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5.9 KiB
Python
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"""Magic Formula Strategy (EY + ROC)."""
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from typing import List, Dict
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from decimal import Decimal
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from datetime import datetime
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from sqlalchemy.orm import Session
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import pandas as pd
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import numpy as np
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from app.strategies.base import BaseStrategy
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from app.utils.data_helpers import (
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get_ticker_list,
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get_financial_statements,
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get_prices_on_date
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)
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class MagicFormulaStrategy(BaseStrategy):
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"""
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마법 공식 (Magic Formula) 전략.
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조엘 그린블라트의 마법공식:
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- Earnings Yield (이익수익률): EBIT / EV
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- Return on Capital (투하자본 수익률): EBIT / IC
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두 지표의 순위를 합산하여 상위 종목 선정
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"""
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def __init__(self, config: Dict = None):
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"""
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초기화.
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Args:
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config: 전략 설정
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- count: 선정 종목 수 (기본 20)
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"""
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super().__init__(config)
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self.count = config.get('count', 20)
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def select_stocks(self, rebal_date: datetime, db_session: Session) -> List[str]:
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"""
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종목 선정.
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Args:
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rebal_date: 리밸런싱 날짜
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db_session: 데이터베이스 세션
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Returns:
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선정된 종목 코드 리스트
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"""
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try:
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# 1. 종목 리스트 조회
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ticker_list = get_ticker_list(db_session)
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if ticker_list.empty:
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return []
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tickers = ticker_list['종목코드'].tolist()
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# 2. 재무제표 데이터 조회
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fs_list = get_financial_statements(db_session, tickers, rebal_date)
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if fs_list.empty:
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return []
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# 3. TTM (Trailing Twelve Months) 계산
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fs_list = fs_list.sort_values(['종목코드', '계정', '기준일'])
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fs_list['ttm'] = fs_list.groupby(['종목코드', '계정'], as_index=False)['값'].rolling(
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window=4, min_periods=4
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).sum()['값']
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fs_list_clean = fs_list.copy()
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# 재무상태표 현황은 평균값 사용
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fs_list_clean['ttm'] = np.where(
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fs_list_clean['계정'].isin(['부채', '유동부채', '유동자산', '비유동자산']),
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fs_list_clean['ttm'] / 4,
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fs_list_clean['ttm']
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)
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fs_list_clean = fs_list_clean.groupby(['종목코드', '계정']).tail(1)
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fs_list_pivot = fs_list_clean.pivot(index='종목코드', columns='계정', values='ttm')
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# 4. 티커 데이터와 병합
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data_bind = ticker_list[['종목코드', '종목명']].merge(
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fs_list_pivot,
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how='left',
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on='종목코드'
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)
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# 시가총액 추가 (assets 테이블에서)
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from app.models.asset import Asset
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assets = db_session.query(Asset).filter(
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Asset.ticker.in_(tickers)
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).all()
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market_cap_dict = {asset.ticker: float(asset.market_cap) / 100000000 if asset.market_cap else None
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for asset in assets}
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data_bind['시가총액'] = data_bind['종목코드'].map(market_cap_dict)
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# 5. 이익수익률 (Earnings Yield) 계산
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# EBIT = 당기순이익 + 법인세비용 + 이자비용
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magic_ebit = (
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data_bind.get('당기순이익', 0) +
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data_bind.get('법인세비용', 0) +
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data_bind.get('이자비용', 0)
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)
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# EV (Enterprise Value) = 시가총액 + 부채 - 여유자금
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magic_cap = data_bind.get('시가총액', 0)
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magic_debt = data_bind.get('부채', 0)
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# 여유자금 = 현금 - max(0, 유동부채 - 유동자산 + 현금)
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magic_excess_cash = (
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data_bind.get('유동부채', 0) -
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data_bind.get('유동자산', 0) +
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data_bind.get('현금및현금성자산', 0)
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)
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magic_excess_cash[magic_excess_cash < 0] = 0
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magic_excess_cash_final = data_bind.get('현금및현금성자산', 0) - magic_excess_cash
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magic_ev = magic_cap + magic_debt - magic_excess_cash_final
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magic_ey = magic_ebit / magic_ev
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# 6. 투하자본 수익률 (Return on Capital) 계산
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# IC (Invested Capital) = (유동자산 - 유동부채) + (비유동자산 - 감가상각비)
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magic_ic = (
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(data_bind.get('유동자산', 0) - data_bind.get('유동부채', 0)) +
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(data_bind.get('비유동자산', 0) - data_bind.get('감가상각비', 0))
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)
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magic_roc = magic_ebit / magic_ic
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# 7. 지표 추가
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data_bind['이익_수익률'] = magic_ey
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data_bind['투하자본_수익률'] = magic_roc
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# 8. 순위 합산 및 상위 종목 선정
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magic_rank = (
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magic_ey.rank(ascending=False, axis=0) +
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magic_roc.rank(ascending=False, axis=0)
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).rank(axis=0)
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# 결측치 제거
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data_bind = data_bind.dropna(subset=['이익_수익률', '투하자본_수익률'])
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# 상위 N개 종목
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top_stocks = data_bind.loc[magic_rank <= self.count, ['종목코드', '종목명', '이익_수익률', '투하자본_수익률']]
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return top_stocks['종목코드'].tolist()
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except Exception as e:
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print(f"Magic Formula 종목 선정 오류: {e}")
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return []
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def get_prices(
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self,
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tickers: List[str],
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date: datetime,
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db_session: Session
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) -> Dict[str, Decimal]:
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"""
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종목 가격 조회.
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Args:
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tickers: 종목 코드 리스트
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date: 조회 날짜
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db_session: 데이터베이스 세션
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Returns:
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{ticker: price} 딕셔너리
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"""
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return get_prices_on_date(db_session, tickers, date)
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