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파이썬으로 주식 종목 비교 분석 코카콜라(KO) vs 펩시코(PEP) #1 - 매출액/당기순이익/EPSData Analysis/Investment 2021. 3. 28. 14:19
Coca Cola VS Pepsi
무료 주식 API FinancialModelingPrep를 사용해서 세계 대표적인 식음료 기업이자 가장 큰 라이벌리를 자랑하는 코카콜라와 펩시를 한번 비교 분석해보도록 하겠다. 실제로 코카콜라 주식을 보유하는 주주로서 이번 분석을 통해 코카콜라의 위치를 한번 보도록 하겠다.
비교 분석이 할 내용이 많은 만큼 이번 포스팅에서는 지난 5년 간 매출액, 당기순이익 그리고 주당 순이익(EPS)를 파이썬으로 가져와서 비교하도록 하겠다.
1. FinancialModelingPrep데이터 가져오기
손익 수치를 가져오는 get_finan, 재무 상태 수치를 가져오는 get_balance 함수를 만들어서 분석에 활용될 수치를 가져오도록 하겠다. 손익 상태표에서는 매출액, 당기순이익, EPS을 가져오고, 재무 상태 수치에서는 총부채, 유동부채, 유동자산, 현금성 자산, 재고자산을 가져오도록 하겠다.
import pandas as pd import requests api='~' def get_finan(ticker,api): furl=f'https://financialmodelingprep.com/api/v3/income-statement/{ticker}?limit=10&apikey={api}' fres=requests.get(furl) fdata=fres.json() date=[] revenue=[] netIncome=[] eps=[] for i in fdata: date.append(i['date']) revenue.append(i['revenue']/1000000) netIncome.append(i['netIncome']/1000000) eps.append(float(i['eps'])) fs=pd.DataFrame({'Date':date,'Revenue':revenue,'NetIncome':netIncome,'EPS':eps}) return fs def get_balance(ticker,api): burl=f'https://financialmodelingprep.com/api/v3/balance-sheet-statement/{ticker}?limit=10&apikey={api}' bres=requests.get(burl) bdata=bres.json() date=[] debt=[] current_asset=[] current_liabilities=[] cash=[] inventory=[] for i in bdata: date.append(i['date']) debt.append(i['totalDebt']/1000000) cash.append(i['cashAndCashEquivalents']/1000000) inventory.append(i['inventory']/1000000) current_asset.append(i['totalCurrentAssets']/1000000) current_liabilities.append(i['totalCurrentLiabilities']/1000000) bs=pd.DataFrame({'Date':date,'Debt':debt,'Cash':cash,'Inventory':inventory, 'CurrentAssets':current_asset,"CurrentLiabilities":current_liabilities}) return bs fs=get_finan('KO',api) bs=get_balance('KO',api) ko=pd.merge(left=fs,right=bs,how='inner',left_on=fs.Date,right_on=bs.Date).drop(['key_0','Date_y'],axis=1) fs=get_finan('PEP',api) bs=get_balance('PEP',api) pepsi=pd.merge(left=fs,right=bs,how='inner',left_on=fs.Date,right_on=bs.Date).drop(['key_0','Date_y'],axis=1)
2. 코카콜라 vs 펩시 매출액/당기순이익 비교 그래프
위 수치를 성공적으로 가져왔으면 바로 그래프로 시각화해서 비교하도록 하겠다. 시각화 툴은 내가 좋아하는 반응형 그래프 라이브러리 Plotly를 사용하도록 하겠다.
코라를 비롯한 음료에 집중하는 코카콜라 대비 음료, 스낵까지 판매하는 펩시코의 매출이 약 2배 가까이 높은 점을 확인할 수 있다. 최근 들어 실적이 주춤한 코카콜라 대비 펩시코의 경우 꾸준히 우상향 추세를 보이는 점은 주목해서 볼 필요가 있어보인다.
다만 매출보다 중요한 당기순이익에서는 코카콜라와 펩시코와 비슷한 부분을 볼 수 있다. 규모 면에서는 펩시코, 실제 순이익 측면에서는 코카콜라가 좋은 점을 알 수 있다.
import plotly.graph_objs as go import plotly.offline as pyo ko['Year']=ko['Date_x'].apply(lambda x:x[:4]) pepsi['Year']=pepsi['Date_x'].apply(lambda x:x[:4]) ko=ko.sort_values(by='Year',ascending=True) pepsi=pepsi.sort_values(by='Year',ascending=True) fig = go.Figure( data=[ go.Bar( x=ko['Year'], y=ko['Revenue'], name='Coke Revenue', marker=dict(color='#3498db') ), go.Bar( x=pepsi['Year'], y=pepsi['Revenue'], name='Pepsi Revenue', marker=dict(color='#f1c40f') ) ], layout=go.Layout( title='Coke vs Pepsi Revenue/Net Income' ) ) fig.add_trace( go.Line( x=ko['Year'], y=ko['NetIncome'], name = 'Coke Net Income' )) fig.add_trace( go.Line( x=pepsi['Year'], y=pepsi['NetIncome'], name = 'Pepsi Net Income' )) fig.show()
3. 코카콜라 vs 펩시코 EPS
마지막으로는 내가 주식 투자에 있어 가장 중요시하게 보는 EPS를 확인해보도록 하겠다.
주당 순이익 측면에서는 펩시코가 코카콜라 대비 2배 이상 높다.
fig2 = go.Figure( data=[ go.Line( x=ko['Year'], y=ko['EPS'], name='Coke EPS', marker=dict(color='#3498db') ), go.Line( x=pepsi['Year'], y=pepsi['EPS'], name='Pepsi EPS', marker=dict(color='#f1c40f') ) ], layout=go.Layout( title='Coke vs Pepsi EPS' ) ) fig2.show()
매출, 당기순이익, EPS 지표를 봤을 때는 펩시가 코카콜라 보다는 좋은 종목으로 생각된다. 아직 종합적으로 비교한게 아니라서 펩시코가 더 좋은 기업이라고 얘기할 수는 없지만 수익 측면에선는 확실히 펩시코가 더 좋은 기업인 점은 부정할 수 없을 것 같다.
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