greenblat.py

#!/usr/bin/env python3

import re
import urllib.request
import urllib.parse
import http.cookiejar

from lxml.html import fragment_fromstring
from collections import OrderedDict

def get_data(*args, **kwargs):
    url = 'http://www.fundamentus.com.br/resultado.php'
    cj = http.cookiejar.CookieJar()
    opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cj))
    opener.addheaders = [('User-agent', 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; rv:2.2) Gecko/20110201'),
                         ('Accept', 'text/html, text/plain, text/css, text/sgml, */*;q=0.01')]

    # Aqui estão os parâmetros de busca das ações
    # Estão em branco para que retorne todas as disponíveis
    data = {'pl_min':'',
            'pl_max':'',
            'pvp_min':'',
            'pvp_max' :'',
            'psr_min':'',
            'psr_max':'',
            'divy_min':'',
            'divy_max':'',
            'pativos_min':'',
            'pativos_max':'',
            'pcapgiro_min':'',
            'pcapgiro_max':'',
            'pebit_min':'',
            'pebit_max':'',
            'fgrah_min':'',
            'fgrah_max':'',
            'firma_ebit_min':'',
            'firma_ebit_max':'',
            'margemebit_min':'',
            'margemebit_max':'',
            'margemliq_min':'',
            'margemliq_max':'',
            'liqcorr_min':'',
            'liqcorr_max':'',
            'roic_min':'',
            'roic_max':'',
            'roe_min':'',
            'roe_max':'',
            'liq_min':'',
            'liq_max':'',
            'patrim_min':'',
            'patrim_max':'',
            'divbruta_min':'',
            'divbruta_max':'',
            'tx_cresc_rec_min':'',
            'tx_cresc_rec_max':'',
            'setor':'',
            'negociada':'ON',
            'ordem':'1',
            'x':'28',
            'y':'16'}

    with opener.open(url, urllib.parse.urlencode(data).encode('UTF-8')) as link:
        content = link.read().decode('ISO-8859-1')

    pattern = re.compile('<table id="resultado".*</table>', re.DOTALL)
    reg = re.findall(pattern, content)[0]
    page = fragment_fromstring(reg)
    lista = OrderedDict()

    for rows in page.xpath('tbody')[0].findall("tr"):
        lista.update({rows.getchildren()[0][0].getchildren()[0].text: {'cotacao': rows.getchildren()[1].text,
                                                                       'P/L': rows.getchildren()[2].text,
                                                                       'P/VP': rows.getchildren()[3].text,
                                                                       'PSR': rows.getchildren()[4].text,
                                                                       'DY': rows.getchildren()[5].text,
                                                                       'P/Ativo': rows.getchildren()[6].text,
                                                                       'P/Cap.Giro': rows.getchildren()[7].text,
                                                                       'P/EBIT': rows.getchildren()[8].text,
                                                                       'P/Ativ.Circ.Liq.': rows.getchildren()[9].text,
                                                                       'EV/EBIT': rows.getchildren()[10].text,
                                                                       'EBITDA': rows.getchildren()[11].text,
                                                                       'Mrg.Liq.': rows.getchildren()[12].text,
                                                                       'Liq.Corr.': rows.getchildren()[13].text,
                                                                       'ROIC': rows.getchildren()[14].text,
                                                                       'ROE': rows.getchildren()[15].text,
                                                                       'Liq.2m.': rows.getchildren()[16].text,
                                                                       'Pat.Liq': rows.getchildren()[17].text,
                                                                       'Div.Brut/Pat.': rows.getchildren()[18].text,
                                                                       'Cresc.5a': rows.getchildren()[19].text}})
    
    return lista

if __name__ == '__main__':
    fundamentus = get_data()
    lista_pl = list()
    
    # Remover PL negativo e ROE negativo
    for k, v in fundamentus.items():
        if float(v['P/L'].replace('.', '').replace(',','.')) <= 0:
            continue
        if float(v['ROE'].replace('.', '').replace(',','.').rstrip('%')) <= 0:
            continue
        else:
            lista_pl.append([k, v['P/L'], v['ROE']])
    
    # Criar lista ROE
    lista_roe = sorted(lista_pl, key=lambda x:float(x[2].replace('.', '').replace(',','.').rstrip('%')))
    lista_roe.reverse()
    
    # Lista resultado: Ativo, PL, ROE, Ranking PL, Ranking ROE, Ranking GreenBlat
    lista_final = list()
    
    for i in lista_pl:
        n_pl = lista_pl.index(i) + 1
        n_roe = lista_roe.index(i) + 1
        lista_final.append([i[0], i[1], i[2], n_pl, n_roe, n_pl + n_roe])
        
    lista_final.sort(key=lambda x: x[5])
    
    print('{0:<8} {1:<8} {2:<10} {3:<11} {4:<13} {5:<18}'.format('Ativo',
                                                                 'PL',
                                                                 'ROE',
                                                                 'Ranking PL',
                                                                 'Ranking ROE',
                                                                 'Ranking GreenBlat'))
    
    print('-'*73)
    for i in lista_final:
        print('{0:<8} {1:<8} {2:<10} {3:<11} {4:<13} {5:<18}'.format(i[0],
                                                                     i[1],
                                                                     i[2],
                                                                     i[3],
                                                                     i[4],
                                                                     i[5]))

Ordena as empresas do IBOVESPA segundo a fórmula de GreenBlat (The little book that beats the market) utilizando dados do site fundamentus (www.fundamentus.com.br)