上のマップは、S&Pのお天気情報
本日米国市場は快晴でした、と言い切ってもいいんじゃない。
皆さんの、証券会社の資産に反映されるのは、１日遅れの、明日２月９日です。
ここ２日ほど、どんよりしてたから、資産増をお楽しみに。
パーセンテージで、どれだけかなんて、やぼなことは言いません。
では、この元気なところをチャートと数値で
下は、ドル建ての主要インデックスのチャート
上から、NASDAQ100、S&P500、オルカン
ちょっとだけ、値を下げてる赤線はドル円です
ここ２日ほど、元気なかったけど、伸びてるでしょ
数値では、以下の通り
下は、為替を入れた円建てです
下のチャートでは、気づかなかったけど、数値の表見て気づいた
ドル建ては２月７日が最終なのに、円建ては２月６日が最終だ！！
理由は分かりません
ということで、ご不便ですが、ドル建てで考えてください。
まあ、下記の円建ては2月6日ぶんなので、参考程度に
数値は以下
ここからが本日の本題
ツールを使って割安株を探る
の内容です
まだ、プログラムはできたてホヤホヤなので、真偽のほどは怪しいかもね 笑
ツールで自動的に割安株を探せたら良いよね
この前、株の本を読んでたら、成長率をPSRで割った値が割安感の指標になるとのこと
その時は、ふ～ん、で読み飛ばしていたけど
ちょっと自分で調べてみました
成長率：「（当期売上高－前期売上高）÷前期売上高」
PSR: 「Price Sales Ratio」の略で、株価売上倍率と訳されます
時価総額を年間売上で割って算出
この比率（成長率/PSR）が高いほうが割安？
やるしかないやん
ということで、それぞれ、検証してみました。
ちなみに、くまごろうは、今は個別株には興味ありません。
当たれば利益大きいけどね
今は米国インデックスファンドS&P500オンリー
ある程度資産築いたら、手を出してみようかな〜
まず、GAFAMの昨年１年間の成長率は？
メタって、フェイスブックのことだけど、収入なになん？ 笑
広告収入しか思い浮かばないけど、広告商売おいしいんかな
プログラムはこちら
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#昨年1年間の成長率をプロット
import yfinance as yf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# GAFAMのティッカーシンボル
symbols = ['GOOGL', 'AAPL', 'META', 'AMZN', 'MSFT']
# 過去1年間のデータを取得
end_date = pd.to_datetime('today')
start_date = end_date - pd.DateOffset(years=1)
# 株価データを格納するDataFrameを初期化
price_data = pd.DataFrame()
# 各企業の株価データを取得し、成長率を計算
for symbol in symbols:
stock_data = yf.download(symbol, start=start_date, end=end_date)
# 終値を基に成長率を計算（最初の価格に対する最後の価格の変化率）
growth_rate = (stock_data['Close'].iloc[-1] / stock_data['Close'].iloc[0] - 1) * 100
price_data[symbol] = [growth_rate]
# 成長率をプロット
price_data = price_data.T # 転置してチャートに適した形式にする
price_data.columns = ['Growth Rate']
price_data.sort_values(by='Growth Rate', inplace=True)
price_data.plot(kind='bar', legend=False)
plt.title('GAFAM Growth Rate Over the Past Year')
plt.ylabel('Growth Rate (%)')
plt.xlabel('Company')
plt.xticks(rotation=45)
plt.grid(axis='y')
plt.show()
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次に、GAFAMのPSR
ただ、これ問題があって、最新の売上予測が必要なんだけど、テキトーに入れました
プログラムはこちら
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#GAFAMのPSRをプロット
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# GAFAMのティッカーシンボルと最新の年間売上高（売上高の数値は例としています。最新の正確な数値で更新してください）
companies = {
'GOOGL': {'name': 'Alphabet', 'sales': 257000}, # 売上高の単位は百万ドル
'AAPL': {'name': 'Apple', 'sales': 365000},
'META': {'name': 'Meta Platforms', 'sales': 118000}, # FBからMETAに変更
'AMZN': {'name': 'Amazon', 'sales': 469000},
'MSFT': {'name': 'Microsoft', 'sales': 184000}
}
# 2023年初めから現在までの平均株価を取得してPSRを計算
start_date = "2023-01-01"
end_date = pd.to_datetime('today').strftime('%Y-%m-%d') # 現在の日付
for symbol in companies:
stock = yf.Ticker(symbol)
hist = stock.history(start=start_date, end=end_date)
average_price = hist['Close'].mean() # 平均終値
sales = companies[symbol]['sales']
market_cap = average_price * stock.info['sharesOutstanding'] / 1e6 # 市場価値（百万ドル）
psr = market_cap / sales # PSRの計算
companies[symbol]['psr'] = psr
# PSRをチャートにプロット
names = [companies[symbol]['name'] for symbol in companies]
psrs = [companies[symbol]['psr'] for symbol in companies]
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(names, psrs, color='skyblue')
plt.xlabel('Company')
plt.ylabel('PSR (Price to Sales Ratio)')
plt.title('GAFAM Price to Sales Ratio Comparison (2023)')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
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最後に、GAFAMの成長率/PSRのチャートです
プログラムは、こちら
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import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# GAFAMのティッカーシンボルと仮の売上高（最新のデータに更新してください）
companies_info = {
'GOOGL': {'name': 'Alphabet', 'sales': 257000},
'AAPL': {'name': 'Apple', 'sales': 365000},
'META': {'name': 'Meta Platforms', 'sales': 118000},
'AMZN': {'name': 'Amazon', 'sales': 469000},
'MSFT': {'name': 'Microsoft', 'sales': 184000}
}
# 過去1年間のデータを取得
end_date = pd.to_datetime('today')
start_date = end_date - pd.DateOffset(years=1)
# 成長率とPSRの計算
growth_psr_ratio = {}
for symbol, info in companies_info.items():
stock = yf.Ticker(symbol)
hist = stock.history(start=start_date, end=end_date)
# 成長率の計算
growth_rate = (hist['Close'].iloc[-1] / hist['Close'].iloc[0] - 1) * 100
# PSRの計算
average_price = hist['Close'].mean()
market_cap = average_price * stock.info['sharesOutstanding'] / 1e6 # 百万ドル単位
psr = market_cap / info['sales']
# 成長率をPSRで割った値
growth_psr_ratio[info['name']] = growth_rate / psr
# 成長率対PSRの比率をチャートにプロット
names = list(growth_psr_ratio.keys())
values = list(growth_psr_ratio.values())
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(names, values, color='skyblue')
plt.xlabel('Company')
plt.ylabel('Growth Rate / PSR')
plt.title('GAFAM Growth Rate / PSR Ratio')
plt.xticks(rotation=45)
plt.grid(axis='y')
plt.show()
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最後に、出来立てホヤホヤだから、真偽のほどは、怪しいとこあるかも
だから、斜めに見てね
あと、投資は自己責任で