모듈 4 — 기간별 시세 + 평균거래량 계산

이 모듈에서 할 일 같은 종목의 최근 35일치 일봉 데이터를 조회하고, JavaScript 코드 노드로 최근 20영업일의 평균 거래량을 계산합니다. 이 평균값이 모듈 5에서 “오늘 거래량이 평소 대비 몇 배인가”를 판정하는 기준선이 됩니다.

0. 이 모듈의 흐름

flowchart TD
    A[1.API 문서 확인] --> B[2.HTTP Request2<br/>추가]
    B --> C[3.Query Parameters<br/>6개·날짜 동적]
    C --> D[4.Headers 6개]
    D --> E[5.실행·output2 확인]
    E --> F[6.Code in JavaScript<br/>추가]
    F --> G[7.코드 작성·실행]
    G --> H[8.평균거래량 검증]

이번 모듈을 마치면 워크플로는 6개 노드가 됩니다.

flowchart TD
    A[Schedule] --> B[토큰]
    B --> C[현재가]
    C --> D[Edit Fields]
    D --> E[기간별 시세]
    E --> F[Code JS<br/>평균거래량]

1. 왜 기간별 시세인가?

1.1 모듈 3에서 만든 것 vs 모듈 4에서 만들 것

flowchart TD
    A[모듈 3] --> B[오늘 시점<br/>1개 데이터]
    C[모듈 4] --> D[35일치 일봉<br/>20+ 데이터]
    B --> E[현재가·등락률]
    D --> F[평균거래량 계산]
    E --> G[모듈 5에서 비교]
    F --> G

1.2 평균거래량이 필요한 이유

거래량은 종목마다 절대 규모가 다릅니다. 삼성전자는 하루 수천만 주, 작은 종목은 수십만 주입니다. 절대값을 보고 “오늘 거래량이 많다·적다”를 판단할 수 없습니다.

flowchart TD
    A[종목별 평균거래량] --> B[삼성전자<br/>약 1500만주]
    A --> C[작은 종목<br/>약 50만주]
    B --> D[기준선 1500만]
    C --> E[기준선 50만]
    D --> F[오늘 거래량 ÷ 기준선]
    E --> F
    F --> G[배수로 비교]

따라서 각 종목의 평소 거래량을 기준선으로 잡고, 오늘 거래량이 그 몇 배인지를 봅니다. 이 기준선이 평균거래량입니다.

1.3 왜 20영업일인가?

20영업일은 금융업계에서 가장 흔히 쓰는 단기 기준입니다. 약 1개월의 거래 패턴을 반영하면서도 최근 트렌드를 놓치지 않는 길이입니다.

2. API 문서 확인

2.1 어디로 가나요?

🌐 한국투자 Open API 개발자센터: apiportal.koreainvestment.com

[API 문서] → [국내주식] 기본시세 → [국내주식기간별시세(일/주/월/년)]

문서 코드는 v1_국내주식-016입니다.

2.2 핵심 정보 확인

전체 URL은 환경에 따라 도메인·포트만 다릅니다.

💡 모듈 3과 다른 점

• URL 끝이 inquire-price → inquire-daily-itemchartprice로 길어짐
• TR ID가 FHKST01010100 → FHKST03010100으로 바뀜

⚠️ 함정 — TR ID 그대로 두기 모듈 3의 노드를 복사해 만들고 싶을 수 있는데, 그러면 TR ID를 잊고 그대로 둘 위험이 있습니다. 반드시 새 노드로 만들어 처음부터 입력하는 것이 안전합니다.

3. HTTP Request2 노드 추가

3.1 어디에 추가하나요?

캔버스에서 Edit Fields 노드 우측 [+] 아이콘을 클릭합니다.

검색창에 "http" 입력 → [HTTP Request] 선택

n8n이 자동으로 노드 이름을 HTTP Request2로 부여합니다.

3.2 워크플로 위치

flowchart TD
    A[Schedule] --> B[HTTP Request<br/>토큰]
    B --> C[HTTP Request1<br/>현재가]
    C --> D[Edit Fields]
    D --> E[HTTP Request2<br/>← 지금 추가]

3.3 Method와 URL

URL은 본인 환경에 맞게 입력합니다(2.2 절의 표 참고).

4. Query Parameters 설정 — 6개 필드

4.1 Send Query Parameters 토글 ON

4.2 [Add Parameter]로 6개 필드 만들기

4.3 FID_PERIOD_DIV_CODE — 기간 분류

flowchart TD
    A[FID_PERIOD_DIV_CODE] --> B[D 일봉]
    A --> C[W 주봉]
    A --> D[M 월봉]
    A --> E[Y 년봉]

평균거래량을 일별 평균으로 계산할 것이므로 D입니다.

4.4 FID_ORG_ADJ_PRC — 수정주가 여부

flowchart TD
    A[FID_ORG_ADJ_PRC] --> B[0 수정주가]
    A --> C[1 원주가]
    B --> D[액면분할·증자 반영<br/>연속성 보존]
    C --> E[당일 실거래가<br/>그대로]

💡 수정주가란? 액면분할·무상증자·주식병합 등이 발생하면 가격이 갑자기 점프합니다. 수정주가는 이런 이벤트 이전 가격을 보정해 연속된 시계열로 만든 값입니다. 평균·차트·비교 분석에는 항상 수정주가(0)를 씁니다.

본 강의는 거래량 평균만 계산하므로 사실 어느 쪽이든 결과가 비슷하지만, 향후 가격 분석으로 확장할 때를 대비해 0을 표준으로 둡니다.

4.5 동적 날짜 표현식 — FID_INPUT_DATE_1 (시작일)

이 부분이 본 모듈에서 새로 등장하는 표현식 응용편입니다.

4.5.1 입력해야 할 정확한 표현식

{{
  (() => {
    const d = new Date();
    d.setDate(d.getDate() - 35);
    return d.toISOString().slice(0,10).replaceAll('-', '');
  })()
}}

⚠️ n8n 표현식 입력 시 주의 위 코드를 줄바꿈 없이 한 줄로 입력해도 됩니다(가독성을 위해 줄바꿈한 형태). 입력 칸 좌측의 fx 아이콘을 클릭해 Expression mode로 전환한 뒤 붙여넣으세요.

4.5.2 코드 라인별 해설

flowchart TD
    A[new Date<br/>오늘 2026-05-03] --> B[setDate -35<br/>2026-03-29]
    B --> C[toISOString<br/>2026-03-29T...]
    C --> D[slice 0,10<br/>2026-03-29]
    D --> E[replaceAll<br/>20260329]

4.5.3 왜 즉시 실행 함수가 필요한가?

n8n 표현식 {{ }} 안은 단일 표현식만 평가됩니다. 여러 줄의 코드(변수 선언·연산·반환)를 쓰려면 함수 안에 넣고 즉시 호출하는 패턴이 필요합니다.

flowchart TD
    A[표현식 한 줄로<br/>모든 단계 처리] --> B[가독성 떨어짐]
    C[즉시 실행 함수] --> D[변수·여러 단계<br/>분리 가능]
    D --> E[동일 결과<br/>가독성 우수]

대안 — 한 줄로 작성:

{{ new Date(Date.now() - 35*24*60*60*1000).toISOString().slice(0,10).replaceAll('-','') }}

같은 결과지만 가독성이 떨어집니다. 본 강의는 즉시 실행 함수 패턴을 권장합니다.

4.5.4 왜 35일 전인가?

이미 모듈 0~3에서 잠깐 다뤘지만, 다시 정리합니다.

flowchart TD
    A[목표 영업일 20개] --> B[주말 8일<br/>4주]
    A --> C[공휴일 3-7일<br/>여유]
    B --> D[총 28-35일]
    C --> D
    D --> E[35일 안전]

35일이면 어떤 시점에 호출해도 20영업일 확보가 거의 보장됩니다. 너무 길게 잡으면 응답 데이터가 불필요하게 커지고, 너무 짧으면 영업일 부족으로 평균 계산이 부정확해집니다.

4.6 동적 날짜 표현식 — FID_INPUT_DATE_2 (종료일)

4.6.1 입력 표현식

{{ new Date().toISOString().slice(0,10).replaceAll('-', '') }}

오늘 날짜를 YYYYMMDD 형식으로 변환합니다. 즉시 실행 함수가 필요 없으니 한 줄로 끝납니다.

4.6.2 라인 해설

flowchart TD
    A[new Date<br/>오늘 2026-05-03] --> B[toISOString<br/>2026-05-03T...]
    B --> C[slice 0,10<br/>2026-05-03]
    C --> D[replaceAll<br/>20260503]

⚠️ 함정 — 한투 API의 날짜 형식 일반적으로 YYYY-MM-DD 표기가 표준이지만, 한투 API는 하이픈 없는 8자리 숫자(YYYYMMDD)를 요구합니다. replaceAll('-', '')로 하이픈을 제거하는 단계가 필수입니다.

✅ 체크포인트 4-1 Query Parameters에 6개 필드가 모두 채워졌고, FID_INPUT_DATE_1·DATE_2의 표현식 미리보기에 8자리 숫자(예: 20260329, 20260503)가 표시되나요?

5. Headers 설정 — 6개 필드

5.1 Send Headers 토글 ON

5.2 [Add Parameter]로 6개 필드 만들기

내용은 모듈 3 Headers와 거의 동일합니다. 단 한 가지, tr_id만 다릅니다.

5.3 토큰 표현식의 미묘한 차이

모듈 3에서 authorization 표현식의 직전 노드는 HTTP Request(토큰)였습니다. 하지만 모듈 4에서 HTTP Request2의 직전은 Edit Fields입니다.

flowchart TD
    A[HTTP Request<br/>토큰] --> B[HTTP Request1<br/>현재가]
    B --> C[Edit Fields]
    C --> D[HTTP Request2<br/>여기]
    D --> E["$json = Edit Fields"]
    D --> F["$node HTTP Request<br/>= 토큰 노드"]

⚠️ 함정 — $json 사용 금지 모듈 3에서 무심코 {{ $json.access_token }}을 썼다면 우연히 작동했을 겁니다(직전이 토큰 노드였으니까). 모듈 4부터는 반드시 $node["HTTP Request"]로 노드 이름 명시해야 합니다.

💡 권장 패턴 토큰 참조는 항상 $node["HTTP Request"].json.access_token으로 통일하세요. 이렇게 하면 노드 위치가 어떻게 바뀌어도 일관되게 동작합니다.

✅ 체크포인트 4-2 authorization 표현식 미리보기에 Bearer eyJ0eXAi...가 보이나요?

6. 노드 실행과 응답 해석 — output1 vs output2

6.1 [Execute step] 클릭

OUTPUT 패널의 Schema 탭을 확인합니다. 모듈 3과는 사뭇 다른 구조가 보입니다.

6.2 응답의 두 갈래 — output1 / output2

flowchart TD
    A[response] --> B[rt_cd 0]
    A --> C[msg_cd]
    A --> D[msg1]
    A --> E[output1<br/>요약 정보]
    A --> F[output2<br/>일자별 배열]
    F --> G[output2 0<br/>오늘]
    F --> H[output2 1<br/>어제]
    F --> I[output2 2<br/>그제]
    F --> J[...]

6.3 output2 한 항목의 구조

output2[0]을 펼치면 다음 필드들이 보입니다.

6.4 왜 두 갈래로 나뉘는가?

flowchart TD
    A[기간별 시세 응답] --> B[output1<br/>종목 메타정보]
    A --> C[output2<br/>일자별 변동 데이터]
    B --> D[정적<br/>1번만 보냄]
    C --> E[동적<br/>일자별 반복]

종목 정보(상장 주식 수 등)는 매일 동일하므로 한 번만 보내고, 일별 변동 데이터(시고저종·거래량)는 배열로 보내는 효율적 설계입니다.

6.5 검증 체크리스트

✅ 체크포인트 4-3

• OUTPUT에 output1과 output2가 모두 표시된다
• output2를 펼치면 output2[0], output2[1], … 식으로 항목이 여러 개 보인다
• output2[0]의 stck_bsop_date가 오늘 또는 직전 영업일인가
• output2[0].acml_vol에 거래량이 들어 있다

6.6 항목 수가 20개 미만이면?

다음을 점검합니다.

7. Code in JavaScript 노드 추가

7.1 왜 코드 노드가 필요한가?

지금까지의 노드(Edit Fields, 표현식)는 단일 값을 가공하는 데 적합합니다. 하지만 평균거래량 계산은 다음을 해야 합니다.

flowchart TD
    A[output2 객체] --> B[배열로 변환]
    B --> C[빈 배열 처리]
    C --> D[최근 20개 추출]
    D --> E[acml_vol 합산]
    E --> F[20으로 나누기]
    F --> G[반올림]

이런 다단계 처리는 표현식 한 줄로 어렵습니다. JavaScript 코드로 풀어쓰는 것이 가장 명확합니다.

7.2 노드 추가

HTTP Request2 우측 [+] → 검색 code → [Code] 또는 [Code in JavaScript] 선택.

n8n 버전에 따라 이름이 다를 수 있습니다. JavaScript를 지원하는 코드 노드면 모두 가능합니다.

7.3 워크플로 위치

flowchart TD
    A[Schedule] --> B[토큰]
    B --> C[현재가]
    C --> D[Edit Fields]
    D --> E[기간별 시세]
    E --> F[Code JS<br/>← 지금 추가]

7.4 Mode 설정

flowchart TD
    A[Mode] --> B[Run Once for All Items]
    A --> C[Run Once for Each Item]
    B --> D[입력 전체를<br/>한 번에 처리]
    C --> E[입력 항목마다<br/>개별 실행]

💡 왜 All Items인가? 본 워크플로는 종목 1개를 모니터링하므로 입력 항목이 1개입니다. 어느 모드든 결과가 같지만, All Items가 표준이고 다종목 확장 시에도 코드 변경이 적습니다.

8. JavaScript 코드 작성

8.1 전체 코드

JavaScript 입력 칸에 다음을 그대로 입력합니다.

// 1. output2를 배열로 변환
const rows = Object.values($json.output2 || {});

// 2. 데이터 없으면 null 반환
if (rows.length === 0) {
  return {
    ...$json,
    평균거래량: null,
  };
}

// 3. 최근 20개만 추출
const recent = rows.slice(0, 20);

// 4. 평균 거래량 계산
const avgVolume =
  recent.reduce((sum, item) => sum + Number(item.acml_vol), 0) /
  recent.length;

// 5. 결과 반환
return {
  ...$json,
  평균거래량: Math.round(avgVolume),
};

8.2 단계별 해설

8.2.1 Step 1 — 배열로 변환

const rows = Object.values($json.output2 || {});

🤔 왜 Object.values인가? n8n 응답에서 output2는 종종 {0: ..., 1: ..., 2: ...} 형태의 숫자 키 객체로 오기도 하고, 순수 배열 [...]로 오기도 합니다. Object.values()를 쓰면 둘 다 안전하게 배열로 변환됩니다.

8.2.2 Step 2 — 빈 데이터 안전장치

if (rows.length === 0) {
  return {
    ...$json,
    평균거래량: null,
  };
}

flowchart TD
    A[데이터 없음] --> B[null 반환]
    C[데이터 있음] --> D[다음 단계]
    B --> E[모듈 5에서<br/>처리 가능]

💡 왜 안전장치가 필요한가? API 호출이 실패해 output2가 비어 와도 워크플로가 멈추지 않게 하기 위함입니다. null이 들어가면 모듈 5의 IF 조건에서 자연스럽게 false 분기로 빠집니다.

8.2.3 Step 3 — 최근 20개 추출

const recent = rows.slice(0, 20);

flowchart TD
    A[rows 35개] --> B[index 0<br/>최신]
    A --> C[index 1]
    A --> D[index 2]
    A --> E[...]
    A --> F[index 34<br/>가장 오래]
    B --> G[recent 20개]
    C --> G
    D --> G

💡 순서 주의 한투 API의 output2는 최신 데이터가 0번 인덱스에 옵니다. slice(0, 20)은 최신 20개를 가져오는 동작입니다. 만약 거꾸로 정렬되어 온다면 slice(-20)을 써야 합니다(본 강의는 한투 표준 동작 기준).

8.2.4 Step 4 — 평균 계산

const avgVolume =
  recent.reduce((sum, item) => sum + Number(item.acml_vol), 0) /
  recent.length;

flowchart TD
    A[recent 20개] --> B[reduce 합산]
    B --> C[합계]
    C --> D[÷ 20]
    D --> E[평균거래량]

⚠️ 함정 — Number() 변환 누락 acml_vol은 응답에서 문자열로 옵니다("15234567"). 변환하지 않고 더하면 문자열이 이어붙어 "1523456710234567..." 같은 결과가 나옵니다. 반드시 Number()로 감쌉니다.

8.2.5 Step 5 — 결과 반환

return {
  ...$json,
  평균거래량: Math.round(avgVolume),
};

💡 왜 모든 필드를 유지하는가? 모듈 5의 IF 노드는 직전 노드의 데이터를 본다. 만약 평균거래량만 반환하면 다른 필드(output 등)가 사라져 모듈 5에서 참조할 수 없게 됩니다.

8.3 코드 한 줄 요약

한 줄로 표현하면: “output2를 배열로 만들어, 빈 배열이 아니면 최근 20개의 acml_vol 평균을 평균거래량 필드로 추가”

9. 코드 노드 실행과 검증

9.1 [Execute step] 클릭

9.2 OUTPUT 확인

응답값이 모듈 4 시작 전과 거의 같아 보일 수 있습니다. output1·output2를 숨기면 가장 마지막에 평균거래량 필드가 추가된 것을 볼 수 있습니다.

flowchart TD
    A[OUTPUT] --> B[output1<br/>그대로]
    A --> C[output2<br/>그대로]
    A --> D[rt_cd, msg_cd, msg1<br/>그대로]
    A --> E[평균거래량<br/>← 새로 추가]

9.3 값의 합리성 점검

평균거래량이 합리적인지 종목별로 확인합니다.

⚠️ 함정 — 결과가 0 또는 NaN

• 0이면: 종목이 거래 정지 중이거나 코드 오타
• NaN이면: Number() 변환 누락 또는 acml_vol 필드명 오타

✅ 체크포인트 4-4 Code 노드 OUTPUT에 평균거래량 필드가 추가되었고, 정수 값이 표시되나요?

10. 워크플로 현재 상태

이 모듈을 완료하면 워크플로는 6개 노드입니다.

flowchart TD
    A[Schedule] --> B[HTTP Request<br/>토큰]
    B --> C[HTTP Request1<br/>현재가]
    C --> D[Edit Fields<br/>5개 필드]
    D --> E[HTTP Request2<br/>기간별 35일]
    E --> F[Code JS<br/>평균거래량]

다음 모듈에서 이 뒤에 Edit Fields1(거래량 비율 계산)와 IF(분기)를 붙입니다.

11. 자주 발생하는 오류

11.1 디버깅 팁 — console.log() 활용

코드 중간에 다음을 넣으면 n8n 실행 로그(브라우저 콘솔)에서 값을 확인할 수 있습니다.

console.log("rows length:", rows.length);
console.log("first row:", rows[0]);
console.log("avgVolume:", avgVolume);

문제 진단이 끝나면 콘솔 로그는 제거하세요.

12. 30초 점검 — 모듈 5로 넘어갈 자격

13. 자주 묻는 질문

Q1. 35일 대신 60일·90일을 쓰면 안 되나요? 가능합니다. setDate(d.getDate() - 60)처럼 숫자만 바꾸면 됩니다. 다만 한투 API는 한 번에 최대 100건까지만 반환하므로 100일을 넘기지 마세요.

Q2. 평균이 아니라 중앙값을 쓰고 싶어요. 배열을 정렬한 뒤 중간 값을 가져오면 됩니다.

const sorted = recent.map(r => Number(r.acml_vol)).sort((a,b) => a-b);
const median = sorted[Math.floor(sorted.length / 2)];

중앙값은 거래량 폭발일이 평균을 끌어올리는 효과를 완화해 더 안정적인 기준선을 줍니다.

Q3. 거래량뿐 아니라 종가 평균(이동평균선)도 같이 계산하려면? 같은 reduce 패턴을 종가에도 적용하면 됩니다.

const avgClose = recent.reduce((s, i) => s + Number(i.stck_clpr), 0) / recent.length;
return { ...$json, 평균거래량: Math.round(avgVolume), 평균종가: Math.round(avgClose) };

이렇게 하면 모듈 5에서 “거래량 + 종가 이격” 같은 복합 조건도 만들 수 있습니다.

Q4. n8n 표현식과 Code 노드는 어떻게 다른가요? 표현식 {{ }}은 단일 값 평가용으로, 간단한 한 줄 변환에 적합합니다. Code 노드는 여러 줄·반복문·조건문이 필요한 처리에 적합합니다. 본 강의는 둘 다 사용합니다.

Q5. Object.values 대신 output2를 직접 배열로 쓰면 안 되나요? 가능합니다. n8n이 응답을 정상 배열로 파싱한 경우라면 const rows = $json.output2;만으로도 동작합니다. 단 응답 형식이 환경별로 다를 수 있어 Object.values()로 감싸는 것이 안전합니다.

Q6. 평균거래량을 매일 시트에 누적해 별도 추세를 보고 싶어요. 모듈 6에서 구글 시트 적재를 다룹니다. 시트에 매일 평균거래량 컬럼이 쌓이면, 시트 자체에서 추세 차트를 그릴 수 있습니다.

14. 다음 모듈 미리보기

모듈 5 — 거래량 비율 조건 분기

다음 모듈에서는 Edit Fields1(거래량 비율 계산)과 IF(분기) 노드를 추가합니다. 모듈 3에서 만든 오늘거래량과 모듈 4에서 만든 평균거래량을 나눠 거래량비율을 산출하고, 1.5배를 임계값으로 분기합니다.

flowchart TD
    A[모듈 4<br/>평균거래량 완료] --> B[모듈 5<br/>Edit Fields1]
    B --> C[거래량비율<br/>= 오늘 ÷ 평균]
    C --> D[IF 노드]
    D --> E[true 1.5배 초과]
    D --> F[false 평범]

준비가 되었다면 모듈 5로 이동하세요.