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*개인적으로 학습한 내용을 기록한 것이라 오류가 있을 수 있습니다.
순이익(PER: Price earning ratio)
- 지표의미 : 회사가 버는 이익 대비 주가가격 적정성 판단
A회사 주식의 시장가격을 주당 순이익으로 나누어 산출
단, PER 값은 주당 순이익이 전년도 기준으로 계산됨.
따라서, 전년도 순이익이 미래에도 유지 또는 성장할지는 알 수 없으며, 회사에 대한 정성적인 분석이 추가적으로 필요합니다.
PER 계산은 예를들어 A회사 주식이 한 주에 50,000원일때, 주당 10,000원 순이익을 내는경우
PER = 50,000원 / 10,000원 = 5
PER가 높다 | 분자(주식가격) > 분모(주당 순이익) | 주당 순이익에 비해 주식가격이 높다. | |
PER가 낮다 | 분자(주식가격) < 분모(주당 순이익) | 주당 순이익에 비해 주식가격이 낮다. | 보통 저평가 되었다 표현 |
순자산(PBR: Price Book-value Ratio)
- 지표의미 : 주가순자산비율이 1이라면 주가가 순자산의 1배로 팔린다는 의미
주가를 주당순자산으로 나눈 비율
PBR 계산은 A회사 주가가 2,000원이고 주당순자산이 1,500원 이라고 한다면?
PBR = 주가 / 주당순자산 = 2,000 / 1,500 = 1.3
주가순자산비율별 매수 고려사항 | ||
0.7 이하 | 0.7 ~ 1.5 사이 | 1.5 이상 |
매수 고려 | 매수 고려(중) | 매수 고려(하) |
현금흐름(PFCR)
준비중
순자산(PSR)
준비중
CAGR : 연복리 수익률(Compound Annual Growth Rate)
만약 2019년 1억 원을 투자 했는데 2년 후 1억 5천만원이 되었다면 수익률은 얼마인가?
# python 제곱식 표현
# 3의 2승
print( 3 ** 2 ) # 9
# CAGR 수익률 계산
# 원금 1억원 -> 2년 후 1억 5천만원
print( ((1.5/1) ** (1/2)) - 1 ) # 22.47%
MDD(Maximum Draw Down, 최대낙폭)
투자기간 중 포트폴리오의 전 고점에서 저점까지의 최대누적 손실을 말합니다.
다시 말해, A 종목 전체 투자기간 중 내가 맛본(!) 최대 낙폭률을 의미합니다.
데이터프레임을 통해 예시를 들어 볼게요.
sample = {'일자':['2021-01-01','2021-01-02','2021-01-03','2021-01-04','2021-01-05'],
'가격':[1000, 1300, 900, 1100, 1500],
'고점':[1000, 1300, 1300, 1300, 1500]}
df = pd.DataFrame(data=sample)
df.head()
df['dd'] = (df['고점'] - df['가격'])/df['고점']
df.head()
print("MDD(%):", df['dd'].max()*100) # MDD(%): 30.76923076923077
2021년 1월 3일에 가장 큰 약 30% 낙폭이 있었던 것을 알 수 있고 최대 손실 낙폭도 그 시점으로 확인이 되었습니다.
이처럼 MDD를 줄인다면 투자로부터 자신감을 얻게 해줄 것이다.
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