コード 貼っておきます。
月: 2020年12月
python バフェット流 バリュー投資判断
数年前、とある会合に呼ばれ、親切な方からバフェット流バリュー投資判断の技を教えてもらいました。
そのときのエッセンスをすべて詰め込んだスクリプトがこれです。
しかし、久々に実行してみると動きません。
とはいえ、大事な判断基準はこのスクリプトの中に入っているはずなので、読解してみると有益かもしれません。
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import logging import pandas as pd from selenium import webdriver from time import sleep def find_stock(stock_number=4816): driver=webdriver.Chrome(r"C:\driver\chromedriver_win32\chromedriver.exe") #ウェブドライバを読み込む # 株式番号を入力して、キー レーションの一覧を表示する url=r"https://www.morningstar.com/stocks/XTKS/"+str(stock_number)+r"/quote.html" driver.get(url) sleep(3) print("ブラウザを開きました") # 現在の株価を取得する xpath_price=r'//*[@id="message-box-price"]' price=driver.find_element_by_xpath(xpath_price).text # \ と カンマを削除してfloat化する print(price) price=price.replace(chr(165),"") .replace(".00","").replace(",","") price=float(price) print(price) #キーレーションタブを押す xpath_key_rations=r'//*[@id="sal-components-quote"]/div[2]/div/div/div/div[2]/div[1]/div/ul/li[3]/a' tub_key_rations=driver.find_element_by_xpath(xpath_key_rations) tub_key_rations.click() sleep(2) print("キーレーション タブを押しました") #フルキータブを押す xpath_full_key=r'//*[@id="sal-components-quote"]/div[2]/div/div/div/div[2]/div[2]/div/div[2]/div/a' tub_full_key_rations=driver.find_element_by_xpath(xpath_full_key) tub_full_key_rations.click() sleep(1) print("フルキータブを押しました") # アクティブなURLを切り替える print(driver.current_url) # 現在アクティブなURLを確認する driver.switch_to.window(driver.window_handles[1]) # アクティブなURLを切り替える sleep(2) print(driver.current_url) # URLが切り替わっていることを確認する # -------------------------------------------------------------------------------------------- # Earnings Per Share を取得 xpath_eps=r'//*[@id="i5"]' key_eps=driver.find_element_by_xpath(xpath_eps).text eps=[] for i in range(1,12): xpath_eps=r'//*[@id="financials"]/table/tbody/tr[12]/td['+str(i)+']' #eps.append(float(driver.find_element_by_xpath(xpath_eps).text)) print(float(driver.find_element_by_xpath(xpath_eps).text)) print(type([float(driver.find_element_by_xpath(xpath_eps).text)])) eps.append([float(driver.find_element_by_xpath(xpath_eps).text)]) eps={key_eps:eps} sleep(1) sleep(1) print(eps) # Dividends を取得 xpath_dividends=r'//*[@id="i6"]' key_dividends=driver.find_element_by_xpath(xpath_dividends).text dividends=[] dividends+=[None] for i in range(2,12): xpath_dividends=r'//*[@id="financials"]/table/tbody/tr[14]/td['+str(i)+']' dividends+=[float(driver.find_element_by_xpath(xpath_dividends).text)] dividends={key_dividends:dividends} sleep(1) print(dividends) # Book Value Per Share を取得 xpath_book=r'//*[@id="i8"]' key_book=driver.find_element_by_xpath(xpath_book).text book=[] for i in range(1,12): xpath_book=r'//*[@id="financials"]/table/tbody/tr[20]/td['+str(i)+']' book+=[float(driver.find_element_by_xpath(xpath_book).text)] book={key_book:book} sleep(1) print(book) # Return on Equity % を取得 # Key Rationsタブを Profitability に切り替える xpath_growth=r'//*[@id="keyStatWrap"]/div/ul/li[1]/a' tub_growth=driver.find_element_by_xpath(xpath_growth) tub_growth.click() #sleep(0.1) print("Profitabilityタブへ切り替え完了") xpath_roe=r'//*[@id="i26"]' key_roe=driver.find_element_by_xpath(xpath_roe).text roe=[] for i in range(1,12): xpath_roe=r'//*[@id="tab-profitability"]/table[2]/tbody/tr[12]/td['+str(i)+']' roe+=[driver.find_element_by_xpath(xpath_roe).text] roe={key_roe:roe} sleep(1) print(roe) # Key Rationsタブを Growth に切り替える xpath_growth=r'//*[@id="keyStatWrap"]/div/ul/li[2]/a' tub_growth=driver.find_element_by_xpath(xpath_growth) tub_growth.click() sleep(1) print("Growthタブへ切り替え完了") # EPS % を取得 xpath_eps_pct=r'//*[@id="gr-eps"]' key_eps_pct=driver.find_element_by_xpath(xpath_eps_pct).text eps_pct=[] xpath_eps_pct_yoy=r'//*[@id="tab-growth"]/table/tbody/tr[34]/td[10]' xpath_eps_pct_3y=r'//*[@id="tab-growth"]/table/tbody/tr[36]/td[10]' xpath_eps_pct_5y=r'//*[@id="tab-growth"]/table/tbody/tr[38]/td[10]' xpath_eps_pct_10y=r'//*[@id="tab-growth"]/table/tbody/tr[40]/td[10]' eps_pct.append(float(driver.find_element_by_xpath(xpath_eps_pct_yoy).text)) eps_pct.append(float(driver.find_element_by_xpath(xpath_eps_pct_3y).text)) eps_pct.append(float(driver.find_element_by_xpath(xpath_eps_pct_5y).text)) eps_pct.append(float(driver.find_element_by_xpath(xpath_eps_pct_10y).text)) eps_pct={key_eps_pct:eps_pct} sleep(1) print(eps_pct) # データフレームを作成 : pd.concatでどんどんつなげていく。 # 軸を指定して、自動ソートを無効にする。: axis=1 df=pd.concat([pd.DataFrame(eps), pd.DataFrame(dividends), pd.DataFrame(book), pd.DataFrame(roe), pd.DataFrame(eps_pct)], axis=1) print(df) stock_price=3425 as_asset=False as_dividends=False as_growths=False df.keys() """ Index(['Earnings Per Share JPY', 'Dividends JPY', 'Book Value Per Share * JPY', 'Return on Equity %', 'EPS %'], dtype='object') """ print("現在の株価 : ",price) #（１）assets:ずっと持ち続ける資産株として # 直近のTTMに注目する book_value_per_share_ttm=book_value_per_share_ttm=df['Book Value Per Share * JPY'][len(df['Book Value Per Share * JPY'])-1] entry_1=book_value_per_share_ttm*0.8 review_1=book_value_per_share_ttm*1.0 if price<=entry_1: as_asset=True print("資産株として 買い判定:{} エントリー価格 :{:.0f} レビュー価格：{:.0f}".format(as_asset,entry_1,review_1)) #（２）devidents:配当用の株として # 欲しい利回り日本株６％（米国株７％） 欲しい配当率 Yw 0.0 # Devidents / yield_target dividends_ttm=df['Dividends JPY'][len(df['Dividends JPY'])-1] yield_target=0.06 # 固定値 entry_2=dividends_ttm/yield_target review_2=entry_2*1.5 # 単純に1.5倍 if price<=entry_2: as_dividends=True print("配当株として 買い判定:{} エントリー価格 :{:.0f} レビュー価格：{:.0f}".format(as_dividends,entry_2,review_2)) #（３）growths：成長株として eps_ttm=df['Earnings Per Share JPY'][len(df['Earnings Per Share JPY'])-1] eps_pct=df['EPS %'].min() entry_3=eps_ttm*eps_pct review_3=entry_3*1.2 # 単純に1.2倍 if price<=entry_3: as_growths=True print("成長株として 買い判定:{} エントリー価格 :{:.0f} レビュー価格：{:.0f}".format(as_growths,entry_3,review_3)) print("証券NO. : ",stock_number) print("現在の株価 : ",int(price)) print("資産株として 買い判定:{} エントリー価格 :{:.0f} レビュー価格：{:.0f}".format(as_asset,entry_1,review_1)) print("配当株として 買い判定:{} エントリー価格 :{:.0f} レビュー価格：{:.0f}".format(as_dividends,entry_2,review_2)) print("成長株として 買い判定:{} エントリー価格 :{:.0f} レビュー価格：{:.0f}".format(as_growths,entry_3,review_3)) return "完了" |
Python：webカメラとOpenCVで動体検知してLine Notifyで画像を通知する
こんにちは Keita Nakamorです。久々の投稿です。
今日は、webカメラとOpenCVで動体検知してLine Notifyで画像を通知する 、ってことをやってみます。
予めアクセストークンをLine Notifyでとっておいて下さい。Bearer <ここにアクセストークンをはる> ってところに貼り付けます。<>は入りませんよ。
久々すぎるのでOpenCVの基礎からやっていきます。
ステップ１：静止画像ファイルを読み込んで出力する
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# ステップ１：静止画像ファイルを読み込んで出力する import os import cv2 import numpy as np img =cv2.imread('Pictures/Screenpresso/2020-03-27_17h43_20.png') # 画像サイズを調べる img.shape # (1040, 1920, 3) # BGR の数値を確認する img[0][0] # array([65, 63, 60], dtype=uint8) # 画像を出力する cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 画像をファイルに出力する #os.mkdir('./output') cv2.imwrite('output/test.jpg', img) |
ステップ２動画ファイルを読み込んで出力する→リアルタイムキャプチャーする
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# ステップ２動画ファイルを読み込んで出力する→リアルタイムキャプチャーする import cv2 import numpy as np import sys '''# 動画を読み込む cap = cv2.VideoCapture('output/test.avi') ''' # リアルタイムキャプチャーする cap = cv2.VideoCapture(0) # 動画読み込みが失敗したら強制終了 if cap.isOpened() == False: print('読み込み失敗') sys.exit() #１フレームだけ読み込む ret, frame = cap.read() h, w, color = frame.shape # h,wの順 ３つ目は色数 # 書き込み設定（コーデックの指定） fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') dst = cv2.VideoWriter('output/test001.avi', fourcc, 30.0, (w,h)) # ファイル名 設定 fps 解像度の順 # スクリプト実行 while True: ret, frame = cap.read() if ret == False: break # 表示 cv2.imshow('img', frame) # 書き込み dst.write(frame) # 停止動作 if cv2.waitKey(30) == 27: # ESC=27 break # 終了処理 cv2.destroyAllWindows() cap.release() |
ステップ３ リアルタイムキャプチャー と リアルタイム背景差分処理
アクセストークンは、Line Notifyから取得して<>内にコピペしてください。かっこ部分は削除してください。
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# ステップ３ リアルタイムキャプチャー と リアルタイム背景差分処理 import cv2 import numpy as np import sys import time import datetime import requests def line_informer(file_name): # 条件 : request_headers = {'Authorization': 'Bearer <ここにアクセストークンをはる>'} payload = {'message': 'Detected {}.'.format(datetime.datetime.now())} #files = {'imageFile': open("dorobou_picking.png", "rb")} #バイナリファイルを開く files = {'imageFile': open('output/' + file_name , "rb")} # 通知系 API のエンドポイントのホスト名は notify-api.line.me #r = requests.post('https://notify-api.line.me/api/notify', headers=request_headers, data=payload) r = requests.post('https://notify-api.line.me/api/notify', headers=request_headers, data=payload, files=files) print(r.json()) def line_informer_start(): #スクリプトが実行されたことを通知する payload = {'message': 'Monitoring Start' } request_headers = {'Authorization': 'Bearer <ここにアクセストークンをはる>'} # 通知系 API のエンドポイントのホスト名は notify-api.line.me r = requests.post('https://notify-api.line.me/api/notify', headers=request_headers, data=payload) print(r.json()) line_informer_start() '''# テスト用：動画を読み込む cap = cv2.VideoCapture('output/test.avi') ''' # リアルタイムキャプチャーする cap = cv2.VideoCapture(0) # 動画読み込みが失敗したら強制終了 if cap.isOpened() == False: print('読み込み失敗') sys.exit() #１フレームだけ読み込んで h ,w を取り出す ret, frame = cap.read() h, w, ch = frame.shape # h,wの順 ３つ目は色数 # 書き込み設定（コーデックの指定） time_str = str(datetime.datetime.now()) file_name = time_str[:10]+ '_' +time_str[11:13]+ time_str[14:16] + time_str[17:19] + '.avi' print(time_str) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') fps =30 dst = cv2.VideoWriter('output/' + file_name, fourcc, fps, (w,h)) # ファイル名 設定 fps 解像度の順 # 背景差分の行列領域を確保 frame_back = np.zeros((h,w,ch),dtype=np.float32) # アラート時間インターバルの初期化 previous_datetime = datetime.datetime.now() # スクリプト実行 while True: ret, frame = cap.read() if ret == False: break # 画像処理 #frame2 = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # グレースケール frame3= cv2.absdiff(frame.astype(np.float32), frame_back) # 背景差分 cv2.accumulateWeighted(frame,frame_back, 0.2) # 差分の大きさ pix_value= int(frame3.sum()/10000) cv2.putText(frame, 'Pix_value:{}'.format(pix_value), (0, 50), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 4, (255, 255, 255), 5, cv2.LINE_AA) cv2.putText(frame3, 'Pix_value:{}'.format(pix_value), (0, 50), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 4, (255, 255, 255), 5, cv2.LINE_AA) # しきい値としきい値を超えたときに録画REC表示する sreshold = 500 if pix_value > sreshold: # ラインに通知する（ただし 前回通知から30sec以上間隔をあけること） time_delta = datetime.datetime.now() - previous_datetime if time_delta.seconds > 10: # 画像をファイルに出力する #os.mkdir('./output') time_str = str(datetime.datetime.now()) file_name = time_str[:10]+ '_' +time_str[11:13]+ time_str[14:16] + time_str[17:19] + '.jpg' cv2.imwrite('output/' + file_name, frame) line_informer(file_name) previous_datetime = datetime.datetime.now() # REC表示 cv2.putText(frame, 'Jadge:{}'.format('REC'), (0, 100), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 4, (255, 255, 255), 5, cv2.LINE_AA) cv2.putText(frame3, 'Jadge:{}'.format('REC'), (0, 100), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 4, (255, 255, 255), 5, cv2.LINE_AA) # REC保存 dst.write(frame) # リアルタイム表示 cv2.imshow('img', frame) #cv2.imshow('img2', frame2) #グレースケール cv2.imshow('img3', frame3.astype(np.uint8)) # 背景差分 # 停止動作 if cv2.waitKey(30) == 27: # ESC=27 break # 終了処理 cv2.destroyAllWindows() cap.release() |
以上