月營收這樣看!三種月營收選股法 – Python實作教學

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:

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

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

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

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

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!

FinLab - 韓承佑

嗨大家好,我是韓承佑,FinLab創辦人,畢業於巴黎薩克雷大學資工博士,目前擔任臺灣量化交易協會 學術顧問、台北商業大學 創新育成中心 創業技術顧問與上市科技公司 量化交易顧問。當初,我喜歡寫程式、無意間因為軟體比賽接觸Fintech,從此開始了財經跟程式的學習之路。我們成立 FinLab 量化投資部落格,用自己研發的軟體,對台灣股市做大量快速的實驗。希望可以在量化投資的路上,當大家的「武器製造商」!