Skip to main content

Library สำหรับประมวลข้อมูลตลาดหุ้นไทย Stock Exchange of Thailand https://www.set.or.th และการจัดการ Portfolio

พื้นฐานที่ต้องการ

$ conda install -c conda-forge matplotlib

จาก https://anaconda.org/conda-forge/matplotlib

การติดตั้ง

$ pip install starfishX  หรือ  $ pip install starfishX --upgrade

หรือ

$ pip3 install starfishX --upgrade

Quantitative

  • sx.loadHistData(str|list,start="2018-01-01",end="2018-12-31") end ถ้าไม่ใส่คือวันที่ล่าสุด
  • df,k = sx.MonthlyReturn([str],"2016-01-01")
  • sx.linregressIndicator(basket,periodDay) int periodDay จำนวนวันล่าสุดที่จะใช้ใน Linear least-squares regression
  • sx.getNVDRVolume ดึงข้อมูลปริมาณการซื้อขายของ NVDR

ข้อมูลงบการเงินและข้อมูลตลาด

  • sx.commonsizeBS(str)

  • sx.commonsizeIS(str)

  • sx.getFinanceRatio(str|list) str,list ส่งค่าเป็น str จะ return ค่าย้อนหลังได้หลายปี หากส่งค่าเป็น array list จะ return แบบเปรียบเทียบ

  • sx.spiderCompare([str1,str2]) ใช้คู่กับ sx.getFinanceRatio และ list ความยาว 2 เท่านั้น

  • sx.getIncomeStatement(str)

  • sx.getIncomeStatementCompare(list)

  • sx.getBalanceSheet(str)

  • sx.getBalanceSheetCompare(list)

  • sx.getMemberOfIndex("set50") SET50,SET100,sSET,SETCLMV,SETHD,SETTHSI,SETWB

  • sx.listStockInSector("kbank") สุ่มอะไรก็ได้ในกลุ่มอุตสาหกรรมนั้นๆ

  • sx.getFundamentalInSector("kbank") สุ่มอะไรก็ได้ในกลุ่มอุตสาหกรรมนั้นๆ

  • sx.findCASH("aot")

  • sx.listShareholders(str|list,csv="file.csv") csv สำหรับบันทึกข้อมูลเป็น csv

  • sx.listSecurities()

  • sx.findMarketCap(str|list)

  • sx.DuPontROE(str,int,firstLine=False) str Symbol ของหุ้นรายตัว int Year เป็นปีพ.ศ. เช่น 2562 หรือ 2561 firstLine True คือ SALE ใช้บรรทัดแรก แต่ถ้าเป็น False SALE จะใช้รายได้รวมทั้งหมด ถ้าไม่ใส่ปกติจะเป็น False

  • sx.InterestBearingDebt(str) str Symbol ของหุ้นรายตัว ใช้หาหนี้ที่มีคาดว่ามีภาระดอกเบี้ย

  • sx.DA(str) str Symbol ใช้หาค่าเสื่อมราคาและค่าตัดจำหน่าย

  • sx.morningstarGetfn(str,Indicates=sx.MStar) ดึงค่าปัจจัยพื้นฐานจาก morningstar str Symbol ของหุ้นรายตัว sx.MStar คือ ตัวคัดกรองที่ต้องการ เช่น ปันผลใช้ sx.MStar.Dividends , รายได้ใช้ sx.MStar.Revenue เป็นต้น จาก Cr.http://financials.morningstar.com

  • sx.marketview(indexMarket,start=year) str year ใช้ปีค.ศ. เช่น 2010-01-01 YYYY-MM-DD indexMarket Class เช่น sx.indexMarket.SET50

  • rp = sx.marketViewForeignTrade(indexMarket,start="2016-01-01") indexMarket ของต่างชาติซื้อขายมีเพียง SET และ mai เท่านั้น str year ใช้ปีค.ศ. เช่น 2010-01-01 YYYY-MM-DD

  • sx.AnomalyDetectionVolume(DataSet,contamination=0.01,viewplot=True) DataSet เป็น DataFrame ของปริมาณการซื้อขาย contamination ส่วนของสิ่งผิดปกติใน DataSet

ประเมินมูลค่าหุ้น

  • sx.getEVEBITDA(symbol,year) int Year เป็นปีพ.ศ. เช่น 2562 หรือ 2561

  • sx.analyseEVEBITDA(basket,yearstart,yearend) วิเคราะห์คุณภาพ EV/EBITDA

  • sx.DividendDiscountModel(symbol,year,k) int Year เป็นปีพ.ศ. เช่น 2562 หรือ 2561 k อัตราผลตอบแทนที่คาดหวัง

  • sx.thaibma(year,bondtype=sx.BondType.ThaiGovernmentBond10Year) strFormat ใช้ค.ศ. เช่น 2019-06-10 YYYY-MM-DD Cr.http://www.thaibma.or.th

  • sx.thaibma_series(year,bondtype=sx.BondType.ThaiGovernmentBond10Year)

  • sx.beta(str) str Symbol

  • sx.EarningYieldGap(indexMarket,bondtype,start=year) str year ใช้ปีค.ศ. เช่น 2010-01-01 YYYY-MM-DD

Optimization

  • sx.MarkowitzProcess(df,alias=symbols,random=5000)

ดึงวันหยุดของตลาด (วันหยุดตามประเพณีของสถาบันการเงิน)

  • df = sx.getHolidayMarket('2021') int Year เป็นปีค.ศ. เช่น 2010-01-01 YYYY-MM-DD

สถิติข้อมูล IPO ของหุ้น ราคา IPO /ข้อมูล ณ วันแรกที่ซื้อขาย / บริษัทที่ปรึกษาทางการเงิน

  • df = sx.ipoStat(start,end) int start,end เป็นปีค.ศ. เช่น 2020

ดึงราคา Warrant หรือใบสําคัญแสดงสิทธิ symbol : string เช่น mint-w7,jmart-w4

  • df = sx.getWarrant('mint-w7')

ตัวอย่าง Data Type และอื่นๆ

  • list เช่น ["aot","ptt"]
  • str เช่น "aot"
  • sx.checkServices() เป็นการตรวจสอบการทำงานของ Server โดยภาพรวมว่า function ยังทำงานโดยปกติไหม

ตัวอย่างการใช้งาน

import starfishX as sx

print(sx.__version__)

sx.getBalanceSheet("aot")

ตัวอย่างการใช้งาน

import starfishX as sx

symbol = ["aot","ptt"]

df = sx.loadHistData(symbol,start="2018-01-01")

ตัวอย่างการใช้งาน

import starfishX as sx

symbols = ["ptt","cpf","mint","aav"]

df = sx.loadHistData(symbols,start="2018-01-01")

sx.MarkowitzProcess(df,alias=symbols,random=5000)

ค้นหาหุ้นตามแนวทางของ Peter Lynch โดยใช้เนื้อหาจากหนังสือ “เหนือกว่าวอลสตรีท One Up On Wall Street” สร้างเป็น Package เสริมโดยใช้ฟังก์ชั่นพื้นฐานจาก starfishX

import starfishX.peterlynch as pl 
  • อัตราการเติบโตของกำไรเป็นอย่างไร
  • P/E อุตสาหกรรม และ P/E บริษัทที่คล้ายกัน
  • P/E ต่ออัตราการเติบโตของกำไร
  • P/E ย้อนหลัง 10 ปี
  • นักวิเคราะห์สนใจหุ้นเราไหม
  • บริษัทมีข่าวการซื้อหุ้นคืนบ้างหรือเปล่า
  • เปอร์เซ็นต์การถือหุ้นของสถาบัน
  • มีบุคคลภายในกำลังซื้อหุ้นของบริษัทบ้างไหม ตรวจสอบรายงาน 59-2 และรายงาน 246-2
  • โครงสร้างหนี้เป็นอย่างไร
  • มีงบดุลที่แข็งแกร่งขนาดไหน
  • เงินสดต่อหุ้นเป็นยังไงบ้าง
  • อัตราการปันผลสม่ำเสมอหรือเปล่า
  • อัตรา Payout เป็นอย่างไรบ้าง
  • กระแสเงินสดอิสระ Free Cash Flow เป็นยังไง
  • หาบริษัทที่ยอดเยี่ยมในอุตสาหกรรมที่ยอดแย่
  • สัญญานหนึ่งของการเพื่องฟู
  • หุ้นทรัพย์สินมาก ประยุกต์ใช้เทคนิค Sum Of The Part
  • การคัดกรอง หุ้นโตช้า ,หุ้นแข็งแกร่ง ,หุ้นโตเร็ว ตามอัตราการเติบโต

Historical Volatility

import starfishX.volatility as vol

from starfishX.volatility.vol import TypeVol as tv

df = sx.loadHistData("JMART",OHLC=True,start="2020-01-01") 

N = 30 #sma 

vol.historicalVolatility(df,N,tv.hvCloseToClose)

vol.historicalVolatility(df,N,tv.hvParkinson)

starfishX.volatility ตอนนี้ก็จะมี 6 ฟังก์ชัน

  • 1.Close To Close
  • 2.Parkinson (High-Low)
  • 3.Garman-Klass (Open-High-Low-Close)
  • 4.Rogers-Satchell (Open-High-Low-Close + จัดการราคาที่ไม่เปลี่ยนแปลงได้)
  • 5.GARMAN-KLASS YANG-ZHANG EXTENSION (Open-High-Low-Close + จัดการราคาที่มีการเปิดกระโดดได้)
  • 6.Yang-Zhang (Open-High-Low-Close + จัดการราคาที่ไม่เปลี่ยนแปลงได้ + จัดการราคาที่มีการเปิดกระโดดได้)

ติดต่อฉัน แจ้ง BUG แจ้ง Error ได้ที่

Facebook : https://www.facebook.com/Superstarman-1464755373546185/

Email : tapattan@จีเมล์ดอทคอม

Metadata

Release files for starfishX 0.155529

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for starfishX 0.155529
File Size Uploaded Provenance Actions
starfishX-0.155529.tar.gz 81.8 kB Without provenance Details for starfishX-0.155529.tar.gz

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for starfishX 0.155529
File Interpreter ABI Platform Actions
starfishX-0.155529-py3-none-any.whl Python 3 none any Details for starfishX-0.155529-py3-none-any.whl

Total release size: 189.5 kB

Release files / starfishX-0.155529.tar.gz

Download URL starfishX-0.155529.tar.gz
Size 81.8 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
687e37735fcddeda48fead882c02e5887ab8d719737b4722b1838fd39f575fa9
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
71350a25d747cc01fc82762daa2274aa1b331352d5d8e2ab1bf0743b7a7aea62
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via twine/1.13.0 pkginfo/1.5.0.1 requests/2.24.0 setuptools/41.0.1 requests-toolbelt/0.9.1 tqdm/4.46.0 CPython/3.6.2

Release files / starfishX-0.155529-py3-none-any.whl

Download URL starfishX-0.155529-py3-none-any.whl
Size 107.6 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
606f9aa5a1d8b31d2f010081b87d3e95a0fa1267a3d48b0d88dbed0c9008f84d
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
631d82df178885493b2e31f754b772acee2786a9dccec67b8bb6b9fa0363fd26
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via twine/1.13.0 pkginfo/1.5.0.1 requests/2.24.0 setuptools/41.0.1 requests-toolbelt/0.9.1 tqdm/4.46.0 CPython/3.6.2

Security for starfishX 0.155529

Provenance

Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.

No provenance found

None of the files in this release were uploaded with provenance metadata.

A note on package security

PyPI is a repository for distributing packages, not a service for auditing them. While third-party security researchers and our staff do their best to detect and remove malicious packages, PyPI cannot guarantee the quality, security or suitability of any given package.

To learn more about protecting yourself from malicious actors, visit our package security documentation.

Release history Release notifications | RSS feed

This release

0.155529 This release

2 release files No provenance

Anthropic, PBC Visionary sponsor Bloomberg Visionary sponsor Hudson River Trading Visionary sponsor Meta Visionary sponsor NVIDIA Visionary sponsor Microsoft Sustainability sponsor Depot Continuous Integration AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Sentry Error logging StatusPage Status page