Stock Symbol Data Scraper für die Analyse von Finanzkennzahlen
Dieser Artikel kann Ihnen dabei helfen, einen Aktiensymbol-Daten-Scraper für die Massenanalyse von Finanzkennzahlen mit Python und der Easy2Digital-API zu erstellen.
Während die Zinssätze im Verhältnis zur Inflation stiegen, waren die globalen Aktienmärkte pessimistisch und fallen offensichtlich weiter, da die Inflation auf einem höheren Niveau verharrt und möglicherweise lange anhält, bevor sie nach unten drückt.
Erst bei Ebbe erkennt man, wer nackt geschwommen ist. Unter dem Gesichtspunkt der Kaufkosten an der Börse ist dies absolut eine gute Gelegenheit, die Dynamik zu beobachten und abzuschätzen, wann die Talsohle erreicht sein wird. Das liegt daran, dass wir mit diesem Zeitpunkt im Vergleich zur vorherigen QE-Ära leichter unterbewertete Unternehmen analysieren und identifizieren können, insbesondere jetzt, wo Unternehmen mit steigenden Schuldenkosten und den Herausforderungen einer wirtschaftlichen Rezession konfrontiert sind. Wer kann still bleiben, wer ist das Ass?
Wenn Sie in Investmentfonds, ETFs, Trusts, Aktien usw. investieren. Dieser Artikel kann Ihnen dabei helfen, einen Aktiensymbol-Daten-Scraper für die Massenanalyse von Finanzkennzahlen mit Python und der Easy2Digital-API zu erstellen.
Vor- und Nachteile, um mit Stock Symbol Data Scraper mehr Zeit zu gewinnen
Vorteile
- Sammeln und konsolidieren Sie beliebige Symboldaten an einem Ort, was Zeit spart, um Unternehmensnachrichten schnell zu überprüfen, die gesamte aktuelle Leistung zu überwachen und das Dashboard anzupassen, um eine Analyse der Finanzkennzahlen durchzuführen
- Erleichtern Sie den allgemeinen Größenvergleich
- Es ist kostenlos
Nachteile
- Es erfordert Programmierkenntnisse sowie Skriptwartung und -aktualisierungen
- Für die Aktivierung der Automatisierung über die Cloud können zusätzliche Gebühren anfallen, obwohl der Betrag gering ist und normalerweise eine Pay-as-to-go-Abrechnung erfolgt.
Inhaltsverzeichnis
- Easy2Digital Bot – Aktiensymbollisten-API
- Historische und Echtzeit-Aktienkurs-API
- Historische Finanzkennzahlen und TTM-Daten-API
- Bewertungsmultiplikator
- Liquiditätsmultiplikator
- Rentabilitätskennzahl
- Effizienzverhältnis
- Gängiger Größenvergleich
- Vollständiges Python-Skript des Stock Symbol Data Scraper und des Stock Symbol Data API-Tokens
Kapitel 28 – Erstellen Sie den vergleichbaren Unternehmensanalyse-Bot mithilfe der Easy2Digital-APIs
Easy2Digital Aktiensymbol-Daten-API
Jede Aktie hat an der Börse eine eindeutige ID, die wir Symbol nennen. Es ist genau wie die eindeutige Zielgruppen-ID im digitalen Marketing. Wenn wir die Aktien- und Finanzdaten einer bestimmten Aktie generieren möchten, müssen wir das Symbol verwenden.
Die Aktiensymboldaten-API von Easy2Digital bietet über 44.000 Aktiensymboldaten von verschiedenen Wertpapierbörsen weltweit. Zu den Daten gehören der Symbolname, der Firmenname, die Branche, der Sektor usw. Insbesondere wenn Sie direkte und indirekte Konkurrenten in derselben Branche und Branche prüfen, benötigen Sie auch die Branchen- und Branchendaten des Symbols.
Unsere Aktiensymbol-API ist kostenlos. Bitte abonnieren Sie unseren Newsletter , indem Sie eine Nachricht „Kapitel 60“ hinterlassen . Anschließend senden wir Ihnen schnellstmöglich den Token-Zugriff auf die API zu.
In den kommenden Anleitungen wird EBAY als Beispiel für den Stock Symbol Data Scraper verwendet
Als Erstes möchte ich die eBay-Finanzanalyse abschließen. Basierend auf der Bottom-up-Analyse ist eBay von den steigenden Zinsen betroffen, insbesondere anhand mehrerer Finanzkennzahlen im Vergleich zum Vorjahr. Aber im Vergleich zu direkten Konkurrenten dürfte eBay einer der Kandidaten sein, die Investoren im Auge behalten und sich für einen erneuten Aufschwung aus der Perspektive der Mikroanalyse engagieren sollten.
Echtzeit- und historischer Aktienkurs
Der Preis pro Aktie ist eine entscheidende Datenmetrik, da er die Leistung von Metrikmultiplikatoren und die Ergebnisse der Finanzkennzahlenanalyse beeinflusst.
Grundsätzlich gibt es zwei Arten von Preis-pro-Aktien-Datensätzen: Echtzeitpreise und historische Preise. Der Echtzeitpreis ist bei der technischen Analyse zur Trendüberwachung und Short-Trade-Strategie hilfreich. Umgekehrt kann der historische Preis bei der Long-Trade-Strategie hilfreich sein, da wir ein Bottom-up-Verständnis für ein Symbol und seinen zugrunde liegenden und inneren Wert erlangen können. Dies ist die wichtigste Bottom-up-Mikroanalyse, um zu rechtfertigen, ob das Symbol das Potenzial hat, nach einem Aktienzusammenbruch im langfristigen Betrieb wieder auf die Beine zu kommen.
Finanzkennzahlen-TTM und historische Daten-API
Ähnlich wie der Aktienkursdatensatz ist auch der Finanzkennzahlendatensatz in aktuelle und historische Daten unterteilt. TTM ist die Abkürzung für „Trailing 12 Months“ und listet im Allgemeinen Unternehmen auf, die ihre Finanzdaten vierteljährlich aktualisieren. Daher finden Sie unten eine API, mit der wir die aktuellen Finanzkennzahlendaten aktualisieren können.
Wir müssen an die Antwort der API erinnern, die jsonify erfordert. Daher müssen wir eine Variable json() hinzufügen, um den Antwortdatensatz zu interpretieren.
Bewertungsmultiplikator
Grundsätzlich zeigt das Bewertungsmultiplikator, ob der Preis im Vergleich günstig oder teuer ist. Persönlich bevorzuge ich das KGV gegenüber dem KGV, da dieser Wert viel näher am Nettovermögen eines Unternehmens liegt. Unterdessen wird das Kurs-Gewinn-Verhältnis nicht zu den Haftungsfaktoren gezählt, sodass das Risiko höher sein könnte, auch wenn der Preis angemessen ist. Wenn das Kurs-Buchwert-Verhältnis (KGV) in einer aufstrebenden Branche im Vergleich zum Vorjahr und zu seinen Konkurrenten auf einem niedrigeren oder tiefsten Punkt liegt, ist dies der Kandidat, den wir zur Liste hinzufügen sollten.
EV/EBITDA ist eher für Akquisitions- und Fusionsaktivitäten bestimmt. Wenn also das EV/EBITDA eines Unternehmens sehr hoch ist und sein eigenständiges Geschäftsmodell möglicherweise nicht leistungsstark und solide genug ist, um in einem Langzeitmarathon zu bestehen, sollten wir diesen Kandidaten ebenfalls auf die Liste setzen. Dies liegt daran, dass das Unternehmensziel möglicherweise auf eine Übernahme und Fusion durch ein großes Unternehmen abzielt
Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für die Bewertung mehrerer TTM-Python-Codierungen.
Weitere Einzelheiten zu Bewertungsmultiplikatoren finden Sie in diesem Artikel
Bewertungsmultiplikatoren – KGV, KGV, EV/EBITDA-Verhältnis – Hinweise für Vermarkter
Liquiditätsmultiplikator
Unternehmen finanzieren sich in der Regel zu einem gewissen Anteil aus Schulden. Die Untersuchung dieses Verhältnismultiplikators ist von entscheidender Bedeutung, da er den Anlegern anzeigt, ob das Unternehmen aufgrund von Zahlungsausfällen und hohen Zinsaufwendungen plötzlich zusammenbrechen könnte. Niemand investiert gerne in ein Unternehmen, das hohe Zinsen zahlen muss oder es sich nicht einmal leisten kann, Schulden zu begleichen.
Nehmen wir zum Beispiel EBAY: Obwohl die Verschuldung im Verhältnis zum Eigenkapital niedriger ist, steigt die Zinsdeckung bei TTM erheblich an, was offensichtlich durch den Anstieg des FEB-Zinssatzes in den USA beeinträchtigt wird. Das muss sich auf die Erträge dieses Symbols auswirken und dann den Preis pro Aktie an der Börse beeinflussen.
Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für mehrere Liquiditäts-TTM-Python-Codierungen.
Weitere Einzelheiten zu Bewertungsmultiplikatoren finden Sie in diesem Artikel
Rentabilitätskennzahl
Wie bereits in einem anderen Artikel erwähnt, beginnt meine Karriere im digitalen Marketing. Meiner Erfahrung nach werden die Bruttomarge und die Betriebsmarge in gewisser Weise manipuliert, da die variablen Kosten zusammen mit dem Aufwärts- oder Abwärtstrend des Verkaufs oder der Änderung der Beschaffungskosten optimiert werden können. Allerdings lässt sich die Nettomarge nur schwer manipulieren, da sich bei einem börsennotierten Unternehmen Haftungen mit unkontrollierbareren Faktoren auf den Cashflow auswirken können.
Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für TTM-Python-Codierungen für das Rentabilitätsverhältnis.
Weitere Einzelheiten zu Bewertungsmultiplikatoren finden Sie in diesem Artikel
Rentabilitätsquote – Bruttomarge, EBITDA-Marge, Nettomarge – Hinweise für Vermarkter und Investoren
Effizienzverhältnis
Da der Nettogewinn sinkt, sinken sowohl die Kapitalrendite als auch die Eigenkapitalrendite bei TTM erheblich. Glücklicherweise scheint die Kapitalrendite stabil zu sein und liegt im Vergleich zum Vorjahr bei über 15 %. Das könnte bedeuten, dass der gesamte Geschäftsbetrieb gesund und profitabel ist.
Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für TTM-Python-Codierungen zum Effizienzverhältnis.
Weitere Einzelheiten zu Bewertungsmultiplikatoren finden Sie in diesem Artikel
ROA, ROE, ROC – Hinweise für Investoren und Vermarkter aus der Finanzkennzahlenanalyse
Gängiger Größenvergleich
Ein allgemeiner Größenvergleich ist bei der Analyse von Finanzkennzahlen von entscheidender Bedeutung, da ein Unternehmen in einer Branche unter einem Sektor tätig ist. Was diese eigenständige Leistung eines einzelnen Unternehmens bedeutet, hängt mit der gesamten Branche zusammen, in der es tätig ist.
Amazon und ETSY sind die direkten Konkurrenten von eBay. Was beispielsweise das Kurs-Buchwert-Verhältnis (KGV) im Vergleich zu beiden angeht, schrumpfen offensichtlich sowohl das Kurs-Buchwert-Verhältnis (KGV) von eBay als auch das von Amazon zusammen mit den Schuldenkosten, die dank der jüngsten Geldpolitik der USA gegen die Inflation im Februar entstehen.
Ein Rückgang für neue Anleger könnte jedoch eine gute Nachricht sein, da die Grafik zeigt, dass wir uns zu einem niedrigeren Preis einkaufen und leckere Kapitalgewinne erzielen können, sobald die Politik wieder nach unten geht
Vollständiges Python-Skript des Stock Symbol Data Scraper und des Stock Symbol Data API-Tokens
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