지난달에 만든 허접한 투자 분석기와 그 소스, 자료들입니다.
(크기 때문에 파일 첨부가 안돼 블로그글에 첨부해 놓았습니다. URL로 첨부를 해도 오류가 나네요ㅡ.ㅡ)
http://blog.naver.com/neobundy/130008657559
(가치 지표 데이타만 필요한 분은 여기 첨부한 엑셀파일만 받으셔도 됩니다.)
압축을 풀면 소스 파일과 함께 data 디렉토리 안에 엑셀 파일 및 MySQL dump 파일(data.sql)이 만들어집니다.
필요에 따라 다음처럼 사용할 수 있습니다.
MySQL 및 Python 지식이 전혀 없는 일반 투자자
data 디렉토리안에 있는 엑셀 파일들을 활용하시면 됩니다. FnGuide.com 등에서 수집한 2005년 ~ 2006년 2/4분기까지 실적 데이타 등이 포함돼 있습니다.
특히, fundamentals_200606.xls (본 글에도 첨부)는 투자분석기를 통해 만들어진 기업의 펀더멘탈 엑셀파일(2006년 2/4분기 실적 데이타 및 2005년 배당금 및 2006년 9월 8일 종가 기준)이며 PBR 대 ROE 프리미엄으로 계산한 목표주가 괴리율 순으로 순서가 메겨져 있습니다. 물론, 엑셀에서 헤더를 이용해 다른 지표 순으로 정렬할 수도 있습니다,
목표주가 계산에 대한 배경 논리는 http://blog.naver.com/neobundy/130008061534 에 나와 있습니다. 아주 보수적인 짠돌이 목표주가라 여기시면 됩니다.
MySQL 지식이 있는 투자자
MySQL 5.0 이상을 설치하고 data/data.sql 덤프 파일을 MySQL Administrator에서 import 하면 stocks 라는 데이타베이스 밑에 여러 stored procedures/functions가 만들어 집니다. 물론, 2005년1/4분기에서 2006년 2/4분기까지의 실적 데이타 및 2004년/2005년 배당금 데이타, 기업 정보 데이타, 2006년 9월 8일 종가 데이타까지 모두 import 됩니다.
stored procedures 및 functions 소스를 훑어보면 충분히 활용할 수 있을 겁니다.
예:
select getPBR('A015750') -> 성우하이텍 PBR 얻기 (종목 코드는 'A015750' 식이어야함. )
call ListMarketFundamentals() -> 전체 기업 펀더멘탈 지표(fundamentals_200606.xls 와 같은) 얻기
select * from market_fundamentals order by discount_ratio desc -> 앞 call ListMarketFundamentals() 에서 뽑아낸 지표가 market_fundamentals 테이블을 업데이트 하므로 어떤 지표순으로도 정렬해 뽑아볼 수 있음
call addToPortfoilo('A015750') -> 성우하이텍 포트에 담기
call deleteFromPortfoilo('A015750') -> 성우하이텍 포트에서 제거
call ListPortfolioFundamentals() -> 내 포트폴리오 펀더멘탈 지표 뽑아보기
등등...
MySQL 및 Python/wxPython 지식이 있는 프로그래머
Python 소스는 데이타 임포트 용으로만 사용하고 데이타 임시 스토리지 및 기본 출력은 엑셀(COM으로 연결)을 활용합니다.
각 소스의 db 사용자명과 암호는 각각 'root', '1234'로 돼 있는데 사용자에 맞게 수정해야 합니다.
각 소스와 데이타 파일은 다음과 같으며 FnGuide.com 에서 분기별로 발표하는 자료를 '분기' 데이타만 남도록 약간 편집해야 함. 기 제공된 각 엑셀 데이타 파일 형식과 같아야 함. (예: 200606_quarterly_report.xls 는 2006년 2/4분기 실적 데이타이므로 이와 똑같이 200609_quarterly_report.xls 를 만들어 3/4분기 실적 데이타를 import할 수 있음.)
cwkCompanyImporter.py -> data/companies.xls (기업 기본 정보)
cwkQuarterlyReportImporter.py -> data/606_quarterly_report.xls (기업 분기 실적)
cwkStockQuoteGetter.py -> data/stock_quotes.xls (현재 종가)
cwkStockImporter.py -> data/60630_시가총액.xls (발행주식수 정보)
cwkDividendImporter.py -> data/5_dividends.xls (배당금 정보)
cwkMarketCapFileStockCodeGetter.py -> 기업코드/기업명 매칭
cwkExportTool.py -> 엑셀 export 용 소스 템플릿
대개 분기별로 분기실적 엑셀파일과 연간 배당금 정보, 지표 계산을 하는 날 현재 종가 정도 업데이트 필요.
종가 데이타는 네이버의 시세 홈페이지를 정규식 파싱. 네트워크 에러시 (timeout) 5회 재시도.
정리도 제대로 안된 허접한 소스지만... 라이센스는 GPL :-)
투자 분석기 특징과 단점
- 무조건 현재 분기부터 과거 4분기 데이타를 연환산하여 지표 산출 (예외: ListQuarterFundamentals() 는 최근 분기 데이타만 사용해 1분기 지표 산출)
- 과거 데이타를 충분히 구할 수 없어 각 지표의 안정성은 확보할 수 없음. 따라서 기본적인 기업 필터링에만 적합하고 나머지는 투자자의 수작업 필요.
- 목표주가는 ROE와 PBR을 기준으로 3년치 프리미엄을 계산함. 예를 들어 성우하이텍의 경우 23%의 ROE를 3년간 유지한다는 전제하에 PBR 1 수준에서 3년치 프리미엄을 계산해 9500원.
목표주가 계산 공식 (getTargetPrice() stored function 소스 일부):
SET target_price = bps;
my_loop: REPEAT
IF years >= num_years THEN
LEAVE my_loop;
END IF;
SET target_price = target_price + (roe * target_price);
SET years = years + 1;
UNTIL years >= num_years
END REPEAT my_loop;
- 액면분할이나 합병, 유무상증자 등으로 인한 오류가 발생할 수 있음. 예: 무림SP
- 일시적 이익으로 인한 ROE 등 지표 왜곡이 발생할 수 있음. 예: 아이즈비전
자세한 내용은 다음 투자 분석기 프로젝트 일지 참고
투자분석기 프로젝트 1: http://blog.naver.com/neobundy/130007774974
투자분석기 프로젝트 2: http://blog.naver.com/neobundy/130007872168
투자분석기 프로젝트 3: http://blog.naver.com/neobundy/130007912077
투자분석기 프로젝트 4: http://blog.naver.com/neobundy/130008004920
투자분석기 프로젝트 5: http://blog.naver.com/neobundy/130008243589
주의 및 당부 말씀
분명 데이타 오류, 논리적 오류가 있을 수 있습니다. 지난 한달간 포트폴리오 재편을 위해 활용한 결과 1차적으로 기업 필터링을 하는 데는 큰 무리가 없어 보였습니다. 하지만, 투자자의 지식도 필요하고 수작업도 이곳 저곳 필요합니다.
특히, 적자 기업은 가치 지표 계산에서 목표주가를 뽑을 수 없기 때문에 현재 적자시현중인 턴어라운드 기업 잡기는 힘듭니다.
(분석기 만들고 그 자료를 토대로 포트를 재편했는데... 오늘 다시 돌려보니 그 당시보다 주가가 많이들 올랐군요^^)
데이타 오류는... 저도 어쩔 수 없는 부분이고 FnGuide.com 을 돈주고 쓰지 않는 이상 (엔간하면 쓰고 싶은 사용료가 헐...) ... 논리상의 오류를 발견해주시는 분들이 계시면 고맙겠습니다^^ 오픈소스 프로그래머기도 하지만 논리상 오려 잡는게 사실 주된 공개 이유기도 하네요 :-)
사용자 친화적이지 않은 분석 도구라 얼마나 많은 분이 사용하실지 모르겠지만... 그냥 원래 만들때 의도대로 공개하고 봅니다. 프로그램은 뭐든 만들면 공개하는 넘이라....
