[Python] 2주차_손쉽게 다루는 해외주식(2편) (Feat. 스파르타코딩클럽)

 

2편에서는 yfinance를 이용한 해외주식 다루기와 

분석하기(전략 세우고, 데이터를 모은 후, 분석하기)를 해보았다. 

 

수업 내내 신세계를 경험했지만,

내것으로 만들려면, 복습이 많이 필요할 것으로 보인다.

 

 

4. 해외주식 다루기 - yfinance

  - yfinance 라이브러리를 설치한다. 

 

  - yfinance를 yf로 import 해준다.

 

  - yfinance의 전체 사용법을 알고 싶다면, "https://pypi.org/project/yfinance/" 에서 참고하면 된다.

  - 기본 정보 얻기 > 예시 _ 회사명(name), 산업(industry), 시가총액(marketcap), 매출(revenue)

 

  - 재무제표에서 대차대조표 company.balance_sheet, 현금흐름표 company.cashflow, 기업 실적 company.earnings, 애널리스트 추천 company.recommendations)을 불러와본다.

[대차대조표 불러오기 실습]

[현금흐름표 불러오기 실습]

[기업실적 불러오기 실습]

[애널리스트 추천 불러오기 실습]

 

  - 특정 행의  데이터의 정보를 가져온다. ( [ ] 를 두번 써주면 표로 예쁘게 나온다.)

[특정 행 데이터 불러오기 실습]

 

  - 특정 열의 데이터 정보를 가져온다. (Firm 열에서 JP Morgan 데이터만 가져와본다.)

[특정 값 가져오기 실습]

 

  - 회사 news를 가져온다.

[기업 news 가져오기 실습]

 

- 회사 news 중 첫번째 기사의 제목을 가져온다.

[news의 첫번째 기사 가져오기 실습]

[news 첫번째 기사의 제목 가져오기 실습]

 

 

5. 분석하기

 1) 전략 세우기

  -  종목 별로 보고 싶은 정보를 모아본다.

- 종목코드 ⇒ code
- 회사명 ⇒ company.info[’shortName’]
- 산업 ⇒ company.info[’industry’]
- 설명 ⇒ company.info[’longBusinessSummary’]
- 시가총액 ⇒ company.info[’marketCap’]
- 현재 주가 ⇒ company.info[’currentPrice’]
- 1년 후 예상 주가 ⇒ company.info[’targetMeanPrice’]
- PER ⇒ company.info[’trailingPE’]
- EPS ⇒ company.info[’trailingEps’]
- PBR ⇒ company.info[’priceToBook’]
- 매출 (3년치) ⇒ company.earnings ⇒ 3년 치 가져오기
- 순이익 (3년치) ⇒ company.earnings ⇒ 3년 치 가져오기
- 뉴스 ⇒ company.news ⇒ 최근 뉴스 1개 가져오기

 

  - 위의 정보는 아래와 같이 구현할 수 있다. 

company = yf.Ticker('TSLA')

code = 'TSLA'
name = company.info['shortName']
industry = company.info['industry']
marketcap = company.info['marketCap']
summary = company.info['longBusinessSummary']
currentprice = company.info['currentPrice']
targetprice = company.info['targetMeanPrice']

per = company.info['trailingPE']
eps = company.info['trailingEps']
pbr = company.info['priceToBook']

print(code,name,industry,marketcap,summary,currentprice,targetprice,per,eps,pbr)

[회사 종목정보 불러오기 실습]

  - 매출, 순이익의 표를 보고, 특정 데이터 값을 불러 내려면 아래와 같은 코드를 이용한다. 

rev2021 = company.earnings.iloc[-1,0]

[특정 데이터값 불러오기 실습]

 

  - 최근 3년 매출, 순이익 더하기는 다음과 같이 한다. 

rev2021 = company.earnings.iloc[-1,0]
rev2020 = company.earnings.iloc[-2,0]
rev2019 = company.earnings.iloc[-3,0]

ear2021 = company.earnings.iloc[-1,1]
ear2020 = company.earnings.iloc[-2,1]
ear2019 = company.earnings.iloc[-3,1]

[최근 3년간의 매출, 순이익 불러오기 실습]

 2) 데이터 모으기

  - 여러 회사 코드의 정보를 얻기 위해, 함수를 사용한다. 

  - 데이터 프레임에 넣기 위한 딕셔너리 형태의 데이터를 만든다. > doc = {  }

[함수 선언과 딕셔너리 데이터 만들기 실습]

 

  - 데이터를 모을 DataFrame을 만들고, 테슬라에 대한 정보를 불러온다. 

  - DataFrame에 데이터를 넣기 위해, 딕셔너리 형태를 “append” 하면 된다.

  - 딕셔너리 변환하기 코드는 아래와 같다. 

df.append(doc,ignore_index = True)

[입력한 데이터 정보를 데이터프레임으로 불러오기 실습]

 

  - 데이터를 보기 쉽게 하기위해 소숫점 둘째자리수까지 나타내는 코드 입력 후 다시 실행해본다. 

pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format

[소숫점 둘째자리수로 변환하기 실습]

  - 특정 회사 데이터 모으기 코드는 아래와 같다. 

  - try:~ except:~ 구문은 데이터 에러가 나더라도, error 표시 후 생략할 수 있도록 하는 코드다. 

df = pd.DataFrame()

codes = ['AAPL','ABNB','BIDU','FB','GOOG','MSFT','TSLA','PYPL','NFLX','NVDA']

for code in codes:
  print(code)
  try:
    row = add_company(code)
    df = df.append(row, ignore_index = True)
  except:
    print(f'error - {code}')

[특정 회사 데이터 모으기 실습]

 

 

 3) 분석하기

  - PES 순서대로 정렬해본다. (내림차순 정렬)

df.sort_values(by='EPS',ascending=False)

[EPS 순서대로 정렬하기 실습]

 

  - PER이 30이하인 것만 보려면, 아래 코드를 입력한다.(내림차순 정렬)

df[df['PER'] < 30].sort_values(by='PER',ascending=False)

[조건에 맞는 데이터 생성 후 정렬하기 실습]

  -  현재가격에서 1년 후 가격의 비율 차이가 큰 종목들을 추려내기 위해, 새로운 데이터 프레임을 생성한다.

[새로운 데이터 프레임 만들어내기 실습]

 

  - copy()를 해서 복사본을 만든 후, gap(현재가격에서 1년 후 가격의 비율 차이)을 만들고, gap 순서대로 정렬해준다.

new_df = df[['code','name','currentprice','targetprice']].copy()
new_df['gap'] = new_df['targetprice'] / new_df['currentprice'] -1
new_df.sort_values(by='gap',ascending=False)

[ 현재가격에서 1년 후 가격의 비율 차이가 큰 종목 골라내기 실습]

 

- 3년 연속 순수익이 오른 기업을 표기(O,X)해본다. 

   (2021년이 2020년보다 크고, 2020년이 2019년보다 크다는 조건을 만들어, 맞으면 O, 틀리면 X로 나타나게 한다.)

new_df2 = df[['name','ear2021','ear2020','ear2019']].copy()
cond = (new_df2['ear2021'] > new_df2['ear2020']) & (new_df2['ear2020'] > new_df2['ear2019'])
new_df2['is_target'] = np.where(cond,'O','X')

[3년 연속 순수익이 오른 기업 표기하기 실습]

 

  - 어떤 기업의 Balance Sheet 중에서 Cash를 아래 표로 정리하려면, 표 밑에 있는 코드를 사용하면 된다. 

company = yf.Ticker('TSLA')

df = company.balance_sheet.loc[['Cash']]         > Balance Sheet에서 Cash를 불러온다.
df.columns = ['2021','2020','2019','2018']         > 열 이름을 바꿔준다.

df['name'] = company.info['shortName']         >  name은 company.info에서 shortName 데이터를 가지고 온다.

new_df = df[['name','2021','2020']].copy()         > 새로운 데이터프레임을 생성한다.

new_df['diff'] = new_df['2021'] - new_df['2020']          >새로운 데이터 프레임에다가 새로운 열을 만든다. 

new_df.reset_index(drop=True)         > 1행의 index를 0으로 만들어 준다.