2025-03-10 17:54:11 +09:00
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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import seaborn as sns
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2025-03-14 15:21:31 +09:00
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import quantcommon
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#가치주 포트폴리오. PER, PBR, PCR, PSR, DY
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def get_all_value_top(count):
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qc = quantcommon.QuantCommon()
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ticker_list = qc.get_ticker_list()
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value_list = qc.get_value_list()
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# 가치 지표가 0이하인 경우 nan으로 변경
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value_list.loc[value_list['값'] <= 0, '값'] = np.nan
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# 가치지표 테이블을 가로로 긴 형태로 변경
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value_pivot = value_list.pivot(index='종목코드', columns='지표', values='값')
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# 티커 테이블과 가치 지표 테이블을 합침
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data_bind = ticker_list[['종목코드', '종목명']].merge(value_pivot,
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how='left',
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on='종목코드')
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value_list_copy = data_bind.copy()
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# DY(배당수익률)만 높을수록 좋은 지표라서 역수
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value_list_copy['DY'] = 1 / value_list_copy['DY']
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value_list_copy = value_list_copy[['PER', 'PBR', 'PCR', 'PSR', 'DY']]
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value_rank_all = value_list_copy.rank(axis=0)
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mask = np.triu(value_rank_all.corr())
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fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
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sns.heatmap(value_rank_all.corr(),annot=True,mask=mask, annot_kws={"size": 16}, vmin=0, vmax=1, center=0.5,cmap='coolwarm',square=True)
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ax.invert_yaxis()
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# plt.show()
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value_sum_all = value_rank_all.sum(axis=1, skipna=False).rank()
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return data_bind.loc[value_sum_all <= count]
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if __name__ == '__main__':
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print(get_all_value_top(20))
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