feat: 13장 마법 공식 포트폴리오 추가

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ayuriel 2025-01-31 23:31:02 +09:00
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@ -0,0 +1,83 @@
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)[''].rolling(
window=4, min_periods=4).sum()['']
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')
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()