[Creon API] 지표 좋은 주식 골라보기

종목들의 정보들을 가져와서 이를 가지고 좋은 주식을 골라보려구한다.

책을 보고 뭔가 제일 표준적이라고 볼 수 있는

PER 10배 이하, 부채비율 50%이하, PBR 0.2 이상, ROA 5 이상 그리고 순이익증가율 > 0

여기서 PER 는 최근 분기 (영업이익 * 4) 를 (현재가격 * 총상장주식수) 로 나눈 것을 사용하였습니다.

그리고, 그것에 대해서 PER,PBR,PSR,PCR 의 합으로 정렬했다.

코드는 다음과 같다.

    def refindeStock(self, inputdata):
        data = []
        len2 = len(inputdata)
        for index in range(len2):
            tempdata = copy.deepcopy(inputdata[index])
            advantage = tempdata[12]
            advantage2 = tempdata[14]
            if advantage2 > 0 :
                per = tempdata[1]*tempdata[4] / (4 * advantage2)
                if advantage > 0 :
                    per2 = tempdata[1]*tempdata[4] / advantage

                    tempdata.append(per) ##19
                    debt = tempdata[7]
                    tempdata.append(debt)  ##20
                    if tempdata[11] > 0 :
                        pbr = tempdata[1] / tempdata[11]
                        tempdata.append(pbr)##21
                        roa = tempdata[9]
                        tempdata.append(roa)##22
                        sps = tempdata[19]
                        if sps > 0 :
                            psr = tempdata[1] /sps
                            tempdata.append(psr) ##23
                            cfps = tempdata[20]
                            if cfps > 0 :
                                pcr=tempdata[1] / cfps
                                tempdata.append(pcr)  ##24
                                if (per < 10) and (debt < 50)  and (pbr > 0.2) and(roa > 5) and(tempdata[10] > 0) :
                                    tempdata.append(0) #25
                                    tempdata.append(0) #26
                                    tempdata.append(0) #27
                                    tempdata.append(0) #28
                                    tempdata.append(0) #29
                                    data.append(tempdata)
        countData = len(data)
        data.sort(key=lambda x: x[21])
        for index in range(countData) :
            data[index][27] = index
            data[index][31] += index
        data.sort(key=lambda x: x[23])
        for index in range(countData) :
            data[index][28] = index
            data[index][31] += index
        data.sort(key=lambda x: x[25])
        for index in range(countData) :
            data[index][29] = index
            data[index][31] += index
        data.sort(key=lambda x: x[26])
        for index in range(countData) :
            data[index][30] = index
            data[index][31] += index

        data.sort(key=lambda x: x[31])

그리고 그것의 결과물은 다음과 같다.
(2019.08.18 기준)

	종목코드	종목명	per
0	A900300	오가닉티코스메틱	2.4306211300309600
1	A006650	대한유화	3.1831397902355900
2	A088130	동아엘텍	2.5544114809236900
3	A054800	아이디스홀딩스	3.250130104961830
4	A029460	케이씨	3.322845248657480
5	A023600	삼보판지	3.299849342585830
6	A003240	태광산업	4.8616008830022100
7	A009970	영원무역홀딩스	3.3949852174422500
8	A900280	골든센츄리	2.6231313578062800
9	A013120	동원개발	2.3429758958991300
10	A101330	모베이스	5.271972909535450
11	A016590	신대양제지	2.989147540913920
12	A004490	세방전지	4.3265725459004400
13	A093050	LF	5.814517368582850
14	A088910	동우팜투테이블	5.122779731023480
15	A016090	대현	4.354306948289900
16	A017890	한국알콜	3.9767679342240500
17	A018310	삼목에스폼	7.10344651257926
18	A092440	기신정기	2.646933022261110
19	A039010	현대통신	3.758944058976580
20	A900310	컬러레이	3.165792062971470
21	A049070	인탑스	5.961871750433280
22	A010240	흥국	5.3819719321249500
23	A007540	샘표	5.5688674235488000
24	A052330	코텍	5.938263696172250
25	A001130	대한제분	9.772552043176560
26	A053610	프로텍	2.3883374689826300
27	A002170	삼양통상	5.182426091037070
28	A084110	휴온스글로벌	4.090512942833010
29	A049430	코메론	6.505863216266170
30	A069510	에스텍	7.085570652173910
31	A020000	한섬	5.397496243259970
32	A005930	삼성전자	0.010511052997441800
33	A000480	조선내화	9.519543061933030
34	A072710	농심홀딩스	6.171802037444930
35	A036190	금화피에스시	6.349438038242590
36	A005440	현대그린푸드	9.892792087467020
37	A004000	롯데정밀화학	7.505572804713
38	A109860	동일금속	5.93263868506017
39	A083550	케이엠	7.008549989219490
40	A039340	한국경제TV	5.862181774922670
41	A004970	신라교역	9.814008705975460
42	A004590	한국가구	7.724645296899630
43	A102710	이엔에프테크놀로	6.350115388483780
44	A028150	GS홈쇼핑	6.567418143994210
45	A094840	슈프리마에이치큐	7.4665763091001500
46	A079940	가비아	5.97823546158955
47	A015710	코콤	8.448120551601420
48	A221980	케이디켐	7.104809552599760
49	A067920	이글루시큐리티	5.398972475739370
50	A003780	진양산업	6.011939010356730
51	A001560	제일연마	9.515935057125680
52	A036810	에프에스티	7.0199777051488300
53	A002290	삼일기업공사	9.148554336989030
54	A241790	오션브릿지	7.072211881188120
55	A189690	포시에스	3.0269677550102800
56	A256940	케이피에스	7.908202840495270
57	A122310	제노레이	9.26712516658124
58	A105740	디케이락	8.446865970013630
59	A192440	슈피겐코리아	7.5679048340457600
60	A036830	솔브레인	7.151634851370180
61	A228850	레이언스	9.33202876657292
62	A203450	유니온커뮤니티	9.515501113013700
63	A243070	휴온스	8.149082134257720
64	A120240	대정화금	9.61395170722135
65	A033270	유나이티드제약	8.995423526941080
66	A018250	애경산업	8.33660292948327
67	A036670	KCI	7.113881797293850
68	A284740	쿠쿠홈시스	7.988084247098830
69	A033290	코웰패션	8.392458946270060
70	A086450	동국제약	9.731180201296020
71	A064760	티씨케이	8.547239161936970
72	A100700	세운메디칼	9.777870216306160
73	A119860	다나와	9.146500275735290