(body.get("opmr_invsr_trde_chart", []))
    if df.empty:
        return df
    df["ts"] = pd.to_datetime(today + df["tm"], format="%Y%m%d%H%M%S")
    for c in FIELDS:
        df[c] = df[c].map(to_num)
    return df.set_index("ts").sort_index()[FIELDS]

body = {"mrkt_tp": "000", "amt_qty_tp": "1", "trde_tp": NET_BUY, "stk_cd": "005930"}

명세의 응답 예시를 그대로 넣어 돌린 출력입니다.

                     frgnr_invsr  orgn  etc_corp
ts
2026-10-27 09:00:00          0.0   0.0       0.0
2026-10-27 09:22:00          3.0   0.0       0.0
2026-10-27 09:52:00        -68.0   0.0       0.0
[Timedelta('0 days 00:22:00'), Timedelta('0 days 00:30:00')]

amt_qty_tp="1"이면 단위가 백만원이므로 −68은 외국인 약 6,800만원 순매도입니다. 행 간격이 고정이 아니라는 것도 출력에서 바로 보입니다. 이 결과를 그날 날짜 파일(예: ka10064_005930_20261027.csv)로 저장해 두면 몇 달 뒤 장중 수급 백테스트 재료가 됩니다.

• 호출 빈도 — 종목 수 × 폴링 횟수만큼 호출이 늘어납니다. 30종목을 1분마다 받으면 분당 30회 이상이고 연속조회 페이지가 붙으면 더 늘어납니다. 키움 REST의 호출 제한과 429 대응은 키움 REST 429 글을 보세요.
• 연속조회 — 응답 헤더 cont-yn: Y면 next-key를 다음 요청 헤더에 넣습니다. 처리 순서는 키움 연속조회 next-key 글에 정리했습니다.
• 필터로 쓸 때 — "외국인 장중 순매수가 0 위로 올라섰다" 같은 조건은 장중 잠정치 기준입니다. 장 마감 후 확정치(ka10066·ka10059)와 다를 수 있으니, 수급 필터 설계는 수급 데이터로 봇 필터 만들기를 참고하세요.

5. 자주 묻는 질문