thaifin

Name	thaifin JSON
Version	1.0.0 JSON
	download
home_page	None
Summary	A Python library for access thai stock fundamental data up to 10+ years.
upload_time	2024-05-13 18:42:04
maintainer	None
docs_url	None
author	Nutchanon Ninyawee
requires_python	<4.0,>=3.11
license	ISC
keywords
VCS
bugtrack_url
requirements	No requirements were recorded.
Travis-CI	No Travis.
coveralls test coverage	No coveralls.

            # thaifin: ข้อมูลพื้นฐานหุ้น ง่ายแค่สามบรรทัด

> The same author as [PythaiNAV](https://github.com/CircleOnCircles/pythainav)

 [**Documentation**](https://circleoncircles.github.io/thaifin/thaifin.html)

A Python library for access thai stock fundamental data up to 10+ years. 

- faster and lesser load to server with [cachetools](https://pypi.org/project/cachetools/)
- more robust with auto retry with expo wait via [tenacity](https://github.com/jd/tenacity)
- better than nothing docs with [pdoc](https://pdoc.dev/)

<a href="https://imgflip.com/i/4dxnzi"><img src="https://i.imgflip.com/4dxnzi.jpg" title="made at imgflip.com"/></a><div></div>

ไพทอนไลบารี่สำหรับเข้าถึงข้อมูลปัจจัยพื้นฐานของหุ้นในตลาดไทยมากถึง 10+ ปี

## Get Started

```bash
# Pick one ✨
$ pip install thaifin
$ conda install thaifin
```

```python
# get all stock symbols
from thaifin import Stock

Stock.list_symbol() 
# ['T', 'A', 'U', 'J', 'W', 'B', 'D', 'S', 'M', 'K', 'EE', ...

top5match = Stock.search('จัสมิน')
# [<Stock JTS - updated just now>, <Stock JAS - updated just now>, <Stock JASIF - updated just now>, ...

stock = Stock('PTT')
# <Stock PTT - updated just now>

stock.quarter_dataframe

#                 Cash            DA  ...  FinancingActivities         Asset
# Time                                ...                                   
# 2009Q1  9.383006e+07  1.070218e+07  ...         3.101551e+07  9.453044e+08
# 2009Q2  9.643438e+07  8.893013e+06  ...         3.195314e+07  1.042480e+09
# 2009Q3  1.050549e+08  1.127702e+07  ...         1.100019e+07  1.099084e+09
# 2009Q4  1.040559e+08  1.227756e+07  ...        -1.356621e+07  1.103590e+09
# ...
# 2019Q4  2.925425e+08  3.581462e+07  ...        -2.179443e+07  2.484439e+09
# 2020Q1  2.543450e+08  3.586543e+07  ...        -2.705637e+07  2.499666e+09
# 2020Q2  2.578579e+08  3.460213e+07  ...         2.117104e+07  2.449277e+09
# [46 rows x 35 columns]

stock.yearly_dataframe

                # Cash            DA  ...  FinancingActivities         Asset
# Fiscal                              ...                                   
# 2009    1.040559e+08  4.314976e+07  ...         6.040263e+07  1.103590e+09
# 2010    1.356320e+08  5.122258e+07  ...         3.761321e+06  1.249148e+09
# 2011    1.161321e+08  5.531816e+07  ...        -4.542309e+07  1.402412e+09
# 2012    1.369176e+08  6.523743e+07  ...         2.771070e+07  1.631320e+09
# 2013    1.576835e+08  7.631456e+07  ...        -5.579036e+07  1.801722e+09
# 2014    2.037854e+08  1.170070e+08  ...        -4.731543e+07  1.779179e+09
# 2015    2.399779e+08  1.488855e+08  ...        -1.638133e+08  2.173996e+09
# 2016    2.155664e+08  1.297570e+08  ...        -1.162034e+08  2.232331e+09
# 2017    1.661890e+08  1.171472e+08  ...        -1.624979e+08  2.232314e+09
# 2018    2.921843e+08  1.235563e+08  ...        -1.114676e+08  2.355484e+09
# 2019    2.925425e+08  1.332042e+08  ...        -7.022567e+07  2.484439e+09
# [11 rows x 35 columns]

```

### Columns Data

```python
class QuarterFinancialSheetDatum(BaseModel):
    security_id: str
    fiscal: int
    quarter: int
    cash: Optional[str]
    da: Optional[str]
    debt_to_equity: Optional[str]
    equity: Optional[str]
    earning_per_share: Optional[str]
    earning_per_share_yoy: Optional[str]
    earning_per_share_qoq: Optional[str]
    gpm: Optional[str]
    gross_profit: Optional[str]
    net_profit: Optional[str]
    net_profit_yoy: Optional[str]
    net_profit_qoq: Optional[str]
    npm: Optional[str]
    revenue: Optional[str]
    revenue_yoy: Optional[str]
    revenue_qoq: Optional[str]
    roa: Optional[str]
    roe: Optional[str]
    sga: Optional[str]
    sga_per_revenue: Optional[str]
    total_debt: Optional[str]
    dividend_yield: Optional[str]
    book_value_per_share: Optional[str]
    close: Optional[str]
    mkt_cap: Optional[str]
    price_earning_ratio: Optional[str]
    price_book_value: Optional[str]
    ev_per_ebit_da: Optional[str]
    ebit_dattm: Optional[str]
    paid_up_capital: Optional[str]
    cash_cycle: Optional[str]
    operating_activities: Optional[str]
    investing_activities: Optional[str]
    financing_activities: Optional[str]
    asset: Optional[str]
    end_of_year_date: Optional[str]
```

## Disclaimer

เราไม่รับประกันความเสียหายใดๆทั้งสิ้นที่เกิดจาก แหล่งข้อมูล, library, source code,sample code, documentation, library dependencies และอื่นๆ

## FAQ
Q: อยากขอบคุณอ่ะ อยากตอบแทนอ่ะ 😋 ทำไงดี?

A: ถ้าเป็น developer สามารถช่วยส่ง PR หรือ pull request ได้ครับ ไม่ว่าจะเป็นงานเล็กน้อยเช่นแก้การพิมพ์ผิด หรือช่วยทำคู่มือ ยินดีมากๆครับ สามารถสนับสนุนผม
โดยการบริจาคครั้งเดียวผ่าน [Ko-fi](https://ko-fi.com/circleoncircles) หรือ [patreon](https://www.patreon.com/CircleOnCircles) ก็ได้เช่นกันครับ นอกจากนี้ยังสามารถเขียนให้กำลังใจผมได้ทาง [![Say Thanks!](https://img.shields.io/badge/Say%20Thanks-!-1EAEDB.svg)](https://saythanks.io/to/nutchanon@codustry.com)

Q: แจ้งปัญหาไงอ่ะ ?

A: ถ้าเป็น error วิธีการใช้งานเขียน stackoverflow ได้ครับ ถ้าเป็น bug หรืออยากแนะนำขอ feature เขียน issue มาได้ครับ

Q: ข้อมูลมาจากไหน เชื่อถือได้แค่ไหน ?

A: ข้อมูลมาจากสาธารณะหลายแหล่งครับ ตอนที่เขียนมีเว็ป Finnomena, Set, Settrade เชื่อถือได้ไม่ได้คงต้องตัดสินเองนะครับ

Q: สร้างมาทำไม ?

A: สมัยเป็นนักศึกษา ผมก็อยากได้สิ่งนี้มาก่อนครับ เป็นเครื่องมือช่วยประกอบการลงทุน และใช้ความรู้ทาง data science กับข้อมูลได้ ตอนนั้นไม่มีใครทำครับ 
ข้อมูลผูกขาดเฉพาะกับบริษัทลงทุนเท่านั้น ตอนนี้ก็ยังเหมือนเดิม เพิ่มเติมคือผมมีความสามารถที่จะสร้างมัน ก็อยากให้คนรุ่นต่อไปได้มี library ดีๆ เป็นสมบัติ
ของทุกคน(License ISC) ผมจึงใช้เวลาส่วนตัวมาพัฒนาครับ ทุกคนให้ความรักมันด้วยนะครับ code ก็ต้องการความรักนะ อิอิ

 
 

            

Raw data

            {
    "_id": null,
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    "author": "Nutchanon Ninyawee",
    "author_email": "me@nutchanon.org",
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    "description": "# thaifin: \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e38\u0e49\u0e19 \u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e41\u0e04\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e17\u0e31\u0e14\n\n> The same author as [PythaiNAV](https://github.com/CircleOnCircles/pythainav)\n\n [**Documentation**](https://circleoncircles.github.io/thaifin/thaifin.html)\n\nA Python library for access thai stock fundamental data up to 10+ years. \n\n- faster and lesser load to server with [cachetools](https://pypi.org/project/cachetools/)\n- more robust with auto retry with expo wait via [tenacity](https://github.com/jd/tenacity)\n- better than nothing docs with [pdoc](https://pdoc.dev/)\n\n<a href=\"https://imgflip.com/i/4dxnzi\"><img src=\"https://i.imgflip.com/4dxnzi.jpg\" title=\"made at imgflip.com\"/></a><div></div>\n\n\u0e44\u0e1e\u0e17\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e25\u0e1a\u0e32\u0e23\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e31\u0e22\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e38\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19\u0e15\u0e25\u0e32\u0e14\u0e44\u0e17\u0e22\u0e21\u0e32\u0e01\u0e16\u0e36\u0e07 10+ \u0e1b\u0e35\n\n## Get Started\n\n```bash\n# Pick one \u2728\n$ pip install thaifin\n$ conda install thaifin\n```\n\n```python\n# get all stock symbols\nfrom thaifin import Stock\n\nStock.list_symbol() \n# ['T', 'A', 'U', 'J', 'W', 'B', 'D', 'S', 'M', 'K', 'EE', ...\n\ntop5match = Stock.search('\u0e08\u0e31\u0e2a\u0e21\u0e34\u0e19')\n# [<Stock JTS - updated just now>, <Stock JAS - updated just now>, <Stock JASIF - updated just now>, ...\n\nstock = Stock('PTT')\n# <Stock PTT - updated just now>\n\nstock.quarter_dataframe\n\n#                 Cash            DA  ...  FinancingActivities         Asset\n# Time                                ...                                   \n# 2009Q1  9.383006e+07  1.070218e+07  ...         3.101551e+07  9.453044e+08\n# 2009Q2  9.643438e+07  8.893013e+06  ...         3.195314e+07  1.042480e+09\n# 2009Q3  1.050549e+08  1.127702e+07  ...         1.100019e+07  1.099084e+09\n# 2009Q4  1.040559e+08  1.227756e+07  ...        -1.356621e+07  1.103590e+09\n# ...\n# 2019Q4  2.925425e+08  3.581462e+07  ...        -2.179443e+07  2.484439e+09\n# 2020Q1  2.543450e+08  3.586543e+07  ...        -2.705637e+07  2.499666e+09\n# 2020Q2  2.578579e+08  3.460213e+07  ...         2.117104e+07  2.449277e+09\n# [46 rows x 35 columns]\n\nstock.yearly_dataframe\n\n                # Cash            DA  ...  FinancingActivities         Asset\n# Fiscal                              ...                                   \n# 2009    1.040559e+08  4.314976e+07  ...         6.040263e+07  1.103590e+09\n# 2010    1.356320e+08  5.122258e+07  ...         3.761321e+06  1.249148e+09\n# 2011    1.161321e+08  5.531816e+07  ...        -4.542309e+07  1.402412e+09\n# 2012    1.369176e+08  6.523743e+07  ...         2.771070e+07  1.631320e+09\n# 2013    1.576835e+08  7.631456e+07  ...        -5.579036e+07  1.801722e+09\n# 2014    2.037854e+08  1.170070e+08  ...        -4.731543e+07  1.779179e+09\n# 2015    2.399779e+08  1.488855e+08  ...        -1.638133e+08  2.173996e+09\n# 2016    2.155664e+08  1.297570e+08  ...        -1.162034e+08  2.232331e+09\n# 2017    1.661890e+08  1.171472e+08  ...        -1.624979e+08  2.232314e+09\n# 2018    2.921843e+08  1.235563e+08  ...        -1.114676e+08  2.355484e+09\n# 2019    2.925425e+08  1.332042e+08  ...        -7.022567e+07  2.484439e+09\n# [11 rows x 35 columns]\n\n```\n\n### Columns Data\n\n```python\nclass QuarterFinancialSheetDatum(BaseModel):\n    security_id: str\n    fiscal: int\n    quarter: int\n    cash: Optional[str]\n    da: Optional[str]\n    debt_to_equity: Optional[str]\n    equity: Optional[str]\n    earning_per_share: Optional[str]\n    earning_per_share_yoy: Optional[str]\n    earning_per_share_qoq: Optional[str]\n    gpm: Optional[str]\n    gross_profit: Optional[str]\n    net_profit: Optional[str]\n    net_profit_yoy: Optional[str]\n    net_profit_qoq: Optional[str]\n    npm: Optional[str]\n    revenue: Optional[str]\n    revenue_yoy: Optional[str]\n    revenue_qoq: Optional[str]\n    roa: Optional[str]\n    roe: Optional[str]\n    sga: Optional[str]\n    sga_per_revenue: Optional[str]\n    total_debt: Optional[str]\n    dividend_yield: Optional[str]\n    book_value_per_share: Optional[str]\n    close: Optional[str]\n    mkt_cap: Optional[str]\n    price_earning_ratio: Optional[str]\n    price_book_value: Optional[str]\n    ev_per_ebit_da: Optional[str]\n    ebit_dattm: Optional[str]\n    paid_up_capital: Optional[str]\n    cash_cycle: Optional[str]\n    operating_activities: Optional[str]\n    investing_activities: Optional[str]\n    financing_activities: Optional[str]\n    asset: Optional[str]\n    end_of_year_date: Optional[str]\n```\n\n## Disclaimer\n\n\u0e40\u0e23\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e31\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e2b\u0e32\u0e22\u0e43\u0e14\u0e46\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e08\u0e32\u0e01 \u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25, library, source code,sample code, documentation, library dependencies \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46\n\n## FAQ\nQ: \u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2d\u0e48\u0e30 \u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e41\u0e17\u0e19\u0e2d\u0e48\u0e30 \ud83d\ude0b \u0e17\u0e33\u0e44\u0e07\u0e14\u0e35?\n\nA: \u0e16\u0e49\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 developer \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e48\u0e07 PR \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d pull request \u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e23\u0e31\u0e1a \u0e44\u0e21\u0e48\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e41\u0e01\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c\u0e1c\u0e34\u0e14 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e17\u0e33\u0e04\u0e39\u0e48\u0e21\u0e37\u0e2d \u0e22\u0e34\u0e19\u0e14\u0e35\u0e21\u0e32\u0e01\u0e46\u0e04\u0e23\u0e31\u0e1a \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e38\u0e19\u0e1c\u0e21\n\u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e08\u0e32\u0e04\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19 [Ko-fi](https://ko-fi.com/circleoncircles) \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d [patreon](https://www.patreon.com/CircleOnCircles) \u0e01\u0e47\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19\u0e04\u0e23\u0e31\u0e1a \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e43\u0e08\u0e1c\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e32\u0e07 [![Say Thanks!](https://img.shields.io/badge/Say%20Thanks-!-1EAEDB.svg)](https://saythanks.io/to/nutchanon@codustry.com)\n\nQ: \u0e41\u0e08\u0e49\u0e07\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e44\u0e07\u0e2d\u0e48\u0e30 ?\n\nA: \u0e16\u0e49\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 error \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19 stackoverflow \u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e23\u0e31\u0e1a \u0e16\u0e49\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 bug \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e02\u0e2d feature \u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19 issue \u0e21\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e23\u0e31\u0e1a\n\nQ: \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e44\u0e2b\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e04\u0e48\u0e44\u0e2b\u0e19 ?\n\nA: \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e18\u0e32\u0e23\u0e13\u0e30\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e04\u0e23\u0e31\u0e1a \u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e21\u0e35\u0e40\u0e27\u0e47\u0e1b Finnomena, Set, Settrade \u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e14\u0e49\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e07\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e30\u0e04\u0e23\u0e31\u0e1a\n\nQ: \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e17\u0e33\u0e44\u0e21 ?\n\nA: \u0e2a\u0e21\u0e31\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e19\u0e31\u0e01\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32 \u0e1c\u0e21\u0e01\u0e47\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e04\u0e23\u0e31\u0e1a \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e17\u0e38\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e17\u0e32\u0e07 data science \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e15\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e43\u0e04\u0e23\u0e17\u0e33\u0e04\u0e23\u0e31\u0e1a 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