{
"markdown": "# aikstockdata — 한국 주식 공시·시세를 AI가 바로 읽는 무료 JSON + MCP 서버\n\n**KOSPI·KOSDAQ·KONEX 전 종목의 확정 종가와 KOSPI·KOSDAQ 지수, DART 공시, 종목당 1년치 일별 시세를\n매 거래일 저녁 AI가 읽을 수 있는 JSON으로 발행합니다.\n가입도, API 키도, 요청 제한도 없습니다.**\n\n수록 종목 수는 매 거래일 바뀝니다 — 여기에 수를 적어 두면 그 순간부터 낡습니다.\n현재 값은 [`index.json`](https://aikstockdata.com/data/public/index.json) 의 `coverage`\n(`universe_n` · `published_n` · `excluded_n`)에 있습니다.\n\n🔗 **사이트** https://aikstockdata.com · **MCP 주소** `https://mcp.aikstockdata.com/mcp`\n\n[공식 MCP 레지스트리](https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers?search=com.aikstockdata/mcp)에\n**`com.aikstockdata/mcp`** 로 등재돼 있습니다(도메인 확인 완료).\n\n[](https://huggingface.co/datasets/aikstockdata/korea-equity-daily)\n[](https://www.kaggle.com/datasets/aikstokdata/korean-equity-daily-prices-dart-filing-impact)\n[](https://modelcontextprotocol.io)\n[]()\n[]()\n\n> English documentation is in the [second half of this page](#english).\n\n---\n\n## 30초 만에 AI에 붙이기\n\n### Claude · ChatGPT — MCP 커넥터\n\n설정의 **커스텀 커넥터**에 아래 주소를 붙여넣으면 끝입니다. 인증이 없습니다.\n\n```\nhttps://mcp.aikstockdata.com/mcp\n```\n\n도구 12개가 생깁니다.\n\n| 도구 | 무엇을 |\n|---|---|\n| `get_today` | 오늘 시장 한 방에 — 등락·상승하락 종목 수·주요 공시 |\n| `search_stock` · `get_stock` | 종목 찾기 · 종목 상세(시세·재무·공시) |\n| `get_rankings` · `get_market_summary` | 순위표 · 시장 요약 |\n| `get_disclosures` | **무슨 공시가 몇 시에 났나** — 접수 시각(HH:MM)과 장 구분(장전·장중·장마감후). 공개 API 어디에도 없는 값입니다 |\n| `list_stocks` | **조건에 맞는 종목 목록** — 흑자전환·52주 신고저에 시총÷연환산영업이익 배수 상한까지 |\n| `get_earnings` | **잠정 실적 포함** — 정기보고서보다 2주 빠릅니다 |\n| `get_earnings_calendar` | **누가 냈고 누가 아직인가** — 법정 마감 D-day, 직전 발행 대비 신규 목록. 상태를 못 들고 다니는 에이전트에겐 이게 웹훅을 대신합니다 |\n| `get_history` | 250거래일 일별 시세 + 52주 고저·고점 대비 낙폭·거래량 배수 |\n| `get_disclosure_impact` | 공시 유형별로 그 뒤 1·5거래일 주가(시장 등락을 뺀 값). 20거래일은 그 유형의 표본이 차면 나옵니다 — 응답의 h20_status 를 보세요 |\n| `get_data_urls` | 원자료 주소 카탈로그 — 도구에 없는 것도 JSON 으로 다 있습니다 |\n\n그다음엔 그냥 물어보면 됩니다: *\"오늘 한국 시장 어땠어?\"* · *\"삼성전자 최근 공시 정리해줘\"* ·\n*\"흑자전환한 종목 중에 시총이 영업이익의 10배 안 되는 것만\"*\n\n### MCP 없이 — 주소만 붙여넣기\n\n```\nhttps://aikstockdata.com/data/public/today.json 을 읽고 오늘 한국 시장을 요약해줘.\n```\n\n### Python\n\n```python\nimport urllib.request, json\n\ndef get(path):\n url = \"https://aikstockdata.com/data/public/\" + path\n return json.load(urllib.request.urlopen(url))\n\ntoday = get(\"today.json\") # 오늘 하루 요약 (7KB)\nsamsung = get(\"s/005930.json\") # 한 종목 (5KB)\nhist = get(\"s/005930_history.json\") # 1년치 [날짜, 종가, 거래량] (7KB)\n```\n\n> ★**종목코드는 여섯 자리 문자열입니다.** 정수로 읽으면 `000020`이 `20`이 됩니다.\n> pandas 를 쓴다면 `dtype={\"code\": str}` 를 반드시 주세요.\n\n### curl\n\n```bash\ncurl -s https://aikstockdata.com/data/public/s/005930.json\n```\n\n---\n\n## 이렇게 물어보세요\n\nMCP 를 붙였거나 주소를 붙여넣었다면, 아래는 **그대로 복사해 쓰는 질문**입니다.\n전부 우리 데이터로 답할 수 있는 것만 골랐습니다.\n\n### 오늘 무슨 일이 있었나\n\n```\n오늘 한국 시장 어땠어? 지수랑 오른 종목 수를 같이 알려줘.\n```\n> 지수와 상승 종목 수는 자주 반대를 가리킵니다. 둘 다 봐야 합니다.\n\n```\n오늘 접수된 공시 중 중요도 높은 것 10건만 쉬운 말로 풀어줘.\n```\n\n```\n오늘 장 마감 후에 나온 공시만 골라줘. 아직 종가에 반영되지 않은 것들이야.\n```\n> 이게 우리만 답할 수 있는 질문입니다 — 공개 API 에는 접수 **날짜**만 있습니다.\n\n### 한 종목을 파고들 때\n\n```\n삼성전자 최근 공시랑 분기 실적 정리해줘. 전년 동기 대비도.\n```\n\n```\n005930 의 최근 1년 종가 흐름에서 최고가 대비 지금 몇 % 지점인지 계산해줘.\n```\n> `s/005930_history.json` 한 파일(7KB)로 끝납니다.\n\n```\nSK하이닉스가 최근에 낸 공시 중에 자기주식 관련된 게 있어?\n```\n\n### 여러 종목을 훑을 때\n\n```\n시가총액 상위 20개 종목의 오늘 등락률을 표로 만들어줘.\n```\n\n```\n최근 120일 안에 실적을 발표한 종목 중 영업이익이 전년 대비 늘어난 곳을 찾아줘.\n```\n\n```\n52주 신고가를 찍은 종목이 오늘 몇 개야?\n```\n\n### 공시가 나온 뒤에 무슨 일이 있었는지\n\n```\n배당 결정 공시 뒤 5거래일 동안 시장 대비 수익률이 어땠는지 알려줘.\n신뢰구간도 같이 보여주고, 0을 포함하는지 판단해줘.\n```\n> **숫자만 받아 오지 말고 구간을 같이 물어보세요.** 현재 숫자가 있는 18칸 중\n> 15칸의 95% 구간이 0을 포함합니다. 그 사실을 감추지 않는 것이 이 표의 요점입니다.\n\n```\n공시 접수 시각이 장 시작 전인 건과 장 마감 후인 건을 나눠서,\n공시 당일 수익률 중앙값을 각각 계산해줘.\n```\n> 접수 시각이 없으면 이 질문 자체가 불가능합니다.\n\n### 데이터를 검증하고 싶을 때\n\n```\nhttps://aikstockdata.com/data/public/index.json 을 읽고\n지금 데이터가 며칠 전 것인지, 신선도 상태가 뭔지 알려줘.\n```\n> 신선도는 저희 주장이 아니라 계산값입니다. 오래되면 스스로 `stale` 이라고 밝힙니다.\n\n```\ndisclosure_impact.json 의 per_event 를 받아서 배당 결정 유형의 +5일\n중앙값을 직접 다시 계산해줘. cluster 로 중복을 먼저 제거하고.\n```\n> **집계를 반박하라고 개별 값을 싣습니다.** 같은 `cluster` 는 한 번만 세야 합니다\n> — 안 그러면 저희가 저질렀던 중복 계산이 재현됩니다.\n\n---\n\n## 왜 만들었나\n\n한국 시장 데이터는 AI가 쓰기 어렵습니다. 공식 출처(금융위원회 공공데이터포털,\n금융감독원 DART)는 **API 키를 먼저 받아야 하고**, 한글 필드명이 그대로인 XML·JSON을 주며,\n값이 **없는 것인지 0인 것인지 구분할 방법을 주지 않습니다.**\n\n이 프로젝트는 그것을 LLM이 그대로 읽는 자기설명형 JSON으로 정규화하고, 주소 하나만\n붙여넣으면 되는 MCP 서버를 얹었습니다.\n\n**실질적인 차이는 자격증명입니다.** 한국 주식 MCP 서버 대부분은 DART·증권사 API를 실시간으로\n중계하기 때문에 첫 호출 전에 키 발급이 필요합니다. 이 서버는 **미리 만들어 둔 공개 파일**을\n내보내므로 주소를 붙여넣는 순간부터 동작합니다.\n\n---\n\n## 여기서만 무료로 얻는 것\n\n### 1. ★공시 접수 시각 (HH:MM) — 공개 API 어디에도 없습니다\n\nDART 공시검색 API가 주는 접수 정보는 **날짜(YYYYMMDD)뿐**입니다. 개별 공시 뷰어에도,\n공시검색 화면에도 시:분이 없습니다. 그런데 같은 날짜의 공시라도 **장중에 나온 것**과\n**장 마감 후에 나온 것**은 그날 종가에 대해 정반대를 뜻합니다 — 앞의 것은 이미 주가에\n반영됐고, 뒤의 것은 아직 반영되지 않았습니다.\n\n저희는 시:분이 남아 있는 유일한 곳에서 이 값을 따로 모아 붙입니다.\n\n```\nhttps://aikstockdata.com/data/public/disclosures.json # 18:10 발행 · events[].receipt_time · session\nhttps://aikstockdata.com/data/public/disclosures_intraday.json # 15:00 발행 · 그날 접수 전건\nhttps://aikstockdata.com/data/public/dart_receipt_times.json # 접수번호 ↔ 시각 대조표\n```\n\n`session` 은 정규장(09:00~15:30) 기준 세 갈래입니다.\n\n| 값 | 뜻 | 그날 종가 움직임은 |\n|---|---|---|\n| `pre_open` | ~09:00 접수 | 전체가 공시 **뒤** — 반응으로 읽을 수 있는 유일한 경우 |\n| `intraday` | 09:00~15:30 | 앞부분은 공시 이전 — 섞여 있습니다 |\n| `after_close` | 15:30~ | 전체가 공시 **앞** — 공시 반응이 아닙니다 |\n\n```python\nd = get(\"disclosures.json\")\nlate = [e for e in d[\"events\"] if e[\"session\"] == \"after_close\"]\n# 오늘 장 마감 뒤에 나온 공시 — 아직 종가에 반영되지 않았다\n```\n\n실측으로 **접수 건의 40% 안팎이 장 마감 후**입니다. 시각이 없으면 그 40%를 그날 종가의\n반응으로 잘못 읽게 됩니다.\n\n### 2. 공시 유형별로 그 뒤에 실제로 무슨 일이 있었나\n\n공시마다 그 종목의 일별 종가와 소속 지수를 붙여 두었습니다. *\"이런 종류의 공시 뒤에\n시장은 어떻게 움직였나\"* 를 **기록으로서** 물을 수 있습니다 — 예측이 아닙니다.\n\n```\nhttps://aikstockdata.com/data/public/disclosure_impact.json\n```\n\n유형별로 +1 / +5거래일 뒤의 **시장조정 수익률 중앙값**(종목 수익률 − 같은 기간\n소속 지수 수익률)과 시장을 이긴 비율을 함께 냅니다. +20거래일은 그 유형의 표본이\n차면 유형별로 나옵니다 — 응답의 `h20_status` 를 보세요(없다고 결론내지 말 것).\n개별 값은 DART 접수번호를 열쇠로 싣기 때문에 원문과 대조할 수 있습니다.\n\n표본이 20건 미만인 유형에는 **숫자를 넣지 않습니다.** 몇 건짜리 중앙값은 우연을 통계로\n둔갑시킵니다. 95% 구간도 함께 싣는데, **현재 숫자가 있는 18칸 중 17칸의 구간이 0을 포함합니다.**\n그 사실을 감추지 않는 것이 이 표의 요점입니다.\n\n### 3. 종목당 1년 시세가 한 파일 7KB\n\n`s/{종목코드}_history.json` — 최대 250거래일의 `[날짜, 종가, 거래량]`.\n행을 객체가 아니라 배열로 둡니다. 여섯 개 키 이름을 250번 반복하면 정보 없이 파일만\n두 배가 됩니다(실측 14.3KB → 6.8KB).\n\n### 4. 지수와 상승 종목 수를 따로 줍니다 — 둘이 어긋나기 때문에\n\n`today.json` 은 KOSPI·KOSDAQ 종가와 상승·하락 종목 수를 **둘 다** 싣습니다. 이 둘은\n자주 반대를 가리킵니다. 2026-08-03 에는 코스피가 5.12% 내렸는데 855종목이 오르고\n518종목이 내렸습니다 — 지수는 시총 가중이고 종목 수는 한 종목 한 표이기 때문입니다.\n대부분의 출처는 둘 중 하나만 주고 나머지는 같으려니 하게 만듭니다.\n\n### 5. 거래일마다 영구 주소가 남습니다\n\n`https://aikstockdata.com/market/{YYYY-MM-DD}` — 주소의 날짜는 발행일이 아니라\n**종가 기준일**입니다. (한 번 틀린 적이 있습니다. 폭락한 날 페이지가 몇 시간 동안\n+17.9% 머리기사를 달고 있었습니다. 지금은 날짜와 데이터가 어긋날 수 없습니다.)\n\n---\n\n## 통짜로 받고 싶다면\n\n발행일에 고정된 스냅샷입니다. 매 거래일 갱신되는 원본은 위 주소들입니다.\n\n| 어디 | 무엇 |\n|---|---|\n| [Hugging Face](https://huggingface.co/datasets/aikstockdata/korea-equity-daily) | JSON Lines · 종목 마스터 · 일별 종가 · 공시 유형별 이후 주가 |\n| [Kaggle](https://www.kaggle.com/datasets/aikstokdata/korean-equity-daily-prices-dart-filing-impact) | CSV 4개 · **공시 접수 시각 열 포함** |\n\n인용용 **월간 동결본**은 허깅페이스의 `korea-equity-daily-YYYY-MM` 에 따로 있습니다.\n`main` 은 매 거래일 덮어쓰이므로 인용에 쓸 수 없습니다.\n\n---\n\n## 설계 원칙\n\n- **`null` 은 0이 아닙니다.** 결측은 `null`, `0` 은 실제로 측정된 0입니다(거래 없음 등,\n `has_trade: false` 로 표시).\n- **'기준일'이 두 개입니다.** `quote_as_of`(시세 기준일, T+1 확정 종가)와\n `disclosure_through`(공시 수록일)는 따로 움직입니다. 하나의 \"오늘\"로 합치지 마세요.\n- **신선도는 주장이 아니라 계산값입니다.** `index.json → freshness.status` 는 실제 경과일에서\n 나옵니다(`fresh` 4일 이내 / `delayed` 5~7일 / `stale` 8일 이상). `quote_as_of_age_days` 를\n 같이 실어 직접 검산할 수 있게 했습니다.\n- **회계 항등식을 어기는 수치는 게시하지 않고 철회합니다.** 순이익이 매출액을 넘는 등의\n 파싱 결과는 숫자를 지우고 공시 제목과 DART 원문 링크만 남깁니다\n (`value_status: \"withdrawn_inconsistent\"`).\n- **랭킹 산식은 전부 공개돼 있습니다** — `rankings.json` 안에 성분별 점수까지 들어 있어\n 누구나 재계산할 수 있습니다.\n- **실패도 공개합니다.** `notices.json` 에 파이프라인 실패와 정정을 기록합니다. 실행이\n 실패하면 반쯤 만든 것을 내보내지 않고 마지막 정상 스냅샷을 유지합니다.\n- **투자 권유가 아닙니다.** 공개 공시에 대한 기계적 집계이며 목표주가·투자의견·매수매도\n 추천은 제공하지 않습니다. 설계상 그렇습니다.\n\n---\n\n## 없는 것\n\n실시간·분봉 시세가 없습니다(전 영업일 확정 종가, T+1). 증권사 유래의 PER·PBR·컨센서스·\n목표주가가 없습니다. 주문 실행 기능이 없습니다. **의도된 것입니다** — 재배포할 권리가\n분명한 데이터만 다룹니다.\n\n---\n\n## 출처와 라이선스\n\n- **금융감독원 전자공시시스템(DART)** — 공시\n- **금융위원회 공공데이터포털** — 일별 확정 종가\n\n발행 파일은 공공데이터 가공물이며 **출처를 표기하면 영리 목적을 포함해 자유롭게** 쓸 수 있습니다.\n\n> 자료: 한국주식데이터(aikstockdata.com) — 원천: 금융감독원 DART · 금융위원회 공공데이터포털\n\n이 저장소의 코드는 MIT 라이선스입니다(`LICENSE` 참조). 위 데이터 라이선스는 발행되는\nJSON·CSV 파일에 적용되며 이 저장소의 코드에는 적용되지 않습니다.\n\n발행 데이터는 정보 제공 목적이며 **투자 조언이 아닙니다**. 기계가 집계한 과거 기록이고\n어떤 종목의 매수·매도를 권하지 않습니다.\n\n---\n\n## 저장소 구성\n\n```\nmcp/worker.js MCP 서버 (Cloudflare Worker · 상태 없는 JSON-RPC over HTTP)\nexamples/ 바로 돌아가는 Python · JavaScript · 셸 예제\n```\n\n발행 파일을 만드는 데이터 파이프라인은 별도로 관리합니다.\n\n---\n\n\n# English\n\n*The Korean documentation above is the primary reference. This section mirrors it.*\n\n## Why this exists\n\nKorean market data is hard for AI to use. The official sources (금융위원회 public data portal,\n금융감독원 DART) require API keys, return raw XML/JSON with untranslated Korean field names, and\ngive you no way to tell whether a number is missing or actually zero.\n\nThis project normalizes them into self‑describing JSON that an LLM can read directly — and adds an\nMCP server so Claude and ChatGPT can query it mid‑conversation without any setup beyond pasting a URL.\n\n**The practical difference:** no credentials. Most Korean stock MCP servers proxy the DART or\nbrokerage APIs live, so you have to register for a key before the first call. This one serves\npre‑built public files, so it works the moment you paste the URL.\n\n---\n\n## Quick start — connect an AI in 30 seconds\n\n### Claude / ChatGPT (MCP connector)\n\nAdd this URL as a custom connector in settings. No authentication.\n\n```\nhttps://mcp.aikstockdata.com/mcp\n```\n\nTwelve tools become available.\n\n| Tool | What it does |\n|---|---|\n| `get_today` | Whole market in one call — breadth, tone, top filings |\n| `search_stock` · `get_stock` | Find a ticker · full detail (price, financials, filings) |\n| `get_rankings` · `get_market_summary` | Ranking tables · market digest |\n| `get_disclosures` | **What was filed, and when exactly** — receipt time (HH:MM) and session (pre-open / intraday / after-close). Not exposed by any public Korean API |\n| `list_stocks` | **The list, not just the count** — turnaround to profit, 52-week high/low, with a cap÷annualised-operating-income ceiling |\n| `get_earnings` | **Preliminary results included** — filed ~2 weeks before the regular report |\n| `get_earnings_calendar` | **Who has filed, who hasn't** — statutory deadline D-day plus a diff of what's new since the previous publish. For stateless agents, polling this replaces a webhook |\n| `get_history` | 250 trading days of daily prices + 52w high/low, drawdown, volume ratio |\n| `get_disclosure_impact` | Market-adjusted price path at +1/+5 trading days after each filing type; +20 appears per type once it has enough samples — read `h20_status` |\n| `get_data_urls` | Catalogue of raw JSON — the tool list is not the extent of the data |\n\nThen just ask: *\"오늘 한국 시장 어땠어?\"* or *\"Samsung Electronics latest disclosures?\"* or\n*\"Which stocks turned profitable and trade under 10× operating income?\"*\n\n### Any AI, without MCP — paste a URL\n\n```\nhttps://aikstockdata.com/data/public/today.json 을 읽고 오늘 한국 시장을 요약해줘.\n```\n\n### Python\n\n```python\nimport urllib.request, json\n\ndef get(path):\n req = urllib.request.Request(\"https://aikstockdata.com\" + path,\n headers={\"User-Agent\": \"my-app\"})\n return json.loads(urllib.request.urlopen(req).read())\n\ntoday = get(\"/data/public/today.json\")\nprint(today[\"market_breadth\"], today[\"quote_as_of\"])\n\nsamsung = get(\"/data/public/s/005930.json\") # one stock, ~5 KB\nprint(samsung[\"quote\"], samsung[\"financials\"])\n```\n\n**Why the User-Agent header?** The CDN's bot filter rejects the default `Python-urllib` user agent with a 403. `requests`, `curl`, `httpx` and browser `fetch` work without it. Sending any UA string is enough.\n\n### JavaScript (browser or Node — CORS is open)\n\n```js\nconst r = await fetch(\"https://aikstockdata.com/data/public/today.json\");\nconst today = await r.json();\nconsole.log(today.market_breadth, today.quote_as_of);\n```\n\n### curl\n\n```bash\ncurl -s https://aikstockdata.com/data/public/s/005930.json | jq .quote\n```\n\n---\n\n## Prefer a bulk download? Hugging Face\n\nThe live API below is republished every trading evening. If you would rather pull one file and\nwork offline, a dated snapshot is mirrored there:\n\n****\n\n```python\nfrom datasets import load_dataset\n\npx = load_dataset(\"aikstockdata/korea-equity-daily\", \"daily_prices\", split=\"train\")\n# 361,111 rows across 1,463 stocks, up to 250 trading days each (close and volume)\n```\n\nFour configs: `daily_prices`, `stocks`, `filing_impact_summary`, and `filing_price_impact` —\nthe individual filings behind the summary, one row each, so the published medians can be\nrecomputed rather than taken on trust.\n\nThe loadable files are JSON Lines, not CSV. A Korean ticker is six digits *including leading\nzeros*, and type inference on CSV turns `000020` into `20`, at which point it joins to nothing.\nThe snapshot is frozen at its upload date — the endpoints below are the ones that stay current.\n\n---\n\n## Endpoints\n\nStart at the catalog — it lists every file with its size, freshness and archive dates:\n\n```\nhttps://aikstockdata.com/data/public/index.json\n```\n\n| Endpoint | What it is | Size |\n|---|---|---|\n| `today.json` | One‑day digest — **KOSPI/KOSDAQ index close**, breadth, top filings, rankings | 7 KB |\n| `s/{code6}.json` | **One stock** — quote, financials, recent filings, signals | ~5 KB |\n| `s/{code6}_history.json` | **One stock, 250 trading days** — `[date, close, volume]` | ~7 KB |\n| `disclosure_impact.json` | **What happened after each filing type** — market‑adjusted median return at +1/+5 trading days (+20 once that type's sample is full — see `h20_status`) | 60 KB |\n| `disclosures_intraday.json` | **Today's filings with receipt times (HH:MM)** — published 15:00 KST, before the close | 60 KB |\n| `dart_receipt_times.json` | **Receipt number → HH:MM lookup** — not available from any public API | 110 KB |\n| `earnings_recent60.json` | Earnings scoreboard, latest 60 (truncation‑safe) | 40 KB |\n| `daily/today_{YYYYMMDD}.json` | Archived daily digest (30‑day window) | 7 KB |\n| `search_index_min.json` | Name → code lookup (URL patterns declared once) | 83 KB |\n| `disclosures_top100.json` | Top 100 filings by importance score, plain‑Korean explanation | 80 KB |\n| `quotes_top300.json` | Top 300 by market cap, sort order guaranteed | 84 KB |\n| `rankings.json` | Growth top 8, quiet performers, 52‑week highs/lows, movers | 17 KB |\n| `earnings.json` | Earnings filings, 120‑day rolling scoreboard | 148 KB |\n| `quotes_slim.json` | All stocks, 6 core fields | 201 KB |\n| `quotes.json` | All stocks, all fields | 400 KB |\n| `disclosures.json` | All filings from the last 7 days, with financial detail | 380 KB |\n| `excluded.json` | Stocks in the universe with no quote, and why | 9 KB |\n| `notices.json` | Machine‑readable incident and correction log | 9 KB |\n| `quotes.csv` / `quotes_en.csv` | Same data as CSV (Korean / English headers) | 161 KB |\n\nAlso: [**`/openapi.json`**](https://aikstockdata.com/openapi.json) (OpenAPI 3.1 — drop it into a\nChatGPT custom GPT as an Action, or generate an SDK) ·\n[`/llms.txt`](https://aikstockdata.com/llms.txt) ·\n[`/llms-full.txt`](https://aikstockdata.com/llms-full.txt) ·\n[`/feed.xml`](https://aikstockdata.com/feed.xml) ·\nJSON Schemas under `/data/public/schemas/`\n\n### ⚠️ Large files get truncated by AI fetch tools\n\nMost AI fetch tools cut responses at 50–150 KB, and a truncated JSON is **unparseable** — which\nproduces silently wrong answers rather than an error. `index.json` carries a machine‑readable\n`fetch_guide` block with the small alternative for every large file. Rule of thumb: if you need\none stock, always use `s/{code}.json`.\n\n---\n\n## What you can't get anywhere else for free\n\n### 0. Filing receipt times (HH:MM) — not in any public Korean source\n\nThe DART search API returns a receipt **date**, never a time. Neither does the filing viewer,\nnor the search screen. But an intraday filing and an after-close filing mean opposite things\nfor that day's close: the first is already in the price, the second is not.\n\n```\n/data/public/disclosures.json # 18:10 KST · events[].receipt_time and .session\n/data/public/disclosures_intraday.json # 15:00 KST · every filing received that day\n/data/public/dart_receipt_times.json # receipt number to time lookup\n```\n\n`session` splits on the Korean regular session (09:00-15:30): `pre_open` (the whole day\nfollows the filing — the only identifiable case), `intraday` (mixed), `after_close` (the whole\nday precedes it — not a reaction at all). Measured: roughly 40% of filings arrive after the\nclose. Without the minute, that 40% gets read as same-day reaction.\n\n### 1. What actually happened after each filing type\n\nEvery filing is joined to that stock's daily closes and to its market index, so you can ask\n*\"what did the market do after this kind of filing, historically?\"* — as a record, not a forecast.\n\n```\nhttps://aikstockdata.com/data/public/disclosure_impact.json\n```\n\nFor each filing type: the **median market‑adjusted return** at +1 / +5 trading days\n(stock return minus its own index over the same window), plus how often it beat the market.\n+20 trading days appears per type once that type's sample is full — read `h20_status`\nin the response before concluding it's missing.\nPer‑filing values are keyed by DART receipt number, so you can join back to the original document.\n(`배당 결정` = dividend decision. Live values as of 2026‑08‑07; they change every trading evening — always read the interval from the file, not from this page.)\n\n```json\n{ \"label\": \"배당 결정\",\n \"h5\": { \"n\": 41, \"enough\": true, \"median_excess_pct\": 2.28,\n \"median_ci95\": [0.23, 4.65], \"ci_includes_zero\": false,\n \"up_ratio_pct\": 68.3 } }\n```\n\n**Read `median_ci95` before `median_excess_pct`.** Of the cells currently carrying a\nnumber, most have an interval spanning zero — those values are not distinguishable\nfrom zero. The interval ships in the same object so you cannot take the median alone\nby accident.\n\nTypes with fewer than 20 samples are **not** given a number — a median over a handful of cases\nturns coincidence into a statistic. This is a record of what happened, not a claim about cause,\nand not a prediction.\n\n### 2. One year of daily prices per stock, as one small file\n\n`s/{code6}_history.json` — up to 250 trading days of `[date, close, volume]`, ~7 KB.\nRows are arrays, not objects: repeating six key names 250 times doubles the file for no\ninformation (measured: 14.3 KB → 6.8 KB).\n\n### 3. Index and breadth are kept separate — because they disagree\n\n`today.json` carries both the KOSPI/KOSDAQ close **and** the advance/decline count, because they\nroutinely point opposite ways. On 2026‑08‑03 KOSPI fell 5.12% while 855 stocks rose and 518 fell:\nthe index is cap‑weighted, the count is one vote per stock. Most sources give you only one of the\ntwo and let you assume they agree.\n\n### 4. A dated page per trading day, permanently\n\n`https://aikstockdata.com/market/{YYYY-MM-DD}` — the URL date is the **closing‑price date**, not\nthe publish date. (We got that wrong once and a crash day carried a +17.9% headline for a few\nhours. Now the date and the data cannot disagree.)\n\n---\n\n## Design decisions that matter for AI\n\n- **`null` never means zero.** A missing value is `null`. `0` means an actual measured zero\n (e.g. no trades that day, flagged by `has_trade: false`).\n- **Two different \"as of\" dates.** `quote_as_of` (price date, T+1 settled close) and\n `disclosure_through` (last filing receipt date) are separate fields, because they move\n independently. Never collapse them into one \"today\".\n- **Freshness is computed, not asserted.** `index.json → freshness.status` is derived from the\n actual age of the data (`fresh` ≤4d / `delayed` 5–7d / `stale` 8d+), and\n `quote_as_of_age_days` is exposed so you can check the arithmetic yourself.\n- **Numbers that violate accounting identities are withdrawn, not published.** If a parsed filing\n shows net income exceeding revenue, the numbers are dropped and only the filing title and the\n DART original link remain, tagged `value_status: \"withdrawn_inconsistent\"`.\n- **Every ranking formula is published** inside `rankings.json` itself, with per‑component scores,\n so any result can be recomputed.\n- **Failures are logged in public.** `notices.json` records pipeline failures and corrections.\n When a run fails, the last good snapshot is kept rather than publishing a partial one.\n- **Not investment advice.** Rankings are mechanical screens over public filings. No target\n prices, no analyst opinions, no buy/sell recommendations — by design.\n\n---\n\n## What is *not* here\n\nNo real‑time quotes (data is the previous trading day's settled close, T+1). No PER/PBR/analyst\nconsensus/target prices from brokerage sources. No order execution. These are deliberate — the\nproject only redistributes data it has clear rights to redistribute.\n\n---\n\n## Data sources & license\n\nData derives from Korean public sources:\n\n- **금융감독원 전자공시시스템 (DART)** — regulatory filings\n- **금융위원회 공공데이터포털** — daily settled closing prices\n\nThe published files are derived works of public data and are free to use, including commercially,\nwith attribution:\n\n> 자료: 한국주식데이터(aikstockdata.com) — 원천: 금융감독원 DART · 금융위원회 공공데이터포털\n\nThe code in this repository is MIT licensed (see `LICENSE`). The data license above applies to the\npublished JSON/CSV files, not to this repository's code.\n\nThe data is provided for information purposes and is **not investment advice**. It is a machine\naggregation of past records and does not recommend buying or selling any security.\n\n---\n\n## Repository contents\n\n```\nmcp/worker.js MCP server (Cloudflare Worker, stateless JSON-RPC over HTTP)\nexamples/ Runnable Python / JavaScript / shell examples\n```\n\nThe data pipeline that produces the published files is maintained separately.\n\n---\n\n---\n\n*Keywords: Korean stock market API, KOSPI JSON, KOSDAQ data, DART disclosures API, MCP server Korea,\nfree Korean stock data, 한국 주식 API 무료, 한국 주식 MCP, DART 공시 JSON, 코스피 종가 CSV*\n",
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