- 미국, 인도, 중국(홍콩)의 거래소에서 필요한 data들을 크롤링한다.
- 크롤링 스크립트를 만들고 이를 바탕으로 DB에 저장한다.
- DB에 있는 Data를 바탕으로 포트폴리오를 작성할 수 있는 코드를 만든다.
- 이를 Flask api를 이용해 WAS의 api 명세서에 맞춘 JSON 형태로 WAS 서버로 보낸다.
- 이 행위들은 자동화되어야한다.
- per
- pbr
- roa
- roe
- debt_ratio(부채비율)
- operating_profit_ratio(영업이익률)
- reserve_ratio(유보율)
- code(종목코드)
- cmp_name(종목명/기업이름)
- total_asset(총자산)
- total_equity(총자본)
- total_debt(총부채)
- sales(매출액)
- operating_profit(영업이익)
- net_income(당기손이익)
- retained_earnings(이익 잉여금)
- description(기업상세설명)
- market(업종)
- code(종목코드)
- end_price(종가)
- 스크립트를 짜서 각 나라별로 데이터를 뽑아보려고 했으나, 상당히 많은 양의 데이터로 인해 시간이 꽤나 걸릴것으로 추정됨.
- 만약, 인터넷 문제가 아니라, 말그대로 데이터가 매우 많아 그런것이라면, api 요구 사항에 맞는 데이터들만 뽑거나, 미국의 top 10 기업들의 포트폴리오를 뽑아내는 방식으로 해야할듯