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천연가스, 구리, 소맥 업데이트와 환에서 얻는 아이디어 [구리] 구리에 대해 하나 언급하고 가면 지난 10년간 구리와 에너지 모두 제조업기반 국가의 시장지수와 같이 우상향을 하면서도 에너지 가격은 어떤 기준선을 바탕으로 싸이클을 그리지만 구리는 좀 더 글로벌 경기에 강하게 커플링 되는 경향을 보였거든요 물론 구리값이 최근에야 진짜 너무 올라서 덜 연동되는 것처럼 보인거지 실제로 제가 계산한 지수와의 상관계수도 0.9가 넘었구요 그럼 여기서 의문이 드는데요 구리가 선행할까요 지수가 선행할까요 이 질문의 답이 어떻든 간에, 구리 제련값이 에너지값에 당연히 영향을 받는거지만, 곡물도 난리고 다 난리지만, 인플레 완화든 디플레든 디스인플레든 스태그플레든, 올해까지는 구리값에서 힌트를 자주 찾아야할 것 같다는 개인적인 생각입니다 그 이유는 에너지는 지정학적 리스크와 .. 2022. 5. 5.
Key Point : 엇갈리는 위안화와 원화의 포지션 지수와 매크로는 안좋아 보이는 시장상황입니다. 제가 주목하는 부분은 위안화가 추세적 약세를 극복하고 반등하는 가운데 원화대비로는 여전히 약세라는 부분입니다.(달러강이 글로벌을 지배하는데 캐나다 달러보다 약세인것도 포인트) 저는 매크로를 주로 보지만 이런 환 변동성이 심한 국면에서 환차익에 원자재 가격 전가가 되는 종목까지 골라본다면 좋은 아이디어가 될 것 같다는 의견입니다. 2022. 4. 26.
개인투자자의 예탁금 계와 삼전 시총으로 본 국장 리레이팅 가능성 재밌는 차트를 만들었는데요 지난 20년간의 코스피 상장사 수 총합 코스닥 상장사 수 총합 코스피 시총 계 코스닥 시총 계 증권 예탁금 총합 삼성전자 시가총액 입니다. 먼저 코스피 시총은 거의 대부분 코스닥 시총을 아웃퍼폼했습니다. 그리고 코스피 상장사 수 총합은 거의 늘지 않았는데 코스닥은 항상 늘어나고 있었습니다. 그럼 지수 투자는 코스닥 보다는 코스닥이 장기투자로는 더 적합하다는 결론에 이릅니다. 역으로, 개별종목 투자는 코스닥에서 찾아야 한다는 아이디어도 얻을 수 있습니다. 그리고 제일 주목하는 부분은 2020년 부터 지금까지 증권 예탁금 총 계가 10조에서 60조로 6배 레벌업 된 거에 비해서 코스피와 코스닥은 6배씩 오르지 않았어요. 외국인들은 한국 시장을 이렇게 보고 있을겁니다. "아 한국시장.. 2022. 4. 25.
비메모리반도체 관심 10종목 스크리닝 [스크리닝 대상 10종목] 선정근거 : 애널리스트 컨센서스가 있는 종목, 시총 3,300억 이상 – 3조 미만, 최근 사업보고서 상 흑자 기업, 소부장 중 장비-부품-소재 순 10개 선정 점검기간 : 2020년 1분기 ~ 대상종목 : 고영(098460), 엘비세미콘(061970), 하나마이크론(067310), 피에스케이홀딩스(031980), 테스나(131970), 네패스(033640), 테크윙(089030), 한미반도체(042700), LX세미콘(108320), 리노공업(058470) [Chart and Fact Sheet] 스크리닝 시작 시점으로부터 시총 순위에 지각 변동이 있었음을 확인 가능한데요. 고영(098460)의 경우 사업영역이 넓은 점을 고려해도 스크리닝 시작 시점보다 오히려 주가는 떨어져 .. 2022. 4. 24.
220422 의료미용기기 5개(클래시스, 제이시스메디칼, 루트로닉, 뷰웍스, 이루다) 스크리닝 2022. 4. 22.
Crawling in NAVER Financial Summary, Make PEG/EPS Growth Rate/OPM Growth Rate etc: 네이버 파이낸셜서머리 크롤링해서 PEG, EPS성장율, 영업이익증가율 등 만들고 차트 그리기 이전에는 개별종목 스크리닝을 손으로 긁어와서 엑셀로 작업했었는데, 자동화 툴을 벼르고 벼르다가 이제야 만들었어요. 중점을 둔 부분은, EPS성장율, 영업이익증가율 등 성장중에 중요한데 서머리에서 제공안하는 지표를 추가한 점, 이를 바탕으로 PEG를 만들어보고 추가한 점입니다. 그외에 매출액, 영업이익, PER등 기본적인 상대비교 지표 등도 추출하니까 참고하시기 좋을 거에요. 바로 갈게요 라이브러리 임포트 합니다. import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm import os, copy, sys, platform import matplotlib as mpl from matplotlib import rc path = 'C:\\Wi.. 2022. 4. 22.

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