Aktiensymboldatenschaber für die Analyse der Finanzquote

In diesem Artikel können Sie einen Aktiensymboldatenschaber für die Analyse von Finanzverhältnissen in großen Mengen mit Python und Easy2Digital -API erstellen.

Zusammen mit der Steigerung der Zinsen gegen die Inflation waren die globalen Aktienmärkte bärisch und sinken offensichtlich weiter, da die Inflation in einer höheren Position umgeht und möglicherweise lange dauern kann, bevor sie nach unten drückt.

Erst wenn die Flut ausgeht, entdecken Sie, wer nackt schwimmt. Aus dem Standpunkt der Kosten für den Kauf an der Börse ist dies absolut eine gute Chance, die Dynamik zu beobachten und das Tiefpunkt auszuschätzen. Dies liegt daran, dass dieser Zeitpunkt für uns leichter ist, unterbewertete Unternehmen im Vergleich zur früheren QE -Ära zu analysieren und zu identifizieren, insbesondere inzwischen sind Unternehmen die steigenden Kosten für Schulden und wirtschaftliche Rezessionherausforderungen. Wer kann still bleiben, wer ist das Ass?

Wenn Sie ein Investor in Investmentfonds, ETFs, Trusts, Aktien usw. sind. In diesem Artikel können Sie einen Aktiensymboldatenschaber für die Analyse von Finanzverhältnissen in großen Mengen mit Python und Easy2Digital -API erstellen.

Vor- und Nachteile, um mehr Zeit zu nutzen, indem Aktiensymboldatenschaber verwendet werden

Profis

  • Sammeln und konsolidieren Sie alle Symboldaten, die Sie an einem Ort mögen, was Zeit spart, um die Unternehmensnachrichten schnell zu überprüfen, alle aktuellen Leistung
  • Erleichtern, den gemeinsamen Größenvergleich durchzuführen
  • Es ist kostenlos
  • FAQ

Nachteile

  • Es erfordert Programmierkenntnisse sowie Wartung und Upgrades der Skript
  • Die Aktivierung der Automatisierung mithilfe der Cloud kann zusätzliche Gebühren erfolgen, obwohl der Betrag gering ist und sie normalerweise Pay-to-Go-Normalwert berechnet.

Inhaltsverzeichnis

Kapitel 28 – Erstellen Sie den vergleichbaren Unternehmensanalyse -Bot mit Easy2Digital -APIs

Easy2Digital Stock Symbol Data API

Jede Aktie hat eine eindeutige ID am Aktienmarkt, die wir als Symbol bezeichnen. Es ist wie die einzigartige Publikums -ID im digitalen Marketing. Wenn wir die Aktien- und Finanzdaten aus einer bestimmten Aktie generieren möchten, müssen wir das Symbol verwenden.

Easy2Digital -Aktien -Symbol -Daten -API bietet weltweit mehr als 44.000 Aktiensymboldaten aus verschiedenen Sicherheitsaustausch. Die Daten enthalten den Symbolnamen, den Firmennamen, die Branche, den Sektor usw. Wenn Sie direkte und indirekte Konkurrenten in derselben Branche und in derselben Branche und in derselben Sektor überprüfen, benötigen Sie auch die Branchen- und Sektordaten des Symbols.

Our stock symbol API is free. Please subscribe to our newsletter by leaving a message “Chapter 60”. Then, we will send you the token access to the API asap.

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Bevorstehende Anweisungen verwenden eBay als Beispiel für Aktiensymboldatenschaber

Als erstes möchte ich die eBay -Finanzanalyse abschließen. Basierend auf der Bottom-up-Analyse wird eBay durch den zunehmenden Zinssatz insbesondere nach mehreren Finanzquoten-Metriken im Vergleich zu YOY betroffen. Im Vergleich zu direkten Konkurrenten muss eBay jedoch einer der Kandidaten sein, die Investoren weiter verfolgen und einkaufen sollten, um aus Sicht der Mikroanalyse zurückzusteigen.

Echtzeit- und historischer Aktienkurs

Der Preis pro Aktie ist eine entscheidende Datenmetrik, da dies die Leistung metrischer Multiplikatoren und der Analyse der Finanzquote beeinflusst.

Grundsätzlich gibt es zwei Arten von Preis pro Aktie, die Echtzeitpreis und historischer Preis sind. Der Echtzeitpreis ist hilfreich bei der technischen Analyse für Trendüberwachung und kurze Handelsstrategie. Umgekehrt kann der historische Preis eine lange Handelsstrategie helfen, da wir ein Tastenverständnis eines Symbols und seines zugrunde liegenden und intrinsischen Wertes haben können. Dies ist die wichtigste Bottom-up-Mikroanalyse, um zu rechtfertigen, ob das Symbol das Potenzial ist, nach dem Einbruch der Aktien im Langzeitbetrieb zurückzusteigen.

Finanzquote TTM und historische Daten -API

Ähnlich wie beim Aktienkursdatensatz ist der Finanzverhältnis -Datensatz auch in die neuesten und historischen Daten aufgeteilt. TTM ist kurz für 12 Monate und listet im Allgemeinen Unternehmen auf, die ihre Finanzdaten bis zum Quartal aktualisieren. Im Folgenden finden Sie also eine API, die wir die aktuellen Daten zur Finanzverhältnis aktualisieren können.

We need to remind the response from the API that requires jsonify. Thus, we need to add a variable the json() to interpret the response dataset.

Bewertung mehrfach

Grundsätzlich zeigt die Bewertung mehrfach, ob der Preis vergleichbar billig oder teuer ist. Aus meiner persönlichen Präferenz ziehe ich es vor, P/B im Vergleich zu P/E zu verwenden, da die Zahl dem Nettovermögen eines Unternehmens viel näher ist. In der Zwischenzeit zählt P/E nicht zu den Haftungsfaktoren, sodass das Risiko möglicherweise höher ist, obwohl der Preis angemessen ist. Wenn P/B in einer Sonnenindustrie im Vergleich zu ihrem Yoy und seiner Konkurrenten an einem niedrigeren oder niedrigsten Punkt sitzt, sollten wir die Liste hinzufügen.

EV/EBITDA ist mehr für Akquisitions- und Fusionsaktivitäten. Wenn das EV/EBITDA eines Unternehmens sehr hoch ist und sein eigenständiges Geschäftsmodell möglicherweise nicht leistungsfähig und solide genug ist, um in einem langjährigen Marathon zu überleben, sollten wir auch die Liste hinzufügen. Dies liegt daran

Im Folgenden finden Sie eine Probe der Bewertung mehrerer TTM -Python -Codierungen.

Weitere Informationen zu Bewertungsmultiplikatoren finden Sie in diesem Artikel

Bewertungsmultiplikatoren – P/E, P/B, EV/EBITDA -Verhältnis -Hinweise für Vermarkter

Liquidität mehrere

Unternehmen haben in der Regel einen bestimmten Anteil an Fundraising aus Schulden. Dieses Verhältnis Vielfache ist von entscheidender Bedeutung, da es den Anlegern angibt, ob das Unternehmen plötzlich zusammenbrechen könnte, da die Auszahlungen und die Ausgaben mit hohem Interesse nicht bestehen. Niemand investiert gerne in ein Unternehmen, das für starke Zinsen zahlen muss oder es sich nicht leisten kann, Schulden zu bezahlen.

Nehmen wir beispielsweise eBay, obwohl die Schulden an Eigenkapital in einem niedrigeren Punkt liegen, seine Zinsabdeckung in TTM erheblich steigt, was offensichtlich vom Februar -Zinssatz der USA beeinflusst wird. Dies muss das Ergebnis dieses Symbols beeinflussen und dann den Preis pro Aktie an der Aktienmarkte beeinflussen.

Unten finden Sie die Probe der Liquidität mehrere TTM -Python -Codierungen.

Weitere Informationen zu Bewertungsmultiplikatoren finden Sie in diesem Artikel

Liquiditätsquote – Schnellquote, Zinsabdeckung, Schulden- / Eigenkapital -Implikation für Anleger und Vermarkter

Rentabilitätsverhältnis

Wie bereits in einem anderen Artikel erwähnt, beginnt meine Karriere im digitalen Marketing. Nach meiner Erfahrung werden die Bruttomarge und die Betriebsleistung in gewisser Weise manipuliert, da die variablen Kosten zusammen mit dem Aufwärts- oder Abwärtstrend des Verkaufs oder der Beschaffungskostenänderungen optimierbar sein können. Die Nettomarge ist jedoch schwer manipuliert zu werden, da die Haftung mit unkontrollierbaren Faktoren als börsennotiertes Unternehmen den Cashflow beeinflussen kann.

Nachfolgend finden Sie die Stichprobe der Rentabilitätsquote TTM Python -Codierungen.

Weitere Informationen zu Bewertungsmultiplikatoren finden Sie in diesem Artikel

Rentabilitätsquote – Bruttomarge, EBITDA -Marge, Nettomarge -Hinweise für Vermarkter und Investoren

Effizienzverhältnis

Mit dem Nettoeinkommen sinken die Rendite des Vermögenswerts und die Eigenkapitalrendite in TTM stark. Glücklicherweise sieht die Kapitalrendite flach aus und schwebt ungefähr 15% ungefähr im Vergleich zum YOY. Dies könnte bedeuten, dass der gesamte Geschäftsbetrieb gesund und profitabel ist.

Unten finden Sie die Probe der Effizienzverhältnis TTM Python -Codierungen.

Weitere Informationen zu Bewertungsmultiplikatoren finden Sie in diesem Artikel

ROA, ROE, ROC – Hinweise für Anleger und Vermarkter aus der Finanzquote -Analyse

Gemeinsamer Größenvergleich

Der gemeinsame Größenvergleich ist bei der Analyse der Finanzquote von entscheidender Bedeutung, da ein Unternehmen in einer Branche unter einem Sektor lebt. Was diese eigenständige Leistung von einem einzigen Unternehmen bedeutet, hängt mit der gesamten Branche zusammen, in der es sitzt.

Amazon und Etsy sind die direkten Konkurrenten von eBay. In Bezug auf P/B beispielsweise im Vergleich zu beiden offensichtlich schrumpfen Sie bei beiden Ebays P/B sowie Amazon zusammen mit den Kosten der Schulden, die dank der jüngsten Geldpolitik der USA gegen die Inflation der USA ergeben.

Das Schrumpfen für neue Investoren könnte jedoch eine gute Nachricht sein, da die Tabelle darstellt, dass wir nach unten zurückgekehrter Richtlinien zu einem günstigeren Preis einkaufen und leckere Kapitalgewinne erzielen können

Vollständiges Python -Skript von Aktiensymboldatenschaber und Aktiensymboldaten -API -Token

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FAQ:

F1: Was ist die Analyse der Finanzquote?

A: Die Analyse der Finanzquote ist eine Methode zur Bewertung der finanziellen Gesundheit und Leistung eines Unternehmens durch Analyse seines Jahresabschlusses und zur Berechnung verschiedener Verhältnisse.

F2: Warum ist die Analyse der Finanzquote wichtig?

A: Financial Ratio Analysis is important as it provides insights into a company’s profitability, liquidity, solvency, and efficiency. It helps investors, creditors, and management make informed decisions.

F3: Was sind die verschiedenen Arten von Finanzquoten?

A: Es gibt verschiedene Arten von Finanzquoten, einschließlich Liquiditätsquoten, Rentabilitätsquoten, Solvenzquoten, Effizienzquoten und Marktquoten.

F4: Wie werden die Liquiditätsverhältnisse berechnet?

A: Liquidity ratios measure a company’s ability to meet short-term obligations. Common liquidity ratios include the current ratio, quick ratio, and cash ratio.

F5: Was zeigen die Rentabilitätsverhältnisse an?

A: Profitability ratios measure a company’s ability to generate profits. Examples of profitability ratios include gross profit margin, net profit margin, return on assets (ROA), and return on equity (ROE).

F6: Was messen Solvenzverhältnisse?

A: Solvency ratios assess a company’s ability to meet long-term debt obligations. Debt-to-equity ratio, interest coverage ratio, and debt ratio are examples of solvency ratios.

F7: Was bewerten die Effizienzverhältnisse?

A: Effizienzquoten bewerten, wie effektiv ein Unternehmen seine Ressourcen nutzt. Zu den häufigen Effizienzverhältnissen gehören das Bestandsvergottungsverhältnis, das Vermögensvergustsverhältnis und die Forderungsumsatzverhältnis von Konten.

F8: Wie werden Marktverhältnisse berechnet?

A: Market ratios reflect a company’s market value and investor sentiment. Examples of market ratios include price-to-earnings (P/E) ratio, earnings per share (EPS), and dividend yield.

F9: Was sind die Grenzen der Analyse der Finanzquote?

A: Financial Ratio Analysis has limitations as it only provides a snapshot of the company’s financial health and performance. It does not consider external factors, industry benchmarks, or qualitative aspects.

F10: Wie oft sollte die Analyse der Finanzquote durchgeführt werden?

A: Financial Ratio Analysis should be conducted regularly, typically on a quarterly or annual basis, to track the company’s financial performance over time and identify trends.