Analyse financière en R - dans l'espoir d'ajouter Capitalisation boursière, P/FCF, EV/EBITDA et Rendement Actionnaire à l'ensemble de données

Question

Je suis certes un débutant en R et analyse financière dans son ensemble. Pour m'améliorer, j'ai travaillé sur un projet parallèle pour automatiser un filtre "Trending Value". Essentiellement vous tirez 6 métriques financières - P/E, P/B, P/FCF, P/S, EV/EBITDA, et le rendement de l'actionnaire, qui est le rendement de dividende + rendement de rachat d'actions (c.-à-d. . Si vous voulez en savoir plus, mais que vous voulez en savoir plus, il vous faut plus de métriques.

Le code que j'ai mis en place en fonction d'autres messages a tiré les tickers P/E, P/B, & P/S. Il me manque donc la capitalisation boursière, P/FCF, EV/EBITDA, et le rendement des actionnaires. Voici ce que j'ai jusqu'à présent:

library(quantmod) # also loads xts and TTR 
require(plyr) 

# Fetch all Symbols & store only the tickers to retrieve the data 
symbols <- stockSymbols() 

# Convert to just tickers. 
tickers <- symbols[,1] 

# Pull P/E, P/B, P/S 
what_metrics <- yahooQF(c("P/E Ratio", 
          "Price/Book", 
          "Price/Sales")) 

# Not all the metrics are returned by Yahoo. 
metrics <- getQuote(paste(tickers, sep="", collapse=";"), what=what_metrics) 

#Add tickers as the first column and remove the first column which had date stamps 
metrics <- data.frame(Symbol=tickers, metrics[,2:length(metrics)]) 

#Change colnames 
colnames(metrics) <- c("Symbol","P/E","P/B","Price/Sales") 

#Persist this to the csv file 
write.csv(metrics, "FinancialMetrics.csv", row.names=FALSE) 

Toute aide serait appréciée!

Answer 1

Cela fera ce que vous voulez.

library(XML) 

stocks <- c("AXP","BA","CAT","CSCO") 

for (s in stocks) { 
     url <- paste0("http://finviz.com/quote.ashx?t=", s) 
     webpage <- readLines(url) 
     html <- htmlTreeParse(webpage, useInternalNodes = TRUE, asText = TRUE) 
     tableNodes <- getNodeSet(html, "//table") 

     # ASSIGN TO STOCK NAMED DFS 
     assign(s, readHTMLTable(tableNodes[[9]], 
       header= c("data1", "data2", "data3", "data4", "data5", "data6", 
          "data7", "data8", "data9", "data10", "data11", "data12"))) 

     # ADD COLUMN TO IDENTIFY STOCK 
     df <- get(s) 
     df['stock'] <- s 
     assign(s, df) 
} 

# COMBINE ALL STOCK DATA 
stockdatalist <- cbind(mget(stocks)) 
stockdata <- do.call(rbind, stockdatalist) 
# MOVE STOCK ID TO FIRST COLUMN 
stockdata <- stockdata[, c(ncol(stockdata), 1:ncol(stockdata)-1)] 

# SAVE TO CSV 
write.table(stockdata, "C:/Users/your_path_here/Desktop/MyData.csv", sep=",", 
      row.names=FALSE, col.names=FALSE) 

# REMOVE TEMP OBJECTS 
rm(df, stockdatalist)