In JakobJohannesson/bolagsanalyser: Bolagsanalyser hjälper dig att genomföra reproducerbara bolagsanalyser
# Kontrollerar att API nyckeln är laddad
if(httr::GET(paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/241/last/latest?authKey=",params$key))[2]!=200){stop("Lägg in din Börsdata API nyckel på rad 8 i dokumentet")}
# install.packages("tidyverse")
# devtools::install_github("jakobjohannesson/borsdata")
# devtools::install_github("jakobjohannesson/bolagsanalyser")
library(tidyverse)
library(borsdata)
library(rvest)
library(flextable)
library(httr)
library(jsonlite)
library(lubridate)
set_flextable_defaults(big.mark = ",",
font.size = 12,digits = 0, theme_fun = theme_vanilla,
padding.bottom = 0,
padding.left = 4,
padding.right = 4,
padding.top = 2,
background.color = "#FFEEEB")
ins<-fetch_instruments(params$key)
listdate<-ins %>% filter(insId == params$id) %>% select(listingDate)
listdate<-lubridate::as_date(listdate[1,1])
co<-fetch_countries(params$key)
branches<-fetch_branches(params$key)
sector<-fetch_sectors(params$key)
markets<-fetch_markets(params$key)
# Skapar en ny frame
ins<-ins %>% select(insId,name,ticker,marketId,branchId,sectorId,countryId)
# country
co<-co %>% rename(countryId=id)
ins<-left_join(x = ins,y = co,by="countryId")
# sector
bran<-sector %>% rename(sectorId=id)
ins<-left_join(x = ins,y = bran,by="sectorId")
# branches
bran<-branches %>% rename(branchId=id)
ins<-left_join(x = ins,y = bran,by="branchId")
# markets
bran<-markets %>% rename(marketId=id)
ins<-left_join(x = ins,y = bran,by="marketId")
# Skapar en ny dataframe
frame<-ins %>% select(insId,name.x,ticker,name.y,name.x.x,name.y.y,name,exchangeName)
colnames(frame)<-c("id","Bolagsnamn","Ticker","Land","Sektor","Bransch","Marknadsplats","Handelsplats")
frame
bolagsnamn<-frame %>% filter(id == params$id) %>% select(Bolagsnamn) %>% as.character()
Ticker<-frame %>% filter(id == params$id) %>% select(Ticker) %>% as.character()
Land<-frame %>% filter(id == params$id) %>% select(Land) %>% as.character()
Sektor<-frame %>% filter(id == params$id) %>% select(Sektor) %>% as.character()
Branschs<-frame %>% filter(id == params$id) %>% select(Bransch) %>% as.character()
Marknadsplats<-frame %>% filter(id == params$id) %>% select(Marknadsplats) %>% as.character()
Handelsplats<-frame %>% filter(id == params$id) %>% select(Handelsplats) %>% as.character()
download.file(url = paste0("https://borsdata.blob.core.windows.net/images/spa/logo/",params$id,"-d.png"),destfile = "logga.png","curl",quiet = TRUE)
# Hämtar mer information
content<-httr::GET(paste0("https://instrumentsinfoprod.blob.core.windows.net/refinitiv/",params$id,".json"))
information<-httr::content(content)
hemsida<-information$webSite
antal_employed<-information$employees$count
miljoner_aktier<-round(information$totalSharesOut$totalSharesOut/1000000,1)
adress<-information$contactInfo$streetAddress
city<-str_to_title(information$contactInfo$city)
title: "Bolagsanalys av r bolagsnamn"
Om r bolagsnamn
r bolagsnamn (r Ticker) är verksamt inom branschen r Branschs som är en del av sektorn r Sektor. r bolagsnamn noterades r listdate och är listat på r Marknadsplats i r Land.
r bolagsnamn har r antal_employed anställda i sitt företag, där huvudkontorets address är r adress i r city. Totalt finns det r miljoner_aktier miljoner akiter och företagets hemsida är r hemsida.
Börsdata beskrivning
this<-httr::GET(url = paste0("https://instrumentsinfoprod.blob.core.windows.net/refinitiv/",params$id,"_sv-SE.json"))
content<-httr::content(this)
beskrivning<-content$businessSummary[[1]]
r beskrivning
Insiderhandel
url_bolagsnamn<-str_replace_all(bolagsnamn,"\\s","+")
# Special case...
if(url_bolagsnamn == "Fast+Balder"){url_bolagsnamn<-"Balder"}
url_pg1<-paste0("https://marknadssok.fi.se/Publiceringsklient/sv-SE/Search/Search?SearchFunctionType=Insyn&Utgivare=",url_bolagsnamn,"&PersonILedandeSt%C3%A4llningNamn=&Transaktionsdatum.From=&Transaktionsdatum.To=&Publiceringsdatum.From=&Publiceringsdatum.To=&button=search&Page=",1)
html<-read_html(url_pg1)
ds<-html_table(html)[[1]]
ds$Volym<-as.numeric(str_replace_all(ds$Volym,",",""))
df<-ds
for(i in 2){
url<-paste0("https://marknadssok.fi.se/Publiceringsklient/sv-SE/Search/Search?SearchFunctionType=Insyn&Utgivare=",url_bolagsnamn,"&PersonILedandeSt%C3%A4llningNamn=&Transaktionsdatum.From=&Transaktionsdatum.To=&Publiceringsdatum.From=&Publiceringsdatum.To=&button=search&Page=",2)
html<-read_html(url)
ds<-html_table(html)[[1]]
if(nrow(ds)==0){break}
ds$Volym<-as.numeric(str_replace_all(ds$Volym,",",""))
df<-bind_rows(df,ds)
}
df$Pris<-str_replace_all(df$Pris,",","\\.")
df$Pris<-df$Pris %>% as.numeric() %>% round(digits = 2)
df$Pris<-paste(df$Pris, df$Valuta)
df<-df[1:nrow(df),c(1,3,4,12,11,10,6)]
colnames(df)<-c("Datum", "Person", "Befattning", "Pris", "Volymenhet", "Volym", "Karaktär")
ft <- flextable(df)
ft <- theme_vanilla(ft)
ft <- add_footer_lines(ft, paste("Insiderhandel i",bolagsnamn))
ft <- color(ft, part = "footer", color = "#666666")
ft <- set_caption(ft, caption = "")
ft <- flextable::fontsize(ft,size = 10,part = "all")
ft <- width(ft,width = 0.88,)
ft <- autofit(ft,part = "header")
ft
Finansiell historik
# Aktiekurs
omxs30<-fetch_stockprice(637,params$key) # 637 är index
stockprice<-fetch_stockprice(id = params$id,key = params$key)
stockprice$d<-as.Date(stockprice$d)
sss<-as.character(Sys.Date()-stockprice$d[1])
# Om default date är kortare är tidigare i tiden än vad diff_date, då vill vi ha diff_date.
if(years(2)>days(sss)){
great_date<-days(sss)
spread<-"2 months"
} else {
great_date<-years(2)
spread<-"10 weeks"
}
omxs30$d<-as.Date(omxs30$d)
stonk<-left_join(omxs30,stockprice,"d") %>% select(d,c.x,c.y) %>% filter(!is.na(c.y)) %>%
rename(Omxs30Index = "c.x", ftg = "c.y") %>% filter(d > Sys.Date()-great_date) %>%
mutate(standard = Omxs30Index/(Omxs30Index[1]/ftg[1]))
ggplot(stonk,aes(d))+
geom_line(aes(y=ftg,colour = bolagsnamn), size=1.1)+
geom_line(aes(y=standard,color="OMXS30\nStockholm"), size=1.1)+ theme_bw()+
labs(x="Datum", y="Aktiekurs",
title = str_wrap(paste("Aktiekursens utveckling för", bolagsnamn,
"mellan", Sys.Date()-great_date, "och",tail(stockprice$d,1),
"jämfört med OMXS30 Stockholm"),width = 55))+
scale_x_date(date_labels = "%b\n %Y", date_breaks = spread,
limits = c(Sys.Date()-great_date,Sys.Date()))+
theme(plot.title =
element_text(hjust = 0.5,size = 24),
panel.grid.major.x =
element_blank(),
panel.grid.minor.x =
element_blank(),
panel.grid.major.y =
element_line(color = "grey",size=1),
legend.position="bottom",
legend.title = element_blank(),
legend.text = element_text(color = "black", size = 22),
axis.title.x.bottom =
element_text(size = 22,face = "bold"),
axis.title.y.left =
element_text(size = 22,face = "bold"),
axis.text.x.bottom =
element_text(size=20),
axis.text.y.left =
element_text(size=20))
Största ägarna
buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/",241,"/last/latest?authKey=",params$key)
s<-GET(buy)
content<-content(s)
values<-content$values
test<-tibble(id=map(values, 1), value=map(values, 3))
buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/242/last/latest?authKey=",params$key)
s<-GET(buy)
content<-content(s)
values<-content$values
test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), value=map(values, 3)),by = "id")
buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/243/last/latest?authKey=",params$key)
s<-GET(buy)
content<-content(s)
values<-content$values
test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), value=map(values, 3)),by = "id")
buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/244/last/latest?authKey=",params$key)
s<-GET(buy)
content<-content(s)
values<-content$values
test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), value=map(values, 3)),by = "id")
buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/245/last/latest?authKey=",params$key)
s<-GET(buy)
content<-content(s)
values<-content$values
test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), value=map(values, 3)),by = "id")
buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/246/last/latest?authKey=",params$key)
s<-GET(buy)
content<-content(s)
values<-content$values
test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), value=map(values, 3)),by = "id")
buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/247/last/latest?authKey=",params$key)
s<-GET(buy)
content<-content(s)
values<-content$values
test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), value=map(values, 3)),by = "id")
buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/248/last/latest?authKey=",params$key)
s<-GET(buy)
content<-content(s)
values<-content$values
test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), value=map(values, 3)),by = "id")
buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/249/last/latest?authKey=",params$key)
s<-GET(buy)
content<-content(s)
values<-content$values
test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), value=map(values, 3)),by = "id")
test3<-test %>% filter(id == params$id)
null<-purrr::pluck(test3,2) %>% unlist()
if(is.null(null)){
ingen_information<-"Saknar information från Börsdatas API om största kapitalägarna"
} else {
ingen_information<-NA
test3<-test3 %>% select(-1) %>% matrix(nrow = 3) %>%
unlist() %>% matrix(ncol=3) %>% as_tibble() %>% rename("Kapital" = V1,
"Röster" = V2,
"Ägare" = V3)
ft <- flextable(test3)
ft <- theme_vanilla(ft)
ft <- add_footer_lines(ft, paste("Största ägarna i",bolagsnamn))
ft <- color(ft, part = "footer", color = "#666666")
ft <- set_caption(ft, caption = "")
ft <- width(ft,width = 2,)
ft <- align(ft, align = "left", part = "all")
ft <- autofit(ft)
ft
}
r if(!is.na(ingen_information)){ingen_information}
Blankning
# Blankningsförändrad - 1 månad
buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/212/last/diff?authKey=",params$key)
s<-GET(buy)
content<-content(s)
values<-content$values
test<-tibble(id=map(values, 1), `Genomsnittlig förändring i blankning - 1 månad`=map(values, 3))
# Blankning - 1 månad
buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/208/last/mean?authKey=",params$key)
s<-GET(buy)
content<-content(s)
values<-content$values
test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), `Snittblankning - 1 månad`=map(values, 3)),by = "id")
# Blankning - 1 år
buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/210/last/mean?authKey=",params$key)
s<-GET(buy)
content<-content(s)
values<-content$values
test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), `Snittblankning - 1 år`=map(values, 3)),by = "id")
# Återköp - 1 månad
buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/213/last/sum?authKey=",params$key)
s<-GET(buy)
content<-content(s)
values<-content$values
test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), `Återköp av aktier MKR - Totalt - 1 månad`=map(values, 3)),by = "id")
# Återköp - 1 år
buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/215/last/sum?authKey=",params$key)
s<-GET(buy)
content<-content(s)
values<-content$values
test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), `Återköp av aktier MKR - Totalt - 1 år`=map(values, 3)),by = "id")
test3<-test %>% filter(id == params$id) %>% select(-1)
tmp<-test3
temp<-tibble(Händelse = colnames(tmp),Värde = t(test3))
if(is.null(test3$`Snittblankning - 1 år`[[1]])){
ft<-"Det finns ingen blankning i företaget som är större än 0,5 procent i snitt senaste året."
} else {
temp$Värde <- str_replace_all(string = temp$Värde,"NULL","0")
ft <- flextable(temp)
ft <- theme_vanilla(ft)
ft <- add_footer_lines(ft, paste("Blankning och återköp i",bolagsnamn))
ft <- color(ft, part = "footer", color = "#666666")
ft <- set_caption(ft, caption = "")
ft <- width(ft,width = 2.55,)
ft <- autofit(ft)
ft
}
r if(class(ft)=="character"){ft}
Värdering
options(scipen = 999999999)
r12<-fetch_r12(params$id,params$key) %>% slice(1:19)
r12$period<-r12$period*3
for(i in 1:nrow(r12)){
if(nchar(r12$period[i])==1){
r12$period[i]<-paste0(r12$year[i],"0",r12$period[i],"01")
}
else{
r12$period[i]<-paste0(r12$year[i],r12$period[i],"01")
}
}
r12$period<-ymd(r12$period)
df<-r12 %>% select(period,revenues,gross_Income,profit_Before_Tax) %>%
rename(time = period,
Omsättning = revenues,
Bruttovinst = gross_Income,
EBIT = profit_Before_Tax) %>% pivot_longer(cols=!time,names_to = "Linjer",values_to = "value")
ggplot(df,aes(x=time,y=value,color=Linjer))+
geom_line(size=1.2)+
scale_x_date(date_labels = "%b %Y",breaks = "3 month")+
theme_bw()+
labs(x = "Datum",
y = "Miljoner kr",
title = paste0("Omsättning, bruttovinst och EBIT\n",bolagsnamn),
caption = "Källa: Börsdata")+
theme(plot.title =
element_text(hjust = 0.5,size = 29),
plot.caption = element_text(size = 20),
panel.grid.major.x =
element_line(color = "grey",size=0.5),
panel.grid.minor.x =
element_blank(),
panel.grid.minor.y =
element_line(color = "grey",size=0.2),
panel.grid.major.y =
element_line(color = "grey",size=0.5),
legend.position="bottom",
legend.title = element_blank(),
legend.text = element_text(color = "black", size = 24),
axis.title.x.bottom =
element_text(size = 28,face = "bold"),
axis.title.y.left =
element_text(size = 25,face = "bold"),
axis.text.x.bottom =
element_text(size=20,angle = 90,vjust = 0.5),
axis.text.y.left =
element_text(size=20))
Relativvärdering vs peers i bransch
telecom<-frame %>% filter(Bransch == Branschs)
if(nrow(telecom)>50){
telecom<-telecom %>% filter(Land == "Sverige")
if(nrow(telecom)>30){
telecom<-telecom %>% filter(Handelsplats != "Pepins market")
}
}
kpi_table <- ralger::table_scrap("https://github.com/Borsdata-Sweden/API/wiki/KPI-History") %>%
filter(Reporttype == "r12") %>% filter(Pricetype ==
"mean") %>% arrange(KpiId)
kpi_table<-kpi_table %>% slice(2,10,26,36)
M<-matrix(nrow = nrow(telecom),ncol = 4)
for(i in 1:nrow(telecom)){
for(j in 1:nrow(kpi_table)){
temp <- httr::GET(url = paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/Instruments/",
telecom$id[i], "/kpis/",kpi_table$KpiId[j],"/r12/mean/history?authKey=",
params$key, "&maxcount=1"))
temp <- httr::content(temp, type = "text", encoding = "UTF-8")
temp <- jsonlite::fromJSON(temp)
temp<-temp %>% as_tibble() %>% select(1,4)
if(is.null(temp$values$v)){break}
M[i,j]<-temp$values$v
}
Sys.sleep(0.2)
}
colnames(M)<-c("P/E","EV/EBIT","Rörelsemarginal","Soliditet")
telecom<-M %>% as_tibble() %>% mutate(id = telecom$id) %>% left_join(telecom)
telecom<-telecom %>% arrange(Rörelsemarginal)
telecom$Rörelsemarginal<-paste0(round(telecom$Rörelsemarginal,1),"%")
telecom$Soliditet<-paste0(round(telecom$Soliditet,1),"%")
telecom<-telecom %>% filter(!is.na(`P/E`))
ft <- flextable(telecom[,c(6,1,2,3,4,8,11)])
ft <- theme_vanilla(ft)
ft <- add_footer_lines(ft, paste("Peers mot",bolagsnamn))
ft <- color(ft, part = "footer", color = "#666666")
ft <- set_caption(ft, caption = "")
ft <- width(ft,width = 0.7,)
ft <- align(ft,part = "all",align = "center")
ft <- fontsize(ft,part = "all",size = 9.8)
ft <- autofit(ft,part = "header")
ft
\newpage
Referenser
- Data hämtad från Börsdata.se
- Insynshandel - Hämtad
r Sys.Date() - r url_pg1
JakobJohannesson/bolagsanalyser documentation built on March 14, 2021, 2:51 p.m.
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
# Kontrollerar att API nyckeln är laddad if(httr::GET(paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/241/last/latest?authKey=",params$key))[2]!=200){stop("Lägg in din Börsdata API nyckel på rad 8 i dokumentet")}
# install.packages("tidyverse") # devtools::install_github("jakobjohannesson/borsdata") # devtools::install_github("jakobjohannesson/bolagsanalyser") library(tidyverse) library(borsdata) library(rvest) library(flextable) library(httr) library(jsonlite) library(lubridate) set_flextable_defaults(big.mark = ",", font.size = 12,digits = 0, theme_fun = theme_vanilla, padding.bottom = 0, padding.left = 4, padding.right = 4, padding.top = 2, background.color = "#FFEEEB") ins<-fetch_instruments(params$key) listdate<-ins %>% filter(insId == params$id) %>% select(listingDate) listdate<-lubridate::as_date(listdate[1,1]) co<-fetch_countries(params$key) branches<-fetch_branches(params$key) sector<-fetch_sectors(params$key) markets<-fetch_markets(params$key) # Skapar en ny frame ins<-ins %>% select(insId,name,ticker,marketId,branchId,sectorId,countryId) # country co<-co %>% rename(countryId=id) ins<-left_join(x = ins,y = co,by="countryId") # sector bran<-sector %>% rename(sectorId=id) ins<-left_join(x = ins,y = bran,by="sectorId") # branches bran<-branches %>% rename(branchId=id) ins<-left_join(x = ins,y = bran,by="branchId") # markets bran<-markets %>% rename(marketId=id) ins<-left_join(x = ins,y = bran,by="marketId") # Skapar en ny dataframe frame<-ins %>% select(insId,name.x,ticker,name.y,name.x.x,name.y.y,name,exchangeName) colnames(frame)<-c("id","Bolagsnamn","Ticker","Land","Sektor","Bransch","Marknadsplats","Handelsplats") frame bolagsnamn<-frame %>% filter(id == params$id) %>% select(Bolagsnamn) %>% as.character() Ticker<-frame %>% filter(id == params$id) %>% select(Ticker) %>% as.character() Land<-frame %>% filter(id == params$id) %>% select(Land) %>% as.character() Sektor<-frame %>% filter(id == params$id) %>% select(Sektor) %>% as.character() Branschs<-frame %>% filter(id == params$id) %>% select(Bransch) %>% as.character() Marknadsplats<-frame %>% filter(id == params$id) %>% select(Marknadsplats) %>% as.character() Handelsplats<-frame %>% filter(id == params$id) %>% select(Handelsplats) %>% as.character() download.file(url = paste0("https://borsdata.blob.core.windows.net/images/spa/logo/",params$id,"-d.png"),destfile = "logga.png","curl",quiet = TRUE) # Hämtar mer information content<-httr::GET(paste0("https://instrumentsinfoprod.blob.core.windows.net/refinitiv/",params$id,".json")) information<-httr::content(content) hemsida<-information$webSite antal_employed<-information$employees$count miljoner_aktier<-round(information$totalSharesOut$totalSharesOut/1000000,1) adress<-information$contactInfo$streetAddress city<-str_to_title(information$contactInfo$city)
title: "Bolagsanalys av r bolagsnamn"
Om r bolagsnamn
r bolagsnamn (r Ticker) är verksamt inom branschen r Branschs som är en del av sektorn r Sektor. r bolagsnamn noterades r listdate och är listat på r Marknadsplats i r Land.
r bolagsnamn har r antal_employed anställda i sitt företag, där huvudkontorets address är r adress i r city. Totalt finns det r miljoner_aktier miljoner akiter och företagets hemsida är r hemsida.
Börsdata beskrivning
this<-httr::GET(url = paste0("https://instrumentsinfoprod.blob.core.windows.net/refinitiv/",params$id,"_sv-SE.json")) content<-httr::content(this) beskrivning<-content$businessSummary[[1]]
r beskrivning
Insiderhandel
url_bolagsnamn<-str_replace_all(bolagsnamn,"\\s","+") # Special case... if(url_bolagsnamn == "Fast+Balder"){url_bolagsnamn<-"Balder"} url_pg1<-paste0("https://marknadssok.fi.se/Publiceringsklient/sv-SE/Search/Search?SearchFunctionType=Insyn&Utgivare=",url_bolagsnamn,"&PersonILedandeSt%C3%A4llningNamn=&Transaktionsdatum.From=&Transaktionsdatum.To=&Publiceringsdatum.From=&Publiceringsdatum.To=&button=search&Page=",1) html<-read_html(url_pg1) ds<-html_table(html)[[1]] ds$Volym<-as.numeric(str_replace_all(ds$Volym,",","")) df<-ds for(i in 2){ url<-paste0("https://marknadssok.fi.se/Publiceringsklient/sv-SE/Search/Search?SearchFunctionType=Insyn&Utgivare=",url_bolagsnamn,"&PersonILedandeSt%C3%A4llningNamn=&Transaktionsdatum.From=&Transaktionsdatum.To=&Publiceringsdatum.From=&Publiceringsdatum.To=&button=search&Page=",2) html<-read_html(url) ds<-html_table(html)[[1]] if(nrow(ds)==0){break} ds$Volym<-as.numeric(str_replace_all(ds$Volym,",","")) df<-bind_rows(df,ds) } df$Pris<-str_replace_all(df$Pris,",","\\.") df$Pris<-df$Pris %>% as.numeric() %>% round(digits = 2) df$Pris<-paste(df$Pris, df$Valuta) df<-df[1:nrow(df),c(1,3,4,12,11,10,6)] colnames(df)<-c("Datum", "Person", "Befattning", "Pris", "Volymenhet", "Volym", "Karaktär") ft <- flextable(df) ft <- theme_vanilla(ft) ft <- add_footer_lines(ft, paste("Insiderhandel i",bolagsnamn)) ft <- color(ft, part = "footer", color = "#666666") ft <- set_caption(ft, caption = "") ft <- flextable::fontsize(ft,size = 10,part = "all") ft <- width(ft,width = 0.88,) ft <- autofit(ft,part = "header") ft
Finansiell historik
# Aktiekurs omxs30<-fetch_stockprice(637,params$key) # 637 är index stockprice<-fetch_stockprice(id = params$id,key = params$key) stockprice$d<-as.Date(stockprice$d) sss<-as.character(Sys.Date()-stockprice$d[1]) # Om default date är kortare är tidigare i tiden än vad diff_date, då vill vi ha diff_date. if(years(2)>days(sss)){ great_date<-days(sss) spread<-"2 months" } else { great_date<-years(2) spread<-"10 weeks" } omxs30$d<-as.Date(omxs30$d) stonk<-left_join(omxs30,stockprice,"d") %>% select(d,c.x,c.y) %>% filter(!is.na(c.y)) %>% rename(Omxs30Index = "c.x", ftg = "c.y") %>% filter(d > Sys.Date()-great_date) %>% mutate(standard = Omxs30Index/(Omxs30Index[1]/ftg[1])) ggplot(stonk,aes(d))+ geom_line(aes(y=ftg,colour = bolagsnamn), size=1.1)+ geom_line(aes(y=standard,color="OMXS30\nStockholm"), size=1.1)+ theme_bw()+ labs(x="Datum", y="Aktiekurs", title = str_wrap(paste("Aktiekursens utveckling för", bolagsnamn, "mellan", Sys.Date()-great_date, "och",tail(stockprice$d,1), "jämfört med OMXS30 Stockholm"),width = 55))+ scale_x_date(date_labels = "%b\n %Y", date_breaks = spread, limits = c(Sys.Date()-great_date,Sys.Date()))+ theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,size = 24), panel.grid.major.x = element_blank(), panel.grid.minor.x = element_blank(), panel.grid.major.y = element_line(color = "grey",size=1), legend.position="bottom", legend.title = element_blank(), legend.text = element_text(color = "black", size = 22), axis.title.x.bottom = element_text(size = 22,face = "bold"), axis.title.y.left = element_text(size = 22,face = "bold"), axis.text.x.bottom = element_text(size=20), axis.text.y.left = element_text(size=20))
Största ägarna
buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/",241,"/last/latest?authKey=",params$key) s<-GET(buy) content<-content(s) values<-content$values test<-tibble(id=map(values, 1), value=map(values, 3)) buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/242/last/latest?authKey=",params$key) s<-GET(buy) content<-content(s) values<-content$values test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), value=map(values, 3)),by = "id") buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/243/last/latest?authKey=",params$key) s<-GET(buy) content<-content(s) values<-content$values test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), value=map(values, 3)),by = "id") buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/244/last/latest?authKey=",params$key) s<-GET(buy) content<-content(s) values<-content$values test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), value=map(values, 3)),by = "id") buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/245/last/latest?authKey=",params$key) s<-GET(buy) content<-content(s) values<-content$values test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), value=map(values, 3)),by = "id") buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/246/last/latest?authKey=",params$key) s<-GET(buy) content<-content(s) values<-content$values test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), value=map(values, 3)),by = "id") buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/247/last/latest?authKey=",params$key) s<-GET(buy) content<-content(s) values<-content$values test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), value=map(values, 3)),by = "id") buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/248/last/latest?authKey=",params$key) s<-GET(buy) content<-content(s) values<-content$values test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), value=map(values, 3)),by = "id") buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/249/last/latest?authKey=",params$key) s<-GET(buy) content<-content(s) values<-content$values test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), value=map(values, 3)),by = "id") test3<-test %>% filter(id == params$id) null<-purrr::pluck(test3,2) %>% unlist() if(is.null(null)){ ingen_information<-"Saknar information från Börsdatas API om största kapitalägarna" } else { ingen_information<-NA test3<-test3 %>% select(-1) %>% matrix(nrow = 3) %>% unlist() %>% matrix(ncol=3) %>% as_tibble() %>% rename("Kapital" = V1, "Röster" = V2, "Ägare" = V3) ft <- flextable(test3) ft <- theme_vanilla(ft) ft <- add_footer_lines(ft, paste("Största ägarna i",bolagsnamn)) ft <- color(ft, part = "footer", color = "#666666") ft <- set_caption(ft, caption = "") ft <- width(ft,width = 2,) ft <- align(ft, align = "left", part = "all") ft <- autofit(ft) ft }
r if(!is.na(ingen_information)){ingen_information}
Blankning
# Blankningsförändrad - 1 månad buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/212/last/diff?authKey=",params$key) s<-GET(buy) content<-content(s) values<-content$values test<-tibble(id=map(values, 1), `Genomsnittlig förändring i blankning - 1 månad`=map(values, 3)) # Blankning - 1 månad buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/208/last/mean?authKey=",params$key) s<-GET(buy) content<-content(s) values<-content$values test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), `Snittblankning - 1 månad`=map(values, 3)),by = "id") # Blankning - 1 år buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/210/last/mean?authKey=",params$key) s<-GET(buy) content<-content(s) values<-content$values test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), `Snittblankning - 1 år`=map(values, 3)),by = "id") # Återköp - 1 månad buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/213/last/sum?authKey=",params$key) s<-GET(buy) content<-content(s) values<-content$values test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), `Återköp av aktier MKR - Totalt - 1 månad`=map(values, 3)),by = "id") # Återköp - 1 år buy<-paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/instruments/kpis/215/last/sum?authKey=",params$key) s<-GET(buy) content<-content(s) values<-content$values test<-left_join(test,tibble(id=map(values, 1), `Återköp av aktier MKR - Totalt - 1 år`=map(values, 3)),by = "id") test3<-test %>% filter(id == params$id) %>% select(-1) tmp<-test3 temp<-tibble(Händelse = colnames(tmp),Värde = t(test3)) if(is.null(test3$`Snittblankning - 1 år`[[1]])){ ft<-"Det finns ingen blankning i företaget som är större än 0,5 procent i snitt senaste året." } else { temp$Värde <- str_replace_all(string = temp$Värde,"NULL","0") ft <- flextable(temp) ft <- theme_vanilla(ft) ft <- add_footer_lines(ft, paste("Blankning och återköp i",bolagsnamn)) ft <- color(ft, part = "footer", color = "#666666") ft <- set_caption(ft, caption = "") ft <- width(ft,width = 2.55,) ft <- autofit(ft) ft }
r if(class(ft)=="character"){ft}
Värdering
options(scipen = 999999999) r12<-fetch_r12(params$id,params$key) %>% slice(1:19) r12$period<-r12$period*3 for(i in 1:nrow(r12)){ if(nchar(r12$period[i])==1){ r12$period[i]<-paste0(r12$year[i],"0",r12$period[i],"01") } else{ r12$period[i]<-paste0(r12$year[i],r12$period[i],"01") } } r12$period<-ymd(r12$period) df<-r12 %>% select(period,revenues,gross_Income,profit_Before_Tax) %>% rename(time = period, Omsättning = revenues, Bruttovinst = gross_Income, EBIT = profit_Before_Tax) %>% pivot_longer(cols=!time,names_to = "Linjer",values_to = "value") ggplot(df,aes(x=time,y=value,color=Linjer))+ geom_line(size=1.2)+ scale_x_date(date_labels = "%b %Y",breaks = "3 month")+ theme_bw()+ labs(x = "Datum", y = "Miljoner kr", title = paste0("Omsättning, bruttovinst och EBIT\n",bolagsnamn), caption = "Källa: Börsdata")+ theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,size = 29), plot.caption = element_text(size = 20), panel.grid.major.x = element_line(color = "grey",size=0.5), panel.grid.minor.x = element_blank(), panel.grid.minor.y = element_line(color = "grey",size=0.2), panel.grid.major.y = element_line(color = "grey",size=0.5), legend.position="bottom", legend.title = element_blank(), legend.text = element_text(color = "black", size = 24), axis.title.x.bottom = element_text(size = 28,face = "bold"), axis.title.y.left = element_text(size = 25,face = "bold"), axis.text.x.bottom = element_text(size=20,angle = 90,vjust = 0.5), axis.text.y.left = element_text(size=20))
Relativvärdering vs peers i bransch
telecom<-frame %>% filter(Bransch == Branschs) if(nrow(telecom)>50){ telecom<-telecom %>% filter(Land == "Sverige") if(nrow(telecom)>30){ telecom<-telecom %>% filter(Handelsplats != "Pepins market") } } kpi_table <- ralger::table_scrap("https://github.com/Borsdata-Sweden/API/wiki/KPI-History") %>% filter(Reporttype == "r12") %>% filter(Pricetype == "mean") %>% arrange(KpiId) kpi_table<-kpi_table %>% slice(2,10,26,36) M<-matrix(nrow = nrow(telecom),ncol = 4) for(i in 1:nrow(telecom)){ for(j in 1:nrow(kpi_table)){ temp <- httr::GET(url = paste0("https://apiservice.borsdata.se/v1/Instruments/", telecom$id[i], "/kpis/",kpi_table$KpiId[j],"/r12/mean/history?authKey=", params$key, "&maxcount=1")) temp <- httr::content(temp, type = "text", encoding = "UTF-8") temp <- jsonlite::fromJSON(temp) temp<-temp %>% as_tibble() %>% select(1,4) if(is.null(temp$values$v)){break} M[i,j]<-temp$values$v } Sys.sleep(0.2) } colnames(M)<-c("P/E","EV/EBIT","Rörelsemarginal","Soliditet") telecom<-M %>% as_tibble() %>% mutate(id = telecom$id) %>% left_join(telecom) telecom<-telecom %>% arrange(Rörelsemarginal) telecom$Rörelsemarginal<-paste0(round(telecom$Rörelsemarginal,1),"%") telecom$Soliditet<-paste0(round(telecom$Soliditet,1),"%") telecom<-telecom %>% filter(!is.na(`P/E`)) ft <- flextable(telecom[,c(6,1,2,3,4,8,11)]) ft <- theme_vanilla(ft) ft <- add_footer_lines(ft, paste("Peers mot",bolagsnamn)) ft <- color(ft, part = "footer", color = "#666666") ft <- set_caption(ft, caption = "") ft <- width(ft,width = 0.7,) ft <- align(ft,part = "all",align = "center") ft <- fontsize(ft,part = "all",size = 9.8) ft <- autofit(ft,part = "header") ft
\newpage
Referenser
- Data hämtad från Börsdata.se
- Insynshandel - Hämtad
r Sys.Date()-r url_pg1
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
Embedding an R snippet on your website
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.