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Python
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from datetime import datetime
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import streamlit as st
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from strategy import f_score
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import quantcommon
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# st.write("""
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# '신F-스코어 3점 + 고GP/A 전략'을 '강환국 슈퍼 퀄리티 전략'이라 명명한다.
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# 이 전략은 신F-스코어가 3점인 종목을 매수하되, GP/A로 순위를 매겨서 순위가 높은 종목만 매수하는 것이다.
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# 이 경우 한국에서 수익이 어땠을지 분석해보자.
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# 연도별로 신F-스코어 3점을 충족하는 종목은 600-700개였다.\n
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# 신F-스코어 3점 기업 내에서도 GP/A가 높은 종목이 3점 종목 평균보다 CAGR 기준으로 3-4% 더 높았다.
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# 반대로 GP/A가 낮은 종목의 수익률은 상대적으로 저조했다.\n\n
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# ---
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# 투자 전략: 강환국 슈퍼 퀄리티 전략 1.0\n
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# 레벨: 초, 중급\n
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# 스타일: 퀄리티\n
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# 기대 CAGR: 약 20%\n
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# 매수 전략:
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# - 신F-스코어 3점 종목만 매수\n
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# - 여기에 GP/A 순위를 부여, 순위 높은 20-30종목을 매수\n
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# 매도 전략: 연 1회 리밸런싱\n\n\n
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# ---
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# 지금까지 소개한 거의 모든 전략에서 소형주 전략이 전체 주식 수익률보다 높았다.
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# 시가총액 하위 20% 종목의 CAGR을 분석해보았다.\n\n
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# ---
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# 투자 전략: 강환국 슈퍼 퀄리티 전략 2.0\n
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# 레벨: 초, 중급\n
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# 스타일: 퀄리티\n
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# 기대 CAGR: 20% 이상\n
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# 매수 전략:
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# 아래 조건을 만족하는 20-30종목 매수\n
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# - 신F-스코어 3점 종목만 매수\n
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# - 여기에 GP/A 순위를 부여, 순위 높은 종목만 매수\n
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# - 단, 소형주(시가총액 최저 20%)만 매수\n
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# 매도 전략: 연 1회 리밸런싱\n
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# ---
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# 소형주 중 신F-스코어가 3점인 종목을 찾아보니 2004-2016년 구간에 80-100개 종목이 남았다.
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# 그 주식들을 통째로 매수해도 CAGR 34.55%를 벌수 있었다!
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# 정말 상당한 수익이다.
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# 이 종목들을 다 샀으면 총 1,159개 종목 중 14개가 파산했다.(1.2%)
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# 또 1년간 마이너스 수익을 기록한 종목이 29.7%였다.\n
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# 신F-스코어가 3점인 종목 중 GP/A가 높은 종목 위주로 매수했으면 (1) CAGR도 조금 개선되고 (2) 최상 30개 종목을 매수했을 경우 선택받은 종목 360개 중 파산한 기업은 단 1개였다.
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# F-스코어와 GP/A는 엄청난 잠재력을 지닌 콤비네이션임이 분명하다.
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# """)
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def get_last_year_end():
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# 현재 날짜 가져오기 (2025년 3월 16일 기준)
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today = datetime.now()
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# 작년 연도 계산
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last_year = today.year - 1
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# 작년 12월 31일 생성
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last_year_end = datetime(last_year, 12, 31)
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return last_year_end.date()
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st.write("투자 전략: 강환국 슈퍼 퀄리티 전략 2.0")
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date = get_last_year_end()
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data = f_score.get_f_score(quantcommon.QuantCommon(), date)
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config = {}
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st.dataframe(data, column_config=config, use_container_width=True)
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