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「AIで株分析!知らないと損」【第二回】収益の分析について

 2019.11.1 グローバルゴリラー李 ゴリラーブログ ブログ

 

グローバルゴリラー李です!

 

前回は株の分析のステップである、データの取得・整理・可視化について話しましたが、皆様いかがだったでしょうか。実際にやってみた方はいらっしゃいますでしょうか?前回の続きになりますが、今回は実戦のための参考ポイントの一つ、収益についての分析を話していきたいと思います。

 

まず基礎知識からいきますね。

 

◆概念

・PER(株価収益率)

財務分析で企業の成長性を分析するときに利用する指標の一つであり、株価が1株ごとの当期純利益の何倍まで買われているかを表すものです。

 

Point

  • ・PERが低いほど会社の利益に対して株価が割安であり、高いほど株価は割高だと判断できる。
  • ・PERは会社の利益を基準に判断する。
  • ・株価収益率は、その時点での株価がEPS(1株当たり利益)の何倍なのかを示しています。基本的には株価が上昇すると株価収益率も上昇し、株価が下降すると株価収益率も下降します。また、1株当たり利益が上がると株価収益率は下がり、1株当たり利益が下がれば株価収益率が上がります。

 

・EPS(1株当たり利益)

財務分析で企業の成長性を分析するの指標の一つであり、1株に対して当期純利益がいくらあるのかを表す指標です。「1株利益」「1株あたり当期純利益」と呼ばれることもあります。

 

◆公式

EPS(円) = 当期純利益 ÷ 発行済株式総数

PER(倍) = 株価 ÷ 1株当たり利益(EPS)

↓↓↓↓↓↓

PER(倍) = 株価 ÷ (当期純利益 ÷ 発行済株式総数)

 

pandasのpct_change()が用意されてるので、これを使って収益率を計算します。

StockPricesは今回使ったデータの配列です。

 

StockPrices['Returns'] = StockPrices['Adjusted'].pct_change()

 

# 日当たり平均収益の計算

 

mean_return_daily = np.mean(StockPrices['Returns'])

 

0.00037777546435757725←これみたいな結果が得られます。

 

# 年間平均収益の計算

仮に年間トレンド日数は252日

 

mean_return_annualized = ((1 + mean_return_daily)**252) - 1

 

0.09985839482858783←これみたいな結果が得られます。

 

次回は株リスク分析Shapiro–Wilk testなどの検証方法を勉強していきたいと思います。

 

☚前回の投稿

「AIで株分析!知らないと損」

 

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