Python-簡單的月營收選股!

月營收的資訊是跟股價成高度相關,月營收好的股票比較容易漲,反之容易跌,被列為財報狗的付費功能之一。今天教大家如何用python免費使用此功能!這篇是完整的範例,教你如何下載月營收,過濾出可能會飆漲的股票。這個條件我很常用,效果也不錯,分享給大家!

下載近12個月的月報

之前我們也講過如何獲取月營收的歷史資訊

請先到該網站把monthly_report給copy下來,我們接下來會用到喔!

monthly_report這個函式,會下載上市公司月報,並整理成pandas.DataFrame,也就是一種存在python中的表格。接下來我們連續呼叫monthly_report來把近12個月的資料收集整齊:

獲取近12個月的資料
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
import datetime
import pandas as pd
import time

data = {}
n_days = 12
now = datetime.datetime.now()

year = now.year
month = now.month

while len(data) < n_days:

print('parsing', year, month)

# 使用 crawPrice 爬資料
try:
data['%d-%d-01'%(year, month)] = monthly_report(year, month)
except Exception as e:
print('get 404, please check if the revenues are not revealed')

# 減一個月
month -= 1
if month == 0:
month = 12
year -= 1

time.sleep(10)

執行的時候,有一行error,因為新的月報還沒有下來的原因,而其它天都是成功的,這樣都算是正常!

以上這段code請大家一定要看的懂喔!我們要的只有 data 這個 dictionary 物件,裡面依照不同的日期,存放著所有股票的月營收。例如,你可以顯示data['2017-12-01'],就會顯示以下這張表:

代表 2017 年 12 月的月營收。

數據處理 - 合成時間序列

根據不同的日期,有不同的dataFrame,用起來有點麻煩,所以我們再經過一個處理,將所有數據結合,變成時間序列:

數據處理─結合月營收資訊
1
2
3
4
5
6
for k in data.keys():
data[k].index = data[k]['公司代號']

df = pd.DataFrame({k:df['當月營收'] for k, df in data.items()}).transpose()
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df = df.sort_index()

最後產出的 df 可以囉!df 的結構如下:

這個 df 超級好用,以下示範畫出 1101(台泥) 的月營收曲線圖:

還有他的MOM:

各種變化就讓大家自己去玩囉~這邊還是得著重在選股的功能上!

開始選股

首先,大家可以參考最近寫的,三種月營收進階看法,裡面的選股條件,接下來會一一實做:

平均線法

平均線法選股
1
2
method1 = df.iloc[-3:].mean() > df.iloc[-12:].mean()
method1[method1 == True].index

噹啷!就這麼一行,選出來了,會有非常多的標的,還可以再進行過濾。
這邊有一些厲害的 function 提一下:

  • iloc[i:j] 選取第i個到第j個數據
  • mean() 選處取出來的series的平均

成長法

成長法選股
1
2
3
method2 = df.rolling(4, min_periods=2).mean()
method2 = (method2 > method2.shift()).iloc[-5:].sum()
method2[method2 == 5]

第一行首先是平滑,做出平均序列,其中min_periods=2 代表只要有兩筆數據以上,就計算平均,不然就寫成NaN。
第二、三行是說這條平滑曲線,近五個月都是上升

創新高法

創新高法選股
1
2
method3 = df.iloc[-1] == df.iloc[-12:].max()
method3[method3 == True].index

使用方法

可以將各種的條件再做組合,例如用股價淨值比,或是 ROE,實測都有不錯的效果喔!

假如覺得文章不錯,那更不能錯過我們的影音課程喔!
或我們按個 鼓勵一下吧!