2025-01-31 23:31:02 +09:00
|
|
|
import pandas as pd
|
|
|
|
|
import numpy as np
|
|
|
|
|
import matplotlib.pyplot as plt
|
|
|
|
|
import seaborn as sns
|
|
|
|
|
import quantcommon
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
# 마법 공식 포트폴리오. 밸류와 퀄리티의 조합. 조엘 그린블라트의 '마법공식
|
|
|
|
|
engine = quantcommon.QuantCommon().create_engine()
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ticker_list = pd.read_sql("""
|
|
|
|
|
select * from kor_ticker
|
|
|
|
|
where 기준일 = (select max(기준일) from kor_ticker)
|
|
|
|
|
and 종목구분 = '보통주';
|
|
|
|
|
""", con=engine)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
fs_list = pd.read_sql("""
|
|
|
|
|
select * from kor_fs
|
|
|
|
|
where 계정 in ('매출액', '당기순이익', '법인세비용', '이자비용', '현금및현금성자산',
|
|
|
|
|
'부채', '유동부채', '유동자산', '비유동자산', '감가상각비')
|
|
|
|
|
and 공시구분 = 'q';
|
|
|
|
|
""", con=engine)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
engine.dispose()
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
fs_list = fs_list.sort_values(['종목코드', '계정', '기준일'])
|
|
|
|
|
fs_list['ttm'] = fs_list.groupby(['종목코드', '계정'], as_index=False)['값'].rolling(
|
|
|
|
|
window=4, min_periods=4).sum()['값']
|
|
|
|
|
fs_list_clean = fs_list.copy()
|
|
|
|
|
fs_list_clean['ttm'] = np.where(
|
|
|
|
|
fs_list_clean['계정'].isin(['부채', '유동부채', '유동자산', '비유동자산']),
|
|
|
|
|
fs_list_clean['ttm'] / 4, fs_list_clean['ttm'])
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
fs_list_clean = fs_list_clean.groupby(['종목코드', '계정']).tail(1)
|
|
|
|
|
fs_list_pivot = fs_list_clean.pivot(index='종목코드', columns='계정', values='ttm')
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
data_bind = ticker_list[['종목코드', '종목명', '시가총액']].merge(fs_list_pivot,
|
|
|
|
|
how='left',
|
|
|
|
|
on='종목코드')
|
|
|
|
|
data_bind['시가총액'] = data_bind['시가총액'] / 100000000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
# 분자(EBIT)
|
|
|
|
|
magic_ebit = data_bind['당기순이익'] + data_bind['법인세비용'] + data_bind['이자비용']
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
# 분모
|
|
|
|
|
magic_cap = data_bind['시가총액']
|
|
|
|
|
magic_debt = data_bind['부채']
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 분모: 여유자금
|
|
|
|
|
magic_excess_cash = data_bind['유동부채'] - data_bind['유동자산'] + data_bind[
|
|
|
|
|
'현금및현금성자산']
|
|
|
|
|
magic_excess_cash[magic_excess_cash < 0] = 0
|
|
|
|
|
magic_excess_cash_final = data_bind['현금및현금성자산'] - magic_excess_cash
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
magic_ev = magic_cap + magic_debt - magic_excess_cash_final
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
# 이익수익률
|
|
|
|
|
magic_ey = magic_ebit / magic_ev
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
# 투하자본 수익률
|
|
|
|
|
magic_ic = (data_bind['유동자산'] - data_bind['유동부채']) + (data_bind['비유동자산'] -
|
|
|
|
|
data_bind['감가상각비'])
|
|
|
|
|
magic_roc = magic_ebit / magic_ic
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
# 열 입력하기
|
|
|
|
|
data_bind['이익 수익률'] = magic_ey
|
|
|
|
|
data_bind['투하자본 수익률'] = magic_roc
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
magic_rank = (magic_ey.rank(ascending=False, axis=0) +
|
|
|
|
|
magic_roc.rank(ascending=False, axis=0)).rank(axis=0)
|
|
|
|
|
print(data_bind.loc[magic_rank <= 20, ['종목코드', '종목명', '이익 수익률', '투하자본 수익률']].round(4))
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
data_bind['투자구분'] = np.where(magic_rank <= 20, '마법공식', '기타')
|
|
|
|
|
|
2025-01-31 23:36:16 +09:00
|
|
|
plt.rc('font', family='Malgun Gothic')
|
2025-01-31 23:31:02 +09:00
|
|
|
plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 6))
|
|
|
|
|
sns.scatterplot(data=data_bind,
|
|
|
|
|
x='이익 수익률',
|
|
|
|
|
y='투하자본 수익률',
|
|
|
|
|
hue='투자구분',
|
|
|
|
|
style='투자구분',
|
|
|
|
|
s=200)
|
|
|
|
|
plt.xlim(0, 1)
|
|
|
|
|
plt.ylim(0, 1)
|
|
|
|
|
plt.show()
|