1. BNKU : 상위 10개의 은행주를 가지고 있는 ETF며, 대부분의 은행이 리먼사태를 겪고 버틴 기업이라 망할리 없다고 생각했습니다.
2. FRC : 현재 SVD나 CS 이후로 가장문제되는 은행입니다. 사실 운영등의 문제는 없으나 대중들의 공포 심리로 인출하는 사태가 발생했습니다. 뱅크런 이슈가 있었으나 10개의 은행과 국가가 합심하여 유동성을 공급해주었습니다.
여기서 10개의 은행과 국가가 지원을 하였는데, 은행이 파산하면, 그때는 은행주 뿐만 아니라 모든 주식이 떨어진다고 생각하였으며, 높은 수익을 위해 하이리스크, 하이리턴을 감행했습니다.
3. 다음은 공포 탐욕지수 입니다. 현재 나스닥 및 다우가 큰하락이 없음에도 탐욕/공포지수는 EXTREME FEAR에 있습니다. 아래 스크린샷은 3월21일날 캡쳐하였으며, 첫 매수일인 3월17일에는 24였습니다.
현재 느낀점
FRC가 너무 떨어졌습니다. 2번계좌에서 약간의 추매를 한것도 수익률이 -30퍼네요 ;; FRC의 경우 평단가를 낮 출 수 있는 기회지만, 이게 기회인지 떨어지는 칼날인지 감이안오네요.. 모든건 장전상황을 보고 판단해야할 것 같습니다.
BNKU의 경우 소폭의 상승을 보였고, UBS가 장전 -10퍼까지 떨어지다가, 양전하며 FAS및 BNKU가 상승한 것 같습니다. 아직 시장은 공포이며, 이 공포가 언제 끝날지 모르겠습니다. FRC의 경우 이미 손절 타이밍도 늦었고 위에 쓴 것과 같이 매수 이유를 되새기며, 기다려보려고합니다.
FRC의 경우 무리하게 큰 금액 추매는 아니고 천천히 2번계좌에서 추가매수 진행해보도록 하겠습니다.
우선 이렇게 글을 쓰는 이유는 순간순간의 느낌과 감정을 기록하려고 합니다. 과거 코로나 사태 때 공포를 느껴, 주식을 처분하고, 최근 테슬라 급락때 120불에 매수하였지만, 견디지 못해 손절하였습니다. 앞으로 인생에 있어 주식시장에 공포가 다올 때 이글을 참고하려고 씁니다.
금융주 계좌 공개(3월17일 장 끝난후)
먼저 금융주 계좌를 공개합니다.
1번 계좌
금융주 매수 이유(공포에 매수 하라)
1. BNKU : 상위 10개의 은행주를 가지고 있는 ETF며, 대부분의 은행이 리먼사태를 겪고 버틴 기업이라 망할리 없다고 생각했습니다.
2. FRC : 현재 SVD나 CS 이후로 가장문제되는 은행입니다. 사실 운영등의 문제는 없으나 대중들의 공포 심리로 인출하는 사태가 발생했습니다. 뱅크런 이슈가 있었으나 10개의 은행과 국가가 합심하여 유동성을 공급해주었습니다.
여기서 10개의 은행과 국가가 지원을 하였는데, 은행이 파산하면, 그때는 은행주 뿐만 아니라 모든 주식이 떨어진다고 생각하였으며, 높은 수익을 위해 하이리스크, 하이리턴을 감행했습니다.
3. 다음은 공포 탐욕지수 입니다. 현재 나스닥 및 다우가 큰하락이 없음에도 탐욕/공포지수는 EXTREME FEAR에 있습니다. 아래 스크린샷은 3월21일날 캡쳐하였으며, 첫 매수일인 3월17일에는 24였습니다.
현재 느낀점
우선 BNKU와 FRC가 400만원씩 가장 큰 비중을 차지합니다. 현재 약 1천만원 정도 매수하였으며, 최대 매입금액은 2천만원까지 생각합니다. 2천만원의 수치는 현재까지 제가 미국주식에 투자하여 수익이난 부분입니다.
사실 BNKU에 더 높은 비중을 가져가고 싶은 마음도 있었지만, 이러한 기회? 공포?에 크게 돈을 벌기 위해 FRC또한 같은 비중으로 들어갔습니다.
소액으로 시작하여, 점점 추가매수를 진행하려고도 했지만 예를들어 FRC를 20만원 산 후 다음날 추가매수를 할 수도 없이 급등하게되면, 이것 또한 기회를 놓치는 것 아닐까 생각하여 처음부터 과감한 투자를 진행했습니다.
#시각화 라이브러리
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.rc('font', family='NanumGothic')
#전처리 라이브러리
from tqdm import tqdm_notebook
import pandas as pd
#크롤링 라이브러리
import requests
url = 'https://kind.krx.co.kr/corpgeneral/corpList.do'
kosdaq_code = pd.read_html(url+"?method=download&marketType=kosdaqMkt")[0]
# 코스닥 종목 업종
kosdaq_sectors = kosdaq_code[['회사명','업종','주요제품']]
# 종목코드가 int 타입이라 앞의 0이 사라짐, 다시 붙여주는 코드
kosdaq_code = kosdaq_code[['회사명','종목코드']]
kosdaq_code['종목코드'] = kosdaq_code['종목코드'].astype('str')
kosdaq_code['종목코드'] = kosdaq_code['종목코드'].map(lambda x : '00'+x if len(x) ==4 else x)
kosdaq_code['종목코드'] = kosdaq_code['종목코드'].map(lambda x : '0'+x if len(x) ==5 else x)
result = pd.DataFrame()
for index, row in tqdm_notebook(kosdaq_code.iterrows()):
try :
code = row[1]
url = f"https://finance.naver.com/item/main.nhn?code={code}"
res = requests.get(url)
df = pd.read_html(res.text)[3]
# 재무정보 인덱스 설정
df.set_index(df.columns[0],inplace=True)
df.index.rename('재무정보', inplace=True)
# 두번째 컬럼 제거
df.columns = df.columns.droplevel(2)
# 최근 분기 실적만 가져오기
quater = pd.DataFrame(df).xs('최근 연간 실적',axis=1)
# 최근 4개 분기 가져오기
df2 = quater[['2019.12','2020.12','2021.12','2022.12(E)']]
df2 = df2.reset_index()
# 매출액 가져오기
df2 = df2[df2['재무정보']=='영업이익']
# 종목명 입력
df2['재무정보'] = row[0]
result = pd.concat([result, df2])
except :
pass
#최근 3개년 데이터
result = result[['재무정보', '2019.12', '2020.12', '2021.12']]
# 수집 데이터 확인
print('코스닥 종목 데이터 : ',kosdaq_code.shape)
print('최근 3년 데이터가 있는 종목 : ',result.shape)
# 결산이 안된 분기는 -로 표시 되기 때문에 음수로 변환
result = result.replace('-', -999)
# 4개분기 모두 이익을 기록한 회사 추출
operatingp_rofit_plus= result[result['2019.12'].map(lambda x : int(x)>0) & result['2020.12'].map(lambda x : int(x)>0)& result['2021.12'].map(lambda x : int(x)>0)]
# 컬럼명 변경
operatingp_rofit_plus.columns = ['회사명', '2019.12', '2020.12', '2021.12']
# 업종 테이블과 merge
operatingp_rofit_plus = pd.merge(operatingp_rofit_plus, kosdaq_sectors, on='회사명', how='inner')
최근 3년 영억이익이 흑자인 기업
1,610개의 코스닥 기업 중 최근 1년 간 영업이익 수치가 있는 기업은 1,483개 기업이었으며, 1,483개 기업 중최근 3년동안 영업이익이 흑자인 기업은 총 739개 기업이었습니다.
워렌버핏 명언에 이런 말이 있습니다. 10년 이상을 볼 것이 아니면 10분도 그 주식을 갖고 있지 말아라. 물론 10년 이상 주식을 보유한다는건 개미투자자들에게 매우 힘든일입니다.
그렇다면 과연, 여러분은 주식을 어떻게 선택하나요? 대부분의 투자자들은 아마도, 테마주, 실시간순위에 있는기업, 급등주 등 뉴스나 사람들 입에 오르내리는 주식에 눈이가기 마련입니다. 이러한 이유로 뭐하회(뭐라도 하겠지 회사인데)라는 용어가 생겨난 것입니다.
주식을 하는데 있어 대부분의 저명한 투자자들의 1원칙은 "절대 돈을 잃지 마라 "입니다. 돈을 읽지 않기 위해서는 좋은 회사를 선택해야하고, 다시 말해 종목을 선택하는데 있어 매우 신중해야한다는 것 입니다. 이번 포스팅은 돈을 읽지 않기 위해서는 어떤 기업을 선택해야하는가에 대한 첫 번째 스텝이며, 바로 이 회사가 꾸준히 돈을 벌고 있는지를 파이썬과 웹크롤링을 통해 확인해보겠습니다.
영업이익이란? (영업이익 = 매출- 제품원가 - 영업비용)
영업이익이란 총매출에서 제품원가와 영업비용을 차감한 비용을 말합니다. 즉 회사가 자기본업을 통해 얼마만큼의 돈을 벌고 잃는지 알 수 있는 지표가 바로 영업이익입니다.
단, 영업이익이 흑자여도 실제 회사 순이익은 손해를볼 수 있습니다.이는 당기순이익에서 볼 수 있는데, 바로 아래표를 보면 영업이익이 흑자여도, 순이익은 적자가 될 수 있습니다. 이는 본업 외 투자 등의 활동으로 발생할 수 있습니다. 반대로 영업이익이 적자라도 순이익은 흑자가 발생할 수 있으며, 이런 경우 기업의 단기순이익 세부내역을 찾아볼 필요가 있습니다.
결국 이 회사가 본업으로 돈을 잘 벌고 있는가 생각할때 영업이익을 참고하는 것이 맞으며, 최근 1년동안 영업이익이 흑자였던 기업을 찾아보겠습니다.
라이브러리
#시각화 라이브러리
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.rc('font', family='NanumGothic')
#전처리 라이브러리
from tqdm import tqdm_notebook
import pandas as pd
#크롤링 라이브러리
import requests
코스닥 종목 및 종목코드 가져오기
url = 'https://kind.krx.co.kr/corpgeneral/corpList.do'
kosdaq_code = pd.read_html(url+"?method=download&marketType=kosdaqMkt")[0]
# 코스닥 종목 업종
kosdaq_sectors = kosdaq_code[['회사명','업종','주요제품']]
# 종목코드가 int 타입이라 앞의 0이 사라짐, 다시 붙여주는 코드
kosdaq_code = kosdaq_code[['회사명','종목코드']]
kosdaq_code['종목코드'] = kosdaq_code['종목코드'].astype('str')
kosdaq_code['종목코드'] = kosdaq_code['종목코드'].map(lambda x : '00'+x if len(x) ==4 else x)
kosdaq_code['종목코드'] = kosdaq_code['종목코드'].map(lambda x : '0'+x if len(x) ==5 else x)
코스닥 종목 영억이익 크롤링
result = pd.DataFrame()
for index, row in tqdm_notebook(kosdaq_code.iterrows()):
try :
code = row[1]
url = f"https://finance.naver.com/item/main.nhn?code={code}"
res = requests.get(url)
df = pd.read_html(res.text)[3]
# 재무정보 인덱스 설정
df.set_index(df.columns[0],inplace=True)
df.index.rename('재무정보', inplace=True)
# 두번째 컬럼 제거
df.columns = df.columns.droplevel(2)
# 최근 분기 실적만 가져오기
quater = pd.DataFrame(df).xs('최근 분기 실적',axis=1)
# 최근 4개 분기 가져오기
df2 = quater[['2021.12', '2022.03', '2022.06', '2022.09']]
df2 = df2.reset_index()
# 매출액 가져오기
df2 = df2[df2['재무정보']=='영업이익']
# 종목명 입력
df2['재무정보'] = row[0]
result = pd.concat([result, df2])
except :
pass
최근 1년 영억이익이 흑자인 기업 추출
1,610개의 코스닥 기업 중 최근 1년 간 영업이익 수치가 있는 기업은 1,493개 기업이었으며, 1,493개 기업 중 최근 1년동안 영업이익이 흑자인 기업은 총 603개 기업이었습니다.
# 수집 데이터 확인
print('코스닥 종목 데이터 : ',kosdaq_code.shape)
print('4분기 데이터가 있는 종목 : ',result.shape)
# 결산이 안된 분기는 -로 표시 되기 때문에 음수로 변환
result = result.replace('-', -999)
# 4개분기 모두 이익을 기록한 회사 추출
operatingp_rofit_plus= result[result['2021.12'].map(lambda x : int(x)>0) & result['2022.03'].map(lambda x : int(x)>0)& result['2022.06'].map(lambda x : int(x)>0)& result['2022.09'].map(lambda x : int(x)>0)]
# 컬럼명 변경
operatingp_rofit_plus.columns = ['회사명', '2021.12', '2022.03', '2022.06', '2022.09']
# 업종 테이블과 merge
operatingp_rofit_plus = pd.merge(operatingp_rofit_plus, kosdaq_sectors, on='회사명', how='inner')
# 데이터 저장
operatingp_rofit_plus.to_excel('drive/MyDrive/코스닥_4분기_이익종목.xlsx', index=False)
- 1년간 영업이익이 흑자인 기업 리스트
결론
코스닥의 상장된 기업들 중 1년간 영업이익이 흑자인 기업은 전체의 약 37%밖에 되지 않습니다.물론 적자기업이라고 전부 안좋은 기업은 아닙니다. 공격적인 투자 등의 이유로 적자가 난 기업들도 존재할 수 있습니다.
다만, 개인은 모든 기업들을 세세하게 찾아볼 수 없으며, 자신만의 기준을 가지고 종목을 선택하게 되면, 조금 더 선택과 집중을 할 수 있지 않을까 생각합니다.
이번 포스팅은 코스닥 종목의 주요 재무재표를 네이버에서 크롤링할 생각입니다. 누구나 진행할 수 있게 구글에서 제공하는 colab을 이용할 예정입니다.
주식을 하는 사람 대부분은 아래와 같은 기업실적분석표를 봤을겁니다. 네이버 검색창에 주식 종목을 검색 후 들어가게 되면 아래와 같은표를 볼 수 있습니다.
바로 이 주요재무정보를 크롤링 할 예정이며, 코스닥에 상장된 모든 종목의 재무정보를 가져올 예정입니다.
라이브러리
#전처리 라이브러리
from tqdm import tqdm_notebook
import pandas as pd
#크롤링 라이브러리
import requests
코스닥 종목명 및 종목코드 불러오기
대한민국 대표기업공기 사이트에서 코스닥 종목 및 코드를 불러옵니다. 약 1610개의 종목을 불러왔으며, 종목코드의 경우 int타입으로 불러와 종목코드가 4자리또는 5자리의 경우 앞의 0이 사라져 추가잡업을 통해 0을 붙였습니다.
url = 'https://kind.krx.co.kr/corpgeneral/corpList.do'
kosdaq_code = pd.read_html(url+"?method=download&marketType=kosdaqMkt")[0]
kosdaq_code = kosdaq_code[['회사명','종목코드']]
# 종목코드가 int 타입이라 앞의 0이 사라짐, 다시 붙여주는 코드
kosdaq_code['종목코드'] = kosdaq_code['종목코드'].astype('str')
kosdaq_code['종목코드'] = kosdaq_code['종목코드'].map(lambda x : '00'+x if len(x) ==4 else x)
kosdaq_code['종목코드'] = kosdaq_code['종목코드'].map(lambda x : '0'+x if len(x) ==5 else x)
네이버 재무재표 가져오기 불러오기
삼성전자의 주요 재무정보를 가져왔습니다. 앞서 불러온 1610개의 종목코드 for문을통해 재무정보를 가져올 수 있습니다.
# 삼성전자 종목코드
code = '005930'
url = f"https://finance.naver.com/item/main.nhn?code={code}"
# 데이터 얻기
res = requests.get(url)
# 재무정보 가져오기
df = pd.read_html(res.text)[3]
# 재무정보 인덱스 설정
df.set_index(df.columns[0],inplace=True)
df.index.rename('재무정보', inplace=True)
# 컬럼명 rename
df.columns = ['2019','2020','2021','2022E','2021.09','2021.12','2022.03','2022.06','2022.09','2022.12E']
df = df.reset_index()
최근 세계경제가 어려워지면서, 달러 및 금 투자에 관심을 가지는 사람들이 많아지는 것 같습니다. 이러한 분들게 도움이 될만한 정보를 말씀드리겠습니다.
금을 금은방가서 사면 안되는 이유
우선 다음에 금시세를 검색하게 되면, 22년 12월 2일 기준 1g에 75,132원입니다. 그런데 오른쪽 고객이 구매할 때 금액을 보면, 살때는 78,889원 팔 때는 71,375원입니다.
약 10%의 차이를 보게 되는데, 결국 금을 직접 사게될 경우 금값이 10% 상승하여도 본전이라는 이야기 입니다. 최근에도 많은 사람들이 -10% 손해를 감수하고 금을 구매하는 이유가 뭘까요?.. 아마 부모님세대의 경우 금을 쉽게 투자할 수 있는 방법이 근은방 밖에 없었기 때문일 것입니다.
1. 금현물계좌 개설 - 금현물 투자 해보기(feat. NH투자증권)
위 거래 수수료를 지불하지 않아도 금을 구매할 수 있는 방법을 소개해 드리겠습니다. 바로 금현물계좌를 통해 금 현물을 구매할 수 있습니다. 저는 NH투자증권에서 주식을 거래하고 있기 때문에 NH투자증권에서 개설하였습니다.
검색창에 개설 입력 후 모바일계좌개설을 클릭하면 금현물 개좌가 있습니다. 이를 통해 개좌를 개설할 수 있습니다.
2. 금현물 투자하기- 금현물 투자 해보기(feat. NH투자증권)
계좌를 개설했으면, 검색창에 금현물을 검색하면 금현물주문이 나오고 여기서 금현물을 구매할 수 있습니다.
금현물계좌거래에 대한 수익에는 양도,배당,이자소득세가 없습니매매수수료의 경우 0.22%로 매우 저렴합니다. 금 가격은 1g기준이며, 네이버, 다음등에 금시세와 비슷하게 가격이 형성되는 것을 볼 수 있습니다.
3. 직접 구매해보자 - 금현물 투자 해보기(feat. NH투자증권)
저는 150만원 가략 투자해 약 20g의 금을 구매하였습니다. 약 5.3돈을 구매하였네요. 또한, 미니금의 경우 100g구입 시 실제 금으로 교환도 가능합니다. 다만 10%부가가치세가 추가되니 금의 가치에 투자를 하시는 분들은 실물교환할 필요는 없어보입니다.
코스닥에 상장된 섹터 중 상위 10개의 섹터를 불러온 후 시각화하였습니다. 소프트웨어 개발 및 공급업과 특수 목적용 기계 제조업 섹터의 상장이 많은 것을 볼 수 있습니다.
li = df_kosdaq['Sector'].value_counts()[:10].index
top10 = df_kosdaq[df_kosdaq['Sector'].map(lambda x : x in li)]
plt.figure(figsize = (20,10))
sns.countplot(data = top10,y= 'Sector')
plt.show()
코스피 종목 불러오기
코스피 종목을 불러오겠습니다. 위와 다르게 'KOSPI'를 입력하게 되면 코스피 종목들을 불러올 수 있습니다. 코스피 종목들은 822건으로 확인됩니다.
코스피의 경우 코스닥과 달리 기타 금융업과 자동차 신품 부품 제조업이 많은 것으로 나타났습니다.
li = df_kospi['Sector'].value_counts()[:10].index
top10 = df_kospi[df_kospi['Sector'].map(lambda x : x in li)]
plt.figure(figsize = (20,10))
sns.countplot(data = top10,y= 'Sector')
plt.show()
매달 배당금이 월급만큼 들어오면 얼마나 좋을까? 라는 생각을 통해 20년 6월 부터 배당주 투자를 진행해왔습니다.
운이 좋게 코로나 시기에 주식을 매입해 연 10% 배당이 넘는 종목을 가지고 있을 수 있었습니다. 앞으로 매월 배당을 기록하며, 월 배당 300만원을 목표로 기록하고자 합니다.
코로나 이후 주식시장은 엄청난 상승을 보였고, 이러한 상승으로 인해 배당주에 투자를 미뤄왔습니다. 현재 전쟁, 중국 봉쇄, 인플레이션 등등의 이유로 주식 가격이 하락하였고 저는 저만의 기준을 가지고 다시 배당주 투자를 진행하려고 합니다. 앞으로의 포스팅이 많은 분들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다.
