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2020/06/23 - [파이썬/주식] - Python으로 S-RIM 계산 적정주가 계산하기

Python으로 S-RIM 계산 적정주가 계산하기

python으로 s-rim 계산하는 포스팅에서 기준이 되는 bbb- 기업 5년 금리를 하드코딩해서 사용했는데

포스팅 시점이 그렇게 오래 되지 않았음에도 볼 때마다 벌써 몇번째 바뀐건지 모를 정도로 많이 바뀌었다.

큰 차이는 없지만 보다 정확하게 하기 위해서 웹 크롤링을 이용하게 되었는데 

그 과정을 기록

 

우선 우리가 눈으로 확인할 수 있는 페이지 url (www.kisrating.co.kr/ratingsStatistics/statics_spread.do#)

여기서 

 

 

이 테이블에 저 부분

즉 행은 BBB-가 위치한 부분이고 열은 5년에 해당하는 값 7.90를 가져오면 된다

크롬기준 F12를 누르거나 저 부분에서 마우스 우클릭 > 검사를 눌러 html를 본다.

 

 

이렇게 확인해보면 저 셀에 해당하는 값을 특정할 수는 없어보인다

그 이유는 table 안에 있는 7.90를 보면 다른 셀 값들과 봐서 별다른 특징이 없어 특정지어 바로 가져올 수가 없다.

따라서 저 테이블을 전체 크롤링하고 값을 뽑아내본다

 

 

테이블명은 table_ty1이다.

따라서 python으로 bs4와 requests를 이용해 간단히 가져오는 소스를 바로 첨부하면

import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.kisrating.com/ratingsStatistics/statics_spread.do'

res = requests.get(url)
page_soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml')

table = page_soup.select_one('div.table_ty1')

# html -> 문자열
table_html = str(table)

# pandas의 read_html로 테이블 정보 읽기
table_df= pd.read_html(table_html)[0]

print(type(table_df))
table_df.set_index('구분', inplace=True)
print(table_df)

interest_rate = table_df.loc['BBB-', '5년']
print(interest_rate , type(interest_rate))

 

 

이렇게 된다.

table_df 부분에는 이런 값들이 들어 있다.

따라서 bbb- 5년 금리가 아니더라도 다른 것도 가져와 사용할 수 있다. 

      구분    3월     6월     9월     1년   1년6월     2년     3년     5년
0    국고채  0.44   0.48   0.56   0.63   0.74   0.81   0.92   1.22
1    AAA  0.74   0.80   0.85   0.91   0.99   1.12   1.22   1.50
2    AA+  0.88   0.94   1.00   1.03   1.13   1.23   1.36   1.62
3     AA  0.92   0.98   1.02   1.06   1.16   1.28   1.41   1.68
4    AA-  1.00   1.06   1.11   1.14   1.25   1.38   1.49   1.80
5     A+  1.34   1.40   1.46   1.50   1.56   1.64   1.77   2.24
6      A  1.50   1.56   1.63   1.68   1.74   1.85   2.08   2.69
7     A-  1.72   1.80   1.89   1.95   2.04   2.21   2.53   3.29
8   BBB+  2.42   2.84   3.23   3.47   3.89   4.49   5.15   5.43
9    BBB  2.80   3.34   3.81   4.14   4.70   5.43   6.19   6.48
10  BBB-  3.47   4.13   4.74   5.12   5.81   6.58   7.56   7.90
11   BB+  4.93   5.70   6.34   6.83   7.51   8.31   9.50  10.18
12    BB  5.64   6.44   7.11   7.62   8.34   9.17  10.42  11.18
13   BB-  6.17   6.99   7.66   8.18   8.91   9.75  11.00  11.78
14     B  9.95  10.95  11.78  12.44  13.40  14.42  15.97  17.15

 

 

기준 url로 부터 div.table_ty1를 전체 갖고 와서 dataframe으로 만든 다음 채권등급을 기준으로 인덱스를 만들어 접근하기 쉽게 만들어서 바로 가져오도록 했다

print 함수 및 주석 빼면 진짜 몇줄안되는 코딩으로 쉽게 웹크롤링할 수 있는 파이썬 짱이다. 

 

그동안 하드코딩으로 대충 박아두고(?) 사용했던 금리값을 조금이라도 더 정확히 하기 위해서 크롤링으로 바꿨는데

큰 일은 아니지만 그래도 하길 잘한 것 같다는 생각이 든다.

 

 

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