git

data/reg_table.html

@@ -5,22 +5,22 @@
 <tr><td colspan="2" style="border-bottom: 1px solid black"></td></tr><tr><td style="text-align:left">Mkt_excess</td><td>-0.262<sup>***</sup></td></tr>
 <tr><td style="text-align:left"></td><td>(0.016)</td></tr>
 <tr><td style="text-align:left"></td><td></td></tr>
-<tr><td style="text-align:left">SMB</td><td>-0.349<sup>***</sup></td></tr>
+<tr><td style="text-align:left">SMB</td><td>-0.346<sup>***</sup></td></tr>
 <tr><td style="text-align:left"></td><td>(0.036)</td></tr>
 <tr><td style="text-align:left"></td><td></td></tr>
 <tr><td style="text-align:left">HML</td><td>-0.098<sup>***</sup></td></tr>
 <tr><td style="text-align:left"></td><td>(0.033)</td></tr>
 <tr><td style="text-align:left"></td><td></td></tr>
 <tr><td style="text-align:left">UMD</td><td>0.081<sup>***</sup></td></tr>
-<tr><td style="text-align:left"></td><td>(0.027)</td></tr>
+<tr><td style="text-align:left"></td><td>(0.026)</td></tr>
 <tr><td style="text-align:left"></td><td></td></tr>
 <tr><td style="text-align:left">Constant</td><td>0.003<sup>***</sup></td></tr>
 <tr><td style="text-align:left"></td><td>(0.001)</td></tr>
 <tr><td style="text-align:left"></td><td></td></tr>
-<tr><td colspan="2" style="border-bottom: 1px solid black"></td></tr><tr><td style="text-align:left">Observations</td><td>377</td></tr>
+<tr><td colspan="2" style="border-bottom: 1px solid black"></td></tr><tr><td style="text-align:left">Observations</td><td>378</td></tr>
 <tr><td style="text-align:left">R<sup>2</sup></td><td>0.638</td></tr>
 <tr><td style="text-align:left">Adjusted R<sup>2</sup></td><td>0.634</td></tr>
-<tr><td style="text-align:left">Residual Std. Error</td><td>0.013 (df = 372)</td></tr>
-<tr><td style="text-align:left">F Statistic</td><td>164.000<sup>***</sup> (df = 4; 372)</td></tr>
+<tr><td style="text-align:left">Residual Std. Error</td><td>0.013 (df = 373)</td></tr>
+<tr><td style="text-align:left">F Statistic</td><td>164.300<sup>***</sup> (df = 4; 373)</td></tr>
 <tr><td colspan="2" style="border-bottom: 1px solid black"></td></tr><tr><td style="text-align:left"><em>Note:</em></td><td style="text-align:right"><sup>*</sup>p<0.1; <sup>**</sup>p<0.05; <sup>***</sup>p<0.01</td></tr>
 </table>

docs/04-crawling.md

@@ -126,26 +126,26 @@ print(data_title)
 
 
 ```
-##  [1] "거래소, 시장정보포털 'KRX 정보데"    
-##  [2] "거래소, 상장사 ESG 정보공개 가이"    
-##  [3] "美 바이든 정부 공식 출범…韓 조정 "   
-##  [4] "금감원, 삼성증권 종합검사 이르면 1"  
-##  [5] "포모증후군?, 증시 변동성 높아져도."  
-##  [6] "3년간 공매도 수익 9170억…개미 "      
-##  [7] "엠씨넥스에 대한 기대감이 솔솔 높아지"
-##  [8] "바이든 정부 공식 출범…지수 상승 부"  
-##  [9] "대작 줄줄이 개봉...CGV 웃을 수"      
-## [10] "[fn마켓워치] 변동성 커진 두산인프"   
-## [11] "거래소, `KRX 정보데이터시스템` "     
-## [12] "거래소, `ESG 정보공개 가이던스`"     
-## [13] "한국거래소, 시장정보포털 'KRX정보"   
-## [14] "컴투스, 신작 줄줄이 출시…‘백년전쟁"  
-## [15] "'ESG 정보공개 가이던스' 제정…온"     
-## [16] "한국거래소, ESG 투자 활성화 속도"    
-## [17] "증권·파생상품시장 정보 한 눈에..."   
-## [18] "뜨거운 증시만큼 달궈진 IPO 시장 "    
-## [19] "한국거래소 'ESG 정보공개 가이던스"   
-## [20] "주식 정보 여기서 다 본다…거래소, "
+##  [1] "[주식 초고수는 지금] 씨아이에스·현"  
+##  [2] "코스피, 장중 3060선 회복…삼성전"     
+##  [3] "아시아증시 혼조세…상해종합↓·니케이2" 
+##  [4] "해덕파워웨이, 신규 사외이사 3명 선"  
+##  [5] "저평가 손보주, 날개 펼치나"          
+##  [6] "中 경제 턱밑 추격, 바이든의 선택은"  
+##  [7] "[특징주]에이스토리, 글로벌 성장 기"  
+##  [8] "[특징주] 실적 고고행진…빅히트 장중"  
+##  [9] "조정장은 기회…경기민감·실적개선株 주"
+## [10] "달러-엔 103.880엔(11시09분"          
+## [11] "[공시] 푸본현대생명보험, 4580억"     
+## [12] "에이피티씨, 작년 영업익 83.7% "      
+## [13] "에이디테크놀로지, 374.6억원 규모"    
+## [14] "韓, 무디스 ESG 평가서 中, 日 "       
+## [15] "윈텍, 22억원 규모 전자부품 마운터"   
+## [16] "예탁원 \"기관간 레포 거래금액 2.2"   
+## [17] "[표]유럽 주요기업 주가(1/18)"        
+## [18] "[특징주]삼진엘앤디, 삼성SDI 롤스"    
+## [19] "대신증권, 오픈뱅킹 서비스 이용시 최" 
+## [20] "[올댓차이나] 홍콩 증시, 中 경제회"
 ```
 
 ### 기업공시채널에서 오늘의 공시 불러오기
@@ -415,27 +415,20 @@ print(head(table))
 ```
 
 ```
-##    N           종목명  현재가 전일비 등락률 액면가
-## 1 NA                                              
-## 2  1         삼성전자  88,000  1,700 -1.90%    100
-## 3  2       SK하이닉스 127,500  3,000 -2.30%  5,000
-## 4  3           LG화학 979,000 31,000 -3.07%  5,000
-## 5  4       삼성전자우  77,600  1,200 -1.52%    100
-## 6  5 삼성바이오로직스 804,000 12,000 -1.47%  2,500
-##    시가총액 상장주식수 외국인비율     거래량    PER
-## 1                              NA              <NA>
-## 2 5,253,409  5,969,783      55.57 33,117,980  24.03
-## 3   928,203    728,002      50.20  4,763,450  32.34
-## 4   691,099     70,592      43.59    442,295  91.47
-## 5   638,560    822,887      80.52  3,116,433  21.19
-## 6   531,967     66,165      10.40    136,954 149.69
-##    ROE 토론실
-## 1 <NA>     NA
-## 2 8.69     NA
-## 3 4.25     NA
-## 4 1.84     NA
-## 5  N/A     NA
-## 6 4.77     NA
+##    N     종목명  현재가 전일비 등락률 액면가  시가총액
+## 1 NA                                                  
+## 2  1   삼성전자  86,900  1,900 +2.24%    100 5,187,741
+## 3  2 SK하이닉스 130,500    500 +0.38%  5,000   950,043
+## 4  3     LG화학 992,000 28,000 +2.90%  5,000   700,276
+## 5  4 삼성전자우  75,800  1,200 +1.61%    100   623,748
+## 6  5     현대차 257,500 16,500 +6.85%  5,000   550,196
+##   상장주식수 외국인비율     거래량   PER  ROE 토론실
+## 1                    NA             <NA> <NA>     NA
+## 2  5,969,783      55.51 23,522,814 23.73 8.69     NA
+## 3    728,002      50.21  1,943,415 33.11 4.25     NA
+## 4     70,592      43.52    169,494 92.68 1.84     NA
+## 5    822,887      80.40  4,706,589 20.70  N/A     NA
+## 6    213,668      31.01  3,096,888 61.53 4.32     NA
 ```
 
 이 중 마지막 열인 토론실은 필요 없는 열이며, 첫 번째 행과 같이 아무런 정보가 없는 행도 있습니다. 이를 다음과 같이 정리해줍니다.
@@ -449,26 +442,26 @@ print(head(table))
 
 ```
 ##    N           종목명  현재가 전일비 등락률 액면가
-## 2  1         삼성전자  88,000  1,700 -1.90%    100
-## 3  2       SK하이닉스 127,500  3,000 -2.30%  5,000
-## 4  3           LG화학 979,000 31,000 -3.07%  5,000
-## 5  4       삼성전자우  77,600  1,200 -1.52%    100
-## 6  5 삼성바이오로직스 804,000 12,000 -1.47%  2,500
-## 10 6           현대차 240,000 10,500 -4.19%  5,000
+## 2  1         삼성전자  86,900  1,900 +2.24%    100
+## 3  2       SK하이닉스 130,500    500 +0.38%  5,000
+## 4  3           LG화학 992,000 28,000 +2.90%  5,000
+## 5  4       삼성전자우  75,800  1,200 +1.61%    100
+## 6  5           현대차 257,500 16,500 +6.85%  5,000
+## 10 6 삼성바이오로직스 794,000  6,000 +0.76%  2,500
 ##     시가총액 상장주식수 외국인비율     거래량    PER
-## 2  5,253,409  5,969,783      55.57 33,117,980  24.03
-## 3    928,203    728,002      50.20  4,763,450  32.34
-## 4    691,099     70,592      43.59    442,295  91.47
-## 5    638,560    822,887      80.52  3,116,433  21.19
-## 6    531,967     66,165      10.40    136,954 149.69
-## 10   512,804    213,668      30.95  3,863,728  57.35
+## 2  5,187,741  5,969,783      55.51 23,522,814  23.73
+## 3    950,043    728,002      50.21  1,943,415  33.11
+## 4    700,276     70,592      43.52    169,494  92.68
+## 5    623,748    822,887      80.40  4,706,589  20.70
+## 6    550,196    213,668      31.01  3,096,888  61.53
+## 10   525,350     66,165      10.37     76,151 147.83
 ##     ROE
 ## 2  8.69
 ## 3  4.25
 ## 4  1.84
 ## 5   N/A
-## 6  4.77
-## 10 4.32
+## 6  4.32
+## 10 4.77
 ```
 
 이제 필요한 정보는 6자리 티커입니다. 티커 역시 개발자 도구 화면을 통해 tbody → td → a 태그의 href 속성에 위치하고 있음을 알고 있습니다. 티커를 추출하는 코드는 다음과 같습니다.
@@ -493,8 +486,8 @@ print(head(symbol, 10))
 ##  [6] "/item/board.nhn?code=051910"
 ##  [7] "/item/main.nhn?code=005935" 
 ##  [8] "/item/board.nhn?code=005935"
-##  [9] "/item/main.nhn?code=207940" 
-## [10] "/item/board.nhn?code=207940"
+##  [9] "/item/main.nhn?code=005380" 
+## [10] "/item/board.nhn?code=005380"
 ```
 
 1. `read_html()` 함수를 통해 HTML 정보를 읽어오며, 인코딩은 EUC-KR로 설정합니다.
@@ -524,8 +517,8 @@ print(head(symbol, 10))
 ##                    "051910"                    "051910" 
 ##  /item/main.nhn?code=005935 /item/board.nhn?code=005935 
 ##                    "005935"                    "005935" 
-##  /item/main.nhn?code=207940 /item/board.nhn?code=207940 
-##                    "207940"                    "207940"
+##  /item/main.nhn?code=005380 /item/board.nhn?code=005380 
+##                    "005380"                    "005380"
 ```
 
 `sapply()` 함수를 통해 symbol 변수의 내용들에 `function()`을 적용하며, `stringr` 패키지의 `str_sub()` 함수를 이용해 마지막6자리 글자만 추출합니다.
@@ -539,8 +532,8 @@ print(head(symbol, 10))
 ```
 
 ```
-##  [1] "005930" "000660" "051910" "005935" "207940"
-##  [6] "005380" "006400" "035420" "068270" "035720"
+##  [1] "005930" "000660" "051910" "005935" "005380"
+##  [6] "207940" "035420" "006400" "068270" "035720"
 ```
 
 `unique()` 함수를 이용해 중복되는 티커를 제거하면 우리가 원하는 티커 부분만 깔끔하게 정리됩니다. 해당 내용을 위에서 구한 테이블에 입력한 후 데이터를 다듬는 과정은 다음과 같습니다.

docs/05-crawling_practice.md

@@ -272,7 +272,7 @@ print(biz_day)
 ```
 
 ```
-## [1] "20210113"
+## [1] "20210115"
 ```
 
 1. 페이지의 url을 저장합니다.

docs/06-crawling_actual.md

@@ -71,7 +71,7 @@ print(price)
 
 ```
 ##            [,1]
-## 2021-01-17   NA
+## 2021-01-19   NA
 ```
 
 1. data 폴더 내에 KOR_price 폴더를 생성합니다.
@@ -96,12 +96,12 @@ print(head(data_html))
 ```
 
 ```
-## [1] "20190108|38000|39200|37950|38100|12756554"
-## [2] "20190109|38650|39600|38300|39600|17452708"
-## [3] "20190110|40000|40150|39600|39800|14731699"
-## [4] "20190111|40350|40550|39950|40500|11661063"
-## [5] "20190114|40450|40700|39850|40050|11984996"
-## [6] "20190115|40050|41100|39850|41100|11492756"
+## [1] "20190110|40000|40150|39600|39800|14731699"
+## [2] "20190111|40350|40550|39950|40500|11661063"
+## [3] "20190114|40450|40700|39850|40050|11984996"
+## [4] "20190115|40050|41100|39850|41100|11492756"
+## [5] "20190116|41150|41450|40700|41450|8491595" 
+## [6] "20190117|41700|42100|41450|41950|11736903"
 ```
 
 1. `paste0()` 함수를 이용해 원하는 종목의 url을 생성합니다. url 중 티커에 해당하는 6자리 부분만 위에서 입력한 name으로 설정해주면 됩니다.
@@ -121,14 +121,14 @@ print(head(price))
 
 ```
 ## # A tibble: 6 x 6
-##   `20190108` `38000` `39200` `37950` `38100` `12756554`
+##   `20190110` `40000` `40150` `39600` `39800` `14731699`
 ##        <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>      <dbl>
-## 1   20190109   38650   39600   38300   39600   17452708
-## 2   20190110   40000   40150   39600   39800   14731699
-## 3   20190111   40350   40550   39950   40500   11661063
-## 4   20190114   40450   40700   39850   40050   11984996
-## 5   20190115   40050   41100   39850   41100   11492756
-## 6   20190116   41150   41450   40700   41450    8491595
+## 1   20190111   40350   40550   39950   40500   11661063
+## 2   20190114   40450   40700   39850   40050   11984996
+## 3   20190115   40050   41100   39850   41100   11492756
+## 4   20190116   41150   41450   40700   41450    8491595
+## 5   20190117   41700   42100   41450   41950   11736903
+## 6   20190118   42000   42400   41950   42300   11029256
 ```
 
 readr 패키지의 `read_delim()` 함수를 쓰면 구분자로 이루어진 데이터를 테이블로 쉽게 변경할 수 있습니다. 데이터를 확인해보면 테이블 형태로 변경되었으며 각 열은 날짜, 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량을 의미합니다. 이 중 우리가 필요한 날짜와 종가를 선택한 후 데이터 클렌징을 해줍니다.
@@ -149,12 +149,12 @@ print(tail(price))
 
 ```
 ##            Price
-## 2021-01-08 88800
-## 2021-01-11 91000
 ## 2021-01-12 90600
 ## 2021-01-13 89700
 ## 2021-01-14 89700
 ## 2021-01-15 88000
+## 2021-01-18 85000
+## 2021-01-19 86900
 ```
 
 1. 날짜에 해당하는 첫 번째 열과, 종가에 해당하는 다섯 번째 열만 선택해 저장합니다.
@@ -589,7 +589,7 @@ print(price)
 ```
 
 ```
-## [1] 88000
+## [1] 85000
 ```
 
 1. url을 입력한 후, `GET()` 함수를 이용해 데이터를 불러오며, 역시나 user_agent를 추가해 줍니다.
@@ -664,7 +664,7 @@ print(data_value)
 
 ```
 ##    PER    PBR    PCR    PSR 
-## 24.429  1.998 11.576  2.280
+## 23.596  1.930 11.181  2.202
 ```
 
 분자에는 현재 주가를 입력하며, 분모에는 재무 데이터를 보통주 발행주식수로 나눈 값을 입력합니다. 단, 주가는 원 단위, 재무 데이터는 억 원 단위이므로, 둘 사이에 단위를 동일하게 맞춰주기 위해 분모에 억을 곱합니다. 또한 가치지표가 음수인 경우는 NA로 변경해줍니다.
@@ -882,7 +882,7 @@ print(codezip_data)
 
 ```
 ## Response [https://opendart.fss.or.kr/api/corpCode.xml?crtfc_key=b1a630e527b0e5ff5bd58ed81b49825017fa80b8]
-##   Date: 2021-01-17 05:38
+##   Date: 2021-01-19 02:23
 ##   Status: 200
 ##   Content-Type: application/x-msdownload
 ##   Size: 1.4 MB
@@ -924,7 +924,7 @@ print(nm)
 
 ```
 ##           Name   Length Date
-## 1 CORPCODE.xml 16073037 <NA>
+## 1 CORPCODE.xml 16074227 <NA>
 ```
 
 1. `tempfile()` 함수 통해 빈 .zip 파일을 만듭니다.
@@ -996,7 +996,7 @@ nrow(corp_list)
 ```
 
 ```
-## [1] 83370
+## [1] 83376
 ```
 
 ```r
@@ -1013,7 +1013,7 @@ head(corp_list)
 ## 6 00179984                       연방건설산업
 ```
 
-종목수를 확인해보면 83370 개가 확인되며, 이 중 stock 열이 빈 종목은 거래소에 상장되지 않은 종목입니다. 따라서 해당 데이터는 삭제하여 거래소 상장 종목만을 남긴 후, csv 파일로 저장하도록 합니다.
+종목수를 확인해보면 83376 개가 확인되며, 이 중 stock 열이 빈 종목은 거래소에 상장되지 않은 종목입니다. 따라서 해당 데이터는 삭제하여 거래소 상장 종목만을 남긴 후, csv 파일로 저장하도록 합니다.
 
 
 ```r
@@ -1069,27 +1069,27 @@ head(notice_data)
 ```
 
 ```
-##   corp_code         corp_name stock_code corp_cls
-## 1  00186452        릭스솔루션     029480        K
-## 2  00231372      롯데관광개발     032350        Y
-## 3  00105138            파라텍     033540        K
-## 4  01437186 ESR켄달스퀘어리츠     365550        Y
-## 5  00249502      더블유에프엠     035290        K
-## 6  00188380      유진자산운용                   E
-##                                                                                         report_nm
-## 1                                                      최대주주변경을수반하는주식담보제공계약체결
-## 2                                                  유상증자또는주식관련사채등의발행결과(자율공시)
-## 3                                              최대주주변경을수반하는주식담보제공계약해제ㆍ취소등
-## 4                                                     자본잠식50%이상또는매출액50억원미만사실발생
-## 5                                                            기타시장안내(최대주주의의무보유관련)
-## 6 [기재정정]증권신고서(집합투자증권-신탁형)(유진지수연계증권투자신탁76호(온라인전용)[ELS-파생형])
-##         rcept_no            flr_nm rcept_dt rm
-## 1 20210115900736        릭스솔루션 20210115 코
-## 2 20210115800737      롯데관광개발 20210115 유
-## 3 20210115900735            파라텍 20210115 코
-## 4 20210115800731 ESR켄달스퀘어리츠 20210115 유
-## 5 20210115900726    코스닥시장본부 20210115 코
-## 6 20210113000532      유진자산운용 20210113
+##   corp_code    corp_name stock_code corp_cls
+## 1  00159795     한국카본     017960        Y
+## 2  00542898     하이소닉     106080        K
+## 3  00160588         한화     000880        Y
+## 4  01142075         핑거                   E
+## 5  00138321 신한금융투자     008670        E
+## 6  01142075         핑거                   E
+##                                report_nm       rcept_no
+## 1       주식등의대량보유상황보고서(일반) 20210119000046
+## 2       주식등의대량보유상황보고서(약식) 20210119000044
+## 3 타법인주식및출자증권취득결정(자율공시) 20210119800139
+## 4                   [기재정정]투자설명서 20210119000043
+## 5                     증권발행실적보고서 20210119000042
+## 6     [발행조건확정]증권신고서(지분증권) 20210119000041
+##         flr_nm rcept_dt rm
+## 1       조문수 20210119   
+## 2       최영호 20210119   
+## 3         한화 20210119 유
+## 4         핑거 20210119   
+## 5 신한금융투자 20210119   
+## 6         핑거 20210119
 ```
 
 `fromJSON()` 함수를 통해 JSON 데이터를 받은 후 list를 확인해보면 우리가 원하는 공시정보, 즉 일주일 전부터 100건의 공시 정보가 다운로드 되어 있습니다.