퀀트 프로젝트 | 파이썬 기반 CompanyGuide 투자지표 PER, PBR 크롤링

1. 투자지표 크롤링

투자지표

   이번 프로젝트에서는 CompanyGuide에서 제공하는 투자지표를 살펴볼 것이다. 아래 링크로 접속하면 CompanyGuide에서 제공하는 투자지표를 볼 수 있다. 링크를 따라 접속하면 해당 종목의 연도별 PER, PBR, PSR, PCR, EV/EBITDA 등이 정리되어 있다. 종목코드를 바꿔가면서 해당 페이지를 크롤링하면 모든 종목의 투자지표를 불러올 수 있을 것이다. 이번 프로젝트에서는 앞서 만들었던 종목코드 파일을 불러온 뒤 CompanyGuide 투자지표 페이지에서 모든 종목의 투자지표, 특히 PER과 PBR을 자동으로 크롤링하는 기능을 파이썬 코드로 구현해보자.

삼성전자(A005930) | 투자지표 | 기업정보 | Company Guide

 

2. 프로젝트

2.1. 코스피 코스닥 종목코드 목록 생성

퀀트 프로젝트 | 파이썬으로 코스피 코스닥 종목코드 불러오기 FinanceDataReader

 

2.2. 투자지표 PER, PBR 크롤링

# 라이브러리 추가
import requests
import pandas as pd
import io
import time

# 투자지표 PER, PBR 크롤링 함수
def crawling_invest(firm_code):    
    url = 'https://comp.fnguide.com/SVO2/ASP/SVD_Invest.asp?pGB=1&cID=&MenuYn=Y&ReportGB=D&NewMenuID=103&stkGb=701&gicode=' + firm_code
    page = requests.get(url)
    table = pd.read_html(io.StringIO(page.text))
    total_table = table[3]
    total_table = total_table.set_index(total_table.columns[0])
    total_table = total_table.loc[['PER계산에 참여한 계정 펼치기', 'PBR계산에 참여한 계정 펼치기']]
    total_table.index = ['PER', 'PBR']
    return total_table

# 저장된 종목코드 불러오기
code_data = pd.read_excel('KRX_stock_list.xlsx')
code_data = code_data[['Code']]

# 투자지표 크롤링
for idx, firm_code in enumerate(code_data['Code']):
    print(idx + 1, '/', len(code_data['Code']))
    try:
        # 종목별 투자지표 크롤링
        try:
            sub_finance_table = crawling_invest(firm_code)
        except requests.exceptions.Timeout:
            time.sleep(60)
            sub_finance_table = crawling_invest(firm_code)

        # 종목별 투자지표 정리
        for num, col in enumerate(sub_finance_table.columns):
            temp = pd.DataFrame({firm_code : sub_finance_table[col]}).T
            temp.columns = [[col] * len(sub_finance_table), temp.columns]
            if num == 0:
                temp_arranged = temp
            else:
                temp_arranged = pd.merge(temp_arranged, temp, how='outer', left_index=True, right_index=True)

        # 투자지표 통합        
        if idx == 0:
            invest_table = temp_arranged
        else:
            invest_table = pd.concat([invest_table, temp_arranged])
    except ValueError:
        continue
    except KeyError:
        continue

# 투자지표 저장
invest_table.to_excel('invest_table.xlsx')

 

 

 

 

 

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가치 지표(1): PER, PBR

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참고문헌

- 박준규. (2019). 퀀트 전략 파이썬으로 세워라. 비제이퍼블릭.