2026. július 29., szerda

Részvények napi átlagos hozama pythonban

Ez a program a **Yahoo Finance** adatait használva letölti néhány nagy amerikai vállalat tőzsdei árfolyamát, majd kiszámítja, hogy az elmúlt hónapban melyik részvénynek volt a legnagyobb **átlagos napi hozama**.

-----------
pip install yfinance

import yfinance as yf
import pandas as pd

# Példa részvények (pl. néhány S&P 500 részvény)
# A "legjobb" részvények meghatározásához további logikára lenne szükség
# pl. piaci kapitalizáció, elmúlt év teljesítménye, stb.
stock_tickers = ['AAPL', 'MSFT', 'GOOGL', 'AMZN', 'NVDA', 'TSLA', 'META', 'BRK-A', 'JPM', 'V', 'PG', 'JNJ', 'UNH', 'HD', 'MA', 'XOM', 'CVX', 'LLY', 'KO', 'PEP']

# Adatok letöltése
stock_data = yf.download(stock_tickers, period='1mo')

# Záróárak megjelenítése
display(stock_data['Adj Close'].head())

# Néhány alapvető statisztika (pl. átlagos napi hozam)
returns = stock_data['Adj Close'].pct_change().dropna()
display(returns.mean().sort_values(ascending=False).head())
------------
Nézzük végig lépésről lépésre.

---

## 1. A szükséges könyvtár telepítése

```bash
pip install yfinance
```

Ez telepíti a **yfinance** csomagot, amely képes a Yahoo Finance-ról árfolyamokat letölteni.

---

## 2. Könyvtárak importálása

```python
import yfinance as yf
import pandas as pd
```

* **yfinance** → tőzsdei adatok letöltése
* **pandas** → táblázatos adatok kezelése

---

## 3. Részvények listája

```python
stock_tickers = [
    'AAPL', 'MSFT', 'GOOGL', 'AMZN',
    'NVDA', 'TSLA', 'META', 'BRK-A',
    'JPM', 'V', 'PG', 'JNJ',
    'UNH', 'HD', 'MA', 'XOM',
    'CVX', 'LLY', 'KO', 'PEP'
]
```

Ezek például:

| Rövidítés | Cég            |
| --------- | -------------- |
| AAPL      | Apple          |
| MSFT      | Microsoft      |
| GOOGL     | Alphabet       |
| AMZN      | Amazon         |
| NVDA      | NVIDIA         |
| TSLA      | Tesla          |
| META      | Meta Platforms |

---

## 4. Árfolyamok letöltése

```python
stock_data = yf.download(stock_tickers, period='1mo')
```

A program letölti az elmúlt **1 hónap** adatait.

Minden kereskedési napra például:

* Nyitóár
* Maximum
* Minimum
* Záróár
* Forgalom
* Korrigált záróár

---

## 5. Korrigált záróárak

```python
stock_data['Adj Close']
```

Például:

| Dátum      | Apple | Microsoft | Nvidia |
| ---------- | ----- | --------- | ------ |
| 2026-06-28 | 212.5 | 538.1     | 182.3  |
| 2026-06-29 | 214.2 | 541.7     | 186.9  |
| ...        | ...   | ...       | ...    |

Az **Adjusted Close** figyelembe veszi például:

* osztalékot,
* részvényfelosztást (split).

Ezért elemzéshez ezt szokták használni.

---

## 6. Az első néhány sor kiírása

```python
display(stock_data['Adj Close'].head())
```

A `.head()` az első 5 sort jeleníti meg.

---

## 7. Napi hozam kiszámítása

```python
returns = stock_data['Adj Close'].pct_change().dropna()
```

A `pct_change()` százalékos változást számol.

Példa:

| Nap   | Ár  |
| ----- | --- |
| hétfő | 100 |
| kedd  | 105 |

A napi hozam:

```text
(105−100)/100 = 0.05 = 5%
```

---

## 8. Átlagos napi hozam

```python
returns.mean()
```

Ez minden részvényre kiszámolja:

```text
Apple      0.0019
Microsoft  0.0012
Tesla      0.0031
...
```

vagyis

| Részvény | Átlagos napi hozam |
| -------- | ------------------ |
| Tesla    | 0,31%              |
| Nvidia   | 0,27%              |
| Apple    | 0,19%              |

---

## 9. Sorbarendezés

```python
returns.mean().sort_values(ascending=False)
```

Legnagyobbtól a legkisebbig rendezi.

Majd

```python
.head()
```

csak az első ötöt írja ki.

Például:

```text
TSLA     0.0038
NVDA     0.0035
META     0.0029
AAPL     0.0024
MSFT     0.0022
```

---

# Mire jó ez a program?

Ez egy egyszerű tőzsdei elemzőprogram, amely:

* letölti a részvényárfolyamokat;
* kiszámolja a napi százalékos hozamokat;
* meghatározza, mely részvények teljesítettek a legjobban az elmúlt hónapban az átlagos napi hozam alapján.

---

# Korlátai

A program **nem választja ki automatikusan a "legjobb" részvényeket** befektetési szempontból. Csak azt nézi, hogy az elmúlt hónapban melyik részvény emelkedett átlagosan a legnagyobb mértékben naponta.

Egy komolyabb elemzéshez érdemes lenne figyelembe venni például:

* az éves hozamot;
* a volatilitást (kockázatot);
* a piaci kapitalizációt;
* a P/E mutatót;
* az osztalékhozamot;
* a bevétel- és nyereségnövekedést;
* technikai indikátorokat (például RSI, MACD, mozgóátlagok);
* fundamentális mutatókat.

Ezekkel a kiegészítésekkel a program már egy egyszerű részvény-szűrő vagy befektetési elemző eszköz alapját is képezheti.

Nincsenek megjegyzések:

Megjegyzés küldése