一、财报分析
大家在购买股票的时候，已经不只是凭感觉去买了，基本上都会对一个股票进行深入的分析。
毕竟购买股票还是一项风险性较高的投资，需要在较为熟悉以后才能去开展，不能蛮干，钱也都不是天上掉下来的。那么作为散户投资者，如何去分析一家企业的经营状况，基本上都是从从他们的财务报表入手，而且这些资料在上市公司的公告信息里都能查的到，这也是散户比较好的分析一家企业的支撑材料。
财报分析，一般是通过详细的阅读上市公司定期披露的季报、半年报、年报，了解其中各项信息进而进行深度分析，当然最终会利用分析结果去对股票进行较为准确的操作。
财报分析的对象是财务报表,财务报表主要包括三大报表，资产负债表、利润表、现金流量表。这三大报表分析，也会以关注主要项为主，如果能全面分析是最好：
1．获利能力分析：利润的高低、利润额的增长速度等。
2．偿债能力分析：短期偿债能力主要分析其变现能力即流动资产的分布、变动情况，确保投资的安全。具体从两个方面进行分析：长期偿债能力主要分析财务报表中权益项目之间、权益与收益之间、权益与资产之间的关系。
3．经营能力分析： 企业经营能力分析的主要指标是企业营运资产的效率与效益，主要是分析资产的周转率或周转速度，如存货、固定资产、应收账款等。
以上的各项分析，目前在各个股票软件里面都有比较好的数据了，但是也是因为其通用性，造成了按照自己的对比和查看不那么方便，今天我给大家介绍的是如何利用python+tushane+pandas获取三大报表的数据，进行个性化分析，这里我主要还是以介绍获取数据为主，具体的分析还要靠各位自行努力。
步长制药的财报数据（手机端）
步长制药自分析图片
自己用数据进行的分析（只选择了一些项进行对比，有了数据以后，大家可以自行选择分析项）
二、数据获取
这些数据如何获取，当然有很多地方，可以下载财报，也可以自己输入，但是这些都比较慢，我利用python+tushare+pandas只需要几行代码就可以快速的获取，而且一旦写好一次后，后续想获取任意股票的数据，就非常方便了，而且我是把四张报表合并了分析（增加了软件里常用的财务主要指标表），大家也可以简单的，先分析一张报表。
以下是具体的代码，我做了说明，实际用到的代码非常少，真正有用的代码不超过20行.
'''
Author:唐朝品鉴
Date:2020年5月24日
获取指定公司的利润表、资产负债表、现金流量表
'''
import pandas as pd
import tushare as ts
from time import sleep
'''
下面是参数说明：
ts_code 股票代码
end_date 报告期
report_type 报表类型，1合并报表 2单季合并 3调整单季合并表 4调整合并报表 5调整前合并报表 6母公司报表 7母公司单季报 8 母公司调整单季表 9母公司调整表 10母公司调整前报表 11调整前合并报表 12母公司调整前报表
basic_eps 基本每股收益
diluted_eps 稀释每股收益
total_revenue 营业总收入
sell_exp 销售费用
admin_exp 管理费用
fin_exp 财务费用
total_profit 利润总额
income_tax 所得税费用
n_income 净利润(含少数股东损益)
'''
#这里是获取数据前的定义，方便修改，重复利用
#注册地址 https://tushare.pro/register?reg=365370
token='**这个需要大家去注册一个tushare，免费的，然后从后台获取**'
pro = ts.pro_api(token)
my_code='603858.SH'
fbegdate='20150101'
fenddate='20201231'
lrb_files='ts_code,end_date,report_type,basic_eps,diluted_eps,total_revenue,' \
'sell_exp,admin_exp,fin_exp,total_profit,income_tax,n_income'
zcfzb_files='ts_code,end_date,report_type,money_cap,notes_receiv,accounts_receiv,oth_receiv,inventories,total_cur_assets,' \
'cip,r_and_d,total_assets,total_cur_liab,total_liab,minority_int'
xjllb_files='ts_code,end_date,report_type,net_profit,finan_exp,c_fr_sale_sg,c_inf_fr_operate_a,c_paid_to_for_empl,' \
'st_cash_out_act,n_cashflow_act,n_cashflow_inv_act,n_cash_flows_fnc_act'
cwzb_files='ts_code,end_date,' \
'profit_dedt,gross_margin,inv_turn,ar_turn,ca_turn,fa_turn,assets_turn,fcff,' \
'ocfps,netprofit_margin,grossprofit_margin,cogs_of_sales,expense_of_sales,roe,' \
'roe_yearly,debt_to_assets,fixed_assets,rd_exp'
#下面是利用代码，获取网上数据
while True:
try:
#利润表
lr_df = pro.income(ts_code=my_code, start_date=fbegdate, end_date=fenddate,fields=lrb_files)
sleep(2)
#资产负债表
zcfz_df = pro.balancesheet(ts_code=my_code, start_date=fbegdate, end_date=fenddate,fields=zcfzb_files)
sleep(2)
#现金流量表
xjll_df = pro.cashflow(ts_code=my_code, start_date=fbegdate, end_date=fenddate, fields=xjllb_files)
sleep(2)
#财务主要指标表
cwzb_df = pro.fina_indicator(ts_code=my_code, start_date=fbegdate, end_date=fenddate,fields=cwzb_files)
sleep(2)
break
except Exception as e:
print(e)
continue
# 这里是利用年月日的时间生成，年、季度列；插入指定列,0表示第一列，即生成年度列和季度列
lr_df.insert(2, 'fyear',lr_df['end_date'].str[0:4])
lr_df.insert(3,'fperiod',lr_df['end_date'].str[4:6])
#利用drop_duplicates删除重复行
nlr_df=lr_df.drop_duplicates(subset=['ts_code','end_date','report_type'], keep='first')
nzcfz_df=zcfz_df.drop_duplicates(subset=['ts_code','end_date','report_type'], keep='first')
nxjll_df=xjll_df.drop_duplicates(subset=['ts_code','end_date','report_type'], keep='first')
ncwzb_df=cwzb_df.drop_duplicates(subset=['ts_code','end_date'], keep='first')
hz_df1=pd.merge(nlr_df,nzcfz_df,on=['ts_code','end_date'])
hz_df2=pd.merge(hz_df1,nxjll_df,on=['ts_code','end_date'])
hz_df3=pd.merge(hz_df2,ncwzb_df,on=['ts_code','end_date'])
#以下是我用来重命名，改成中文的主要为了方便，所以有点长，其实可以省略的
def renname(df):
i = 0 # 用i的目的是区别，列名重复的问题，确保重命名后不重复，为删除列做好准备
# 获取列名
for column in df.iloc[:,:]:
# 用i的目的是区别，列名重复的问题，确保重命名后不重复，为删除列做好准备
print(column)
i = i + 1
if column == 'ts_code':
newname = '股票代码'
elif column == 'end_date':
newname='时间'
elif column== 'fyear':
newname='年度'
elif column == 'fperiod':
newname='月份'
elif column == 'report_type_x':
newname='利润表类型'
elif column == 'basic_eps':
newname='基本每股收益'
elif column == 'diluted_eps':
newname='稀释每股收益'
elif column == 'total_revenue':
newname='营业总收入'
elif column == 'sell_exp':
newname='销售费用'
elif column == 'admin_exp':
newname='管理费用'
elif column == 'fin_exp':
newname='财务费用'
elif column == 'total_profit':
newname='利润总额'
elif column == 'income_tax':
newname='所得税费用'
elif column == 'n_income':
newname='净利润(含少数股东损益)'
elif column == 'report_type_y':
newname='资产负债表类型'
elif column == 'money_cap':
newname = '货币资金'
elif column == 'notes_receiv':
newname='应收票据'
elif column == 'accounts_receiv':
newname='应收账款'
elif column == 'oth_receiv':
newname='其他应收款'
elif column == 'inventories':
newname='存货'
elif column == 'total_cur_assets':
newname='流动资产合计'
elif column == 'cip':
newname='在建工程'
elif column == 'r_and_d':
newname='研发支出'
elif column == 'total_assets':
newname='资产总计'
elif column == 'total_cur_liab':
newname='流动负债合计'
elif column == 'total_liab':
newname='负债合计'
elif column == 'minority_int':
newname='少数股东权益'
elif column == 'report_type':
newname='现金流量表类型'
elif column == 'net_profit':
newname='净利润'
elif column == 'finan_exp':
newname='(现)财务费用'
elif column == 'c_fr_sale_sg':
newname='销售商品、提供劳务收到的现金'
elif column == 'c_inf_fr_operate_a':
newname='经营活动现金流入小计'
elif column == 'c_paid_to_for_empl':
newname='支付给职工以及为职工支付的现金'
elif column == 'st_cash_out_act':
newname='经营活动现金流出小计'
elif column == 'n_cashflow_act':
newname='经营活动产生的现金流量净额'
elif column == 'n_cashflow_inv_act':
newname='投资活动产生的现金流量净额'
elif column == 'n_cash_flows_fnc_act':
newname='筹资活动产生的现金流量净额'
elif column == 'profit_dedt':
newname='扣除非经常性损益后的净利润'
elif column == 'gross_margin':
newname='毛利'
elif column == 'inv_turn':
newname='存货周转率'
elif column == 'ar_turn':
newname='应收账款周转率'
elif column == 'ca_turn':
newname='流动资产周转率'
elif column == 'fa_turn':
newname='固定资产周转率'
elif column == 'assets_turn':
newname='总资产周转率'
elif column == 'fcff':
newname='企业自由现金流量'
elif column == 'ocfps':
newname='每股经营活动产生的现金流量净额'
elif column == 'netprofit_margin':
newname='销售净利率'
elif column == 'grossprofit_margin':
newname='销售毛利率'
elif column == 'cogs_of_sales':
newname='销售成本率'
elif column == 'expense_of_sales':
newname='销售期间费用率'
elif column == 'roe':
newname='净资产收益率'
elif column == 'roe_yearly':
newname='年化净资产收益率'
elif column == 'debt_to_assets':
newname='资产负债率'
elif column == 'fixed_assets':
newname='固定资产合计'
elif column == 'rd_exp':
newname='研发费用'
else:
newname=column
# df=df.drop([column],axis=1, inplace=True) #根据列名删除该列
df.rename(columns={column: str(newname)}, inplace=True)
return df
#这里是调用了重命名函数，也可以不用的
renname(hz_df3)
#把结果保存的excel，备用
hz_df3.to_excel('F:/python_analyze/%s_cbhz.xlsx'%my_code)
print('完成')
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