Использование API Fmp Cloud для отбора акций по дивидендам на Nasdaq с помощью Python

Акции с высокой дивидендной доходностью часто являются отличной инвестиционной стратегией для инвесторов, стремящихся получать приток денежных средств каждый год. В данной статье буден создан скрипт на Python для отбора их на бирже NASDAQ.

Что такое дивидендная доходность?

Возьму определение из Википедии. Дивидендная доходность (англ. dividend yield) — это отношение величины годового дивиденда на акцию к цене акции. Данная величина выражается чаще всего в процентах.

Пример

При цене акции ОАО «Лукойл» 1124,37 рублей и дивиденде 28 рублей на акцию дивидендная доходность будет равна:

Так же необходимо обратить внимание, что многие растущие компании, такие как для примера Amazon и Yandex, не выплачивают дивиденды, поскольку они реинвестируют всю прибыль в развитие бизнеса. Поэтому дивидендная доходность для этих фирм будет равна нулю.

Расчет дивидендной доходности с помощью Python

Расчет дивидендной доходности является простой задачей, которую можно выполнить с помощью финансового API под названием fmpcloud и Python. Этот API предлагает несколько бесплатных запросов в день после регистрации.

Первым делом нужно извлечь список тикеров для всех акций, торгующихся на Nasdaq, по которым собираемся рассчитать дивидендную доходность.

import requests  demo = 'Ваш API CODE'  tickers = requests.get(f'https://fmpcloud.io/api/v3/symbol/available-nasdaq?apikey={demo}')  tickers = tickers.json() symbols = [] for ticker in tickers:     symbols.append(ticker['symbol'])

После необходимо пройтись по полученному списку акций и получить финансовую информацию по компании. Так же необходимо понимать, что получаем только последние данные, а не за все время существование компании.

DivYield = {} for company in symbols:   try:     companydata = requests.get(f'https://fmpcloud.io/api/v3/profile/{company}?apikey={demo}')     companydata = companydata.json()     latest_Annual_Dividend = companydata[0]['lastDiv']     price = companydata[0]['price']     market_Capitalization = companydata[0]['mktCap']     name = companydata[0]['companyName']     exchange = companydata[0]['exchange']      dividend_Yield= latest_Annual_Dividend/price     DivYield[company] = {}     DivYield[company]['Dividend_Yield'] = dividend_Yield     DivYield[company]['latest_Price'] = price     DivYield[company]['latest_Dividend'] = latest_Annual_Dividend     DivYield[company]['market_Capit_in_M'] = market_Capitalization/1000000     DivYield[company]['company_Name'] = name     DivYield[company]['exchange'] = exchange   except:     pass

Сбор данных может занять значительное по продолжительности время. После их можно представить в виде отсортированного DataFrame, где сверху будут акций с высокой дивидендной доходностью.

import pandas as pd DivYield_dataframe = pd.DataFrame.from_dict(DivYield, orient='index')  DivYield_dataframe = DivYield_dataframe.sort_values(['Dividend_Yield'], ascending=[False]) DivYield_dataframe.head(15)

**Анализ полученного результата и заключение**

Предварительно проведем расчет средней дивидендной доходности по акциям которые платят дивиденды:

meanDivNasdaq = DivYield_dataframe[DivYield_dataframe['Dividend_Yield']>0]['Dividend_Yield'].mean() print("Средняя дивидендная доходность по рынку Nasdaq равна ", "{:.2%}".format(meanDivNasdaq))

Средняя дивидендная доходность по рынку Nasdaq равна  2.80%

Самой высокой дивидендной доходностью в полученных результатах у акций компании Triumph Bancorp Inc — 21,57%. Но необходимо быть осторожным при выборе компаний по данному показателю, так как он может являться результатом падения цены акций и как следствия ростом дивидендной доходности. Правда не в этом случае. Так же выплата высоких дивидендов может не сохраниться в будущем, тем более если у компании возникнут финансовые проблемы.

Основной смысл в следующем — анализ дивидендной доходности не должен быть единственным критерием. Я для одного из своих портфелей так же смотрю: EPS, EBITDA, FCF, срок выплаты дивидендов, капитализация компании, чистая рентабельность (отношение выручки к прибыли) и коэффициент Net Debt/EBITDA.

Но как говориться — все вышеприведенное не является инвестиционной рекомендацией и выбор остается за каждым самостоятельно.