【Google Colab Python系列】以Goodinfo!為例，統計一段時間內的最高、最低殖利率

• 抓取某段範圍內的cell內容。
• 過濾標題。
• 使用pandas進行計算與統計。

觀察： 分析切換「顯示依據」的行為

https://goodinfo.tw/tw/StockDividendPolicy.asp?STOCK_ID=xxx

撒網： 定義明確目標

收網： 撰寫程式進行抓取重要區塊

import requests



STOCK_ID='3231'



headers = {

  'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36'

}

res = requests.get('https://goodinfo.tw/tw/StockDividendPolicy.asp?STOCK_ID={0}'.format(STOCK_ID), headers = headers)

res.encoding = 'utf-8'

res.text

from bs4 import BeautifulSoup

bs = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

data = bs.select_one('#tblDetail')

print(data)

import pandas

dfs = pandas.read_html(data.prettify())

print(dfs)

料理：統計的精華與心法

import pandas

import datetime







dfs = pandas.read_html(data.prettify())

node = dfs[0]



node.head(5)

• https://www.learncodewithmike.com/2020/11/python-pandas-dataframe-tutorial.html

# 這邊我們將標題僅留下第3列即可

node.columns = node.columns.get_level_values(3)



# 印出標題名稱

node.columns

# 顯示Columns(列)為名稱的數據

# 這次抓取的目標有4個欄位，分別以下：

node = node[['股利  發放  年度', '股利  合計', '最高', '最低']] 



node = node.head()

• 金融理財入門(股票篇) — 基本面名詞
• 【股市韭菜系列】明年股息推算，以「xx」為例

# 把 str 轉成 float 型態才能進行統計

node['最低'] = node['最低'].astype('float')

node['最高'] = node['最高'].astype('float')

dividend = node['股利  合計'].mean()

highest = node['最高'].mean()

lowest = node['最低'].mean()

# 由於股價越低，殖利率越高的特性，因此會以股利除以最低價

hYield = dividend / lowest





# 由於股價越高，殖利率越低的特性， 因此會以股利除以最高價

lYield = dividend / highest



# 這邊已知的資訊有目前股價，而未知的資訊則是發放股利，因此我們可以設法由最近四季去推估未來可能的股利，進而得到目前殖利率的指標， 最終依據最高與最低殖利率決定買進時間點

# 注意： 以下並非真實資料，僅以示範為主

# 假設目前股價為27.5

# 平均股利: 1.8782

cYield = dividend / 27.5



print('最高殖利率={0:.2%}, 最低殖利率={1:.2%}, 目前殖利率={2:.2%}'.format(hYield, lYield, cYield))

最高殖利率=9.06%, 最低殖利率=5.71%, 目前殖利率=6.83%

# 顯示有哪些欄位

node.columns



# 顯示Columns(列)為名稱的數據

node[['名稱']] 



# 取得指定「列」的標題

node.columns.get_level_values(3)



# 將指定欄資料集轉換型態以利統計

node['欄位名稱'].astype('float')



# 取平均

node['欄位名稱'].mean()

結語