forked from y7iia/Financials
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
financials.py
375 lines (342 loc) · 15.2 KB
/
financials.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
import streamlit as st
import pandas as pd
import yfinance as yf
import logging
companies = {'2222.SR': 'أرامكو السعودية',
'1180.SR': 'الأهلي السعودي',
'2082.SR': 'أكوا باور',
'1010.SR': 'الرياض',
'1150.SR': 'الإنماء',
'2350.SR': 'كيان السـعودية',
'1211.SR': 'معادن',
'2310.SR': 'سبكيم العالمية',
'7020.SR': 'اتحاد اتصالات',
'2380.SR': 'بترو رابغ',
'2001.SR': 'كيمانول',
'2330.SR': 'المتقدمة',
'2060.SR': 'التصنيع',
'7203.SR': 'علم',
'1050.SR': 'السعودي الفرنسي',
'1202.SR': 'مبكو',
'4261.SR': 'ذيب',
'4004.SR': 'دله الصحية',
'1111.SR': 'مجموعة تداول',
'5110.SR': 'كهرباء السعودية',
'2010.SR': 'سابك',
'1140.SR': 'البلاد',
'1810.SR': 'سيرا القابضة',
'2280.SR': 'المراعي',
'2170.SR': 'اللجين القابضة',
'8210.SR': 'بوبا العربية',
'3020.SR': 'أسمنت اليمامة',
'2250.SR': 'المجموعة السعودية',
'4300.SR': 'دار الأركان',
'1830.SR': 'وقت اللياقة',
'4030.SR': 'البحري',
'4291.SR': 'الوطنية للتربية والتعليم',
'2050.SR': 'صافولا',
'4005.SR': 'رعاية',
'4007.SR': 'الحمادي',
'2290.SR': 'ينساب',
'2300.SR': 'صناعة الورق',
'2270.SR': 'سدافكو',
'8250.SR': 'جي آي جي',
'4013.SR': 'د. سليمان الحبيب',
'4210.SR': 'الأبحاث والتسويق',
'4003.SR': 'إكسترا',
'3040.SR': 'أسمنت القصيم',
'4161.SR': 'بن داود',
'3030.SR': 'أسمنت السعودية',
'4009.SR': 'المستشفى السعودي الألماني',
'4260.SR': 'بدجت السعودية',
'4347.SR': 'بنيان ريت',
'4290.SR': 'الخليج للتدريب',
'4344.SR': 'سدكو كابيتال ريت',
'4310.SR': 'مدينة المعرفة',
'3090.SR': 'أسمنت تبوك',
'4334.SR': 'المعذر ريت',
'3091.SR': 'أسمنت الجوف',
'8030.SR': 'ميدغلف للتأمين',
'4280.SR': 'المملكة',
'4336.SR': 'ملكية ريت',
'4332.SR': 'جدوى ريت الحرمين',
'4345.SR': 'الأنماء ريت للتجزئة',
'4031.SR': 'الخدمات الأرضية',
'4340.SR': 'الراجحي ريت',
'4338.SR': 'الأهلي ريت 1',
'8160.SR': 'التأمين العربية',
'4002.SR': 'المواساة',
'2210.SR': 'نماء للكيماويات',
'8280.SR': 'العالمية',
'4333.SR': 'تعليم ريت',
'4020.SR': 'العقارية',
'4001.SR': 'أسواق ع العثيم',
'4346.SR': 'ميفك ريت',
'3005.SR': 'أم القرى',
'8240.SR': 'تشب العربية',
'8070.SR': 'الدرع العربي',
'2040.SR': 'الخزف السعودي',
'8120.SR': 'إتحاد الخليج الأهلية',
'3004.SR': 'أسمنت الشمالية',
'4348.SR': 'الخبير ريت',
'4162.SR': 'المنجم',
'2070.SR': 'الدوائية',
'8170.SR': 'الاتحاد للتأمين',
'4150.SR': 'التعمير',
'4330.SR': 'الرياض ريت',
'8270.SR': 'بروج للتأمين',
'6001.SR': 'حلواني إخوان',
'4342.SR': 'جدوى ريت السعودية',
'8050.SR': 'سلامة',
'4230.SR': 'البحر الأحمر',
'4335.SR': 'مشاركة ريت',
'3003.SR': 'أسمنت المدينة',
'6012.SR': 'ريدان الغذائية',
'4160.SR': 'ثمار',
'3080.SR': 'أسمنت الشرقية',
'4061.SR': 'أنعام القابضة',
'3050.SR': 'أسمنت الجنوبية',
'8100.SR': 'سايكو',
'1820.SR': 'مجموعة الحكير',
'8012.SR': 'جزيرة تكافل',
'4320.SR': 'الأندلس',
'4006.SR': 'أسواق المزرعة',
'1303.SR': 'صناعات كهربائية',
'3010.SR': 'أسمنت العربية',
'4337.SR': 'مشاعر ريت',
'8150.SR': 'أسيج',
'1320.SR': 'الأنابيب السعودية',
'4292.SR': 'عطاء التعليمية',
'3002.SR': 'أسمنت نجران',
'4190.SR': 'جرير',
'2340.SR': 'العبداللطيف',
'1201.SR': 'تكوين',
'6020.SR': 'جاكو',
'6002.SR': 'هرفي للأغذية',
'3008.SR': 'الكثيري القابضة',
'4191.SR': 'أبو معطي',
'4339.SR': 'دراية ريت',
'4270.SR': 'طباعة وتغليف',
'8311.SR': 'عناية',
'3001.SR': 'أسمنت حائل',
'8260.SR': 'الخليجية العامة',
'4010.SR': 'دور',
'6090.SR': 'جازادكو',
'4180.SR': 'مجموعة فتيحي',
'8200.SR': 'الإعادة السعودية',
'4100.SR': 'مكة للإنشاء',
'4012.SR': 'ثوب الأصيل',
'8310.SR': 'أمانة للتأمين',
'6010.SR': 'نادك',
'4040.SR': 'سابتكو',
'2130.SR': 'صدق',
'1214.SR': 'الحسن شاكر',
'2080.SR': 'غازكو',
'8180.SR': 'الصقر للتأمين',
'1212.SR': 'أسترا الصناعية',
'8060.SR': 'ولاء للتأمين',
'2140.SR': 'أيان للاستثمار',
'8312.SR': 'الإنماء طوكيو م',
'2281.SR': 'تنمية',
'4200.SR': 'الدريس',
'2110.SR': 'الكابلات',
'7201.SR': 'بحر العرب',
'2370.SR': 'مسك',
'6070.SR': 'الجوف',
'4008.SR': 'ساكو',
'8190.SR': 'المتحدة للتأمين',
'1210.SR': 'بي سي آى',
'4331.SR': 'الجزيرة ريت',
'2220.SR': 'معدنية',
'1213.SR': 'نسيج',
'2160.SR': 'أميانتيت',
'2200.SR': 'أنابيب',
'1301.SR': 'أسلاك',
'4141.SR': 'العمران للصناعة والتجارة',
'4110.SR': 'باتك',
'2100.SR': 'وفرة',
'2081.SR': 'الخريف',
'1831.SR': 'مهارة',
'3060.SR': 'أسمنت ينبع',
'4080.SR': 'سناد القابضة',
'2360.SR': 'الفخارية',
'6004.SR': 'التموين',
'8020.SR': 'ملاذ للتأمين',
'1020.SR': 'الجزيرة',
'1182.SR': 'أملاك',
'6060.SR': 'الشرقية للتنمية',
'3007.SR': 'زهرة الواحة للتجارة',
'8040.SR': 'أليانز إس إف',
'2180.SR': 'فيبكو',
'8300.SR': 'الوطنية',
'6050.SR': 'الأسماك',
'2240.SR': 'الزامل للصناعة',
'8230.SR': 'تكافل الراجحي',
'6013.SR': 'التطويرية الغذائية',
'6040.SR': 'تبوك الزراعية',
'7200.SR': 'إم آي إس',
'4090.SR': 'طيبة',
'4240.SR': 'سينومي ريتيل',
'4050.SR': 'ساسكو',
'4011.SR': 'لازوردي',
'2230.SR': 'الكيميائية',
'1321.SR': 'أنابيب الشرق',
'1302.SR': 'بوان',
'4051.SR': 'باعظيم',
'7040.SR': 'عذيب للاتصالات',
'2320.SR': 'البابطين',
'8010.SR': 'التعاونية',
'1304.SR': 'اليمامة للحديد',
'2090.SR': 'جبسكو',
'4140.SR': 'صادرات',
'4070.SR': 'تهامة للإعلان',
'4081.SR': 'النايفات',
'2030.SR': 'المصافي',
'4321.SR': 'سينومي سنترز',
'7202.SR': 'سلوشنز',
'7030.SR': 'زين السعودية',
'4250.SR': 'جبل عمر',
'2190.SR': 'سيسكو',
'4130.SR': 'الباحة',
'4071.SR': 'العربية',
'2150.SR': 'زجاج',
'4220.SR': 'إعمار',
'4014.SR': 'دار المعدات الطبية',
'4170.SR': 'شمس',
'1832.SR': 'صدر',
'2120.SR': 'المتطورة',
'1120.SR': 'الراجحي',
'2020.SR': 'سابك للمغذيات الزراعية',
'1030.SR': 'استثمار',
'1080.SR': 'العربي الوطني',
'1060.SR': 'ساب',
'7010.SR': 'اس تي سي',
'4163.SR': 'الدواء',
'4164.SR': 'النهدي',
'1322.SR': 'أماك',
'4701.SR': 'الخبير للدخل',
'1183.SR': 'سهل',
'4322.SR': 'رتال',
'6014.SR': 'الآمار',
'2282.SR': 'نقي',
'2381.SR': 'الحفر العربية',
'2083.SR': 'مرافق',
'6015.SR': 'أمريكانا',
'4142.SR': 'كابلات الرياض',
'2223.SR': 'لوبريف',
'4192.SR': 'السيف غاليري',
'7204.SR': 'توبي',
'1833.SR': 'الموارد',
'4015.SR': 'جمحوم فارما',
'4082.SR': 'مرنة',
'2283.SR': 'المطاحن الأولى',
'4323.SR': 'سمو'}
# Configure logger
logging.basicConfig(format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', level=logging.INFO)
# Function to fetch financial data
def fetch_financial_data(ticker, financial_type, frequency):
try:
t = yf.Ticker(ticker)
if financial_type == 'income statement':
data = t.financials if frequency == 'yearly' else t.quarterly_financials
elif financial_type == 'balance sheet':
data = t.balance_sheet if frequency == 'yearly' else t.quarterly_balance_sheet
elif financial_type == 'cash flow':
data = t.cashflow if frequency == 'yearly' else t.quarterly_cashflow
else:
logging.error(f"Invalid financial type: {financial_type}")
return None
return data.iloc[:, 0:1]
except Exception as e:
logging.error(f"Error fetching data for {ticker}: {str(e)}")
return None
def aggregate_financial_data(tickers, financial_type, frequency):
# Empty dictionary to store data
data = {}
# Loop over tickers
for ticker in tickers:
ticker_data = fetch_financial_data(ticker, financial_type, frequency)
if ticker_data is not None:
data[ticker] = ticker_data
# Combine all data into a single DataFrame and transpose
try:
df = pd.concat(data, axis=1).T
df = df.reset_index(level=1, drop=True) # Remove the date index
except Exception as e:
logging.error(f"Error processing data: {str(e)}")
return None
return df
# TASI dictionary (Always Update this dict)
tasi = {'الطاقة': ['2222.SR', '4030.SR', '4200.SR', '2030.SR', '2381.SR'],
'البتروكيماويات': ['2350.SR', '1211.SR', '2310.SR', '2380.SR', '2001.SR', '2330.SR', '2060.SR', '2010.SR', '2170.SR', '2250.SR', '2290.SR', '2210.SR', '1210.SR', '2020.SR', '2223.SR'],
'الأسمنت': ['3020.SR', '3040.SR', '3030.SR', '3090.SR', '3091.SR', '3005.SR', '3004.SR', '3003.SR', '3080.SR', '3050.SR', '3010.SR', '3002.SR', '3001.SR', '3060.SR'],
'البنوك': ['1180.SR', '1010.SR', '1150.SR', '1050.SR', '1140.SR', '1020.SR', '1182.SR', '1120.SR', '1030.SR', '1080.SR', '1060.SR', '1183.SR'],
'التأمين': ['8210.SR', '8250.SR', '8030.SR', '8160.SR', '8280.SR', '8240.SR', '8070.SR', '8120.SR', '8170.SR', '8270.SR', '8050.SR', '8100.SR', '8012.SR', '8150.SR', '8311.SR', '8260.SR', '8200.SR', '8310.SR', '8180.SR', '8060.SR', '8312.SR', '8190.SR', '8020.SR', '8040.SR', '8300.SR', '8230.SR', '8010.SR'],
'الرعاية الصحية': ['4004.SR', '4005.SR', '4007.SR', '4013.SR', '4009.SR', '4002.SR', '2140.SR', '2230.SR', '4014.SR'],
'التطبيقات وخدمات التقنية': ['7203.SR','7201.SR','7200.SR', '7202.SR', '7204.SR'],
'الإتصالات': ['7020.SR', '7040.SR', '7030.SR', '7010.SR'],
'الإستثمار والتمويل': ['1111.SR', '4280.SR', '4080.SR', '4081.SR', '4130.SR', '2120.SR', '4082.SR'],
'إدارة وتطوير العقارات': ['4300.SR', '4310.SR', '4020.SR', '4150.SR', '4230.SR', '4320.SR', '4100.SR', '4090.SR', '4321.SR', '4250.SR', '4220.SR', '4322.SR', '4323.SR'],
'الأدوية': ['2070.SR', '4015.SR'],
'الإعلام والترفيه': ['4210.SR', '4070.SR', '4071.SR'],
'الخدمات الإستهلاكية': ['1810.SR', '1830.SR', '4291.SR', '4290.SR', '6012.SR','6013.SR','1820.SR', '4292.SR', '6002.SR', '4010.SR', '4170.SR','6014.SR', '6015.SR'],
'الخدمات التجارية والمهنية': ['4270.SR', '1831.SR', '6004.SR', '1832.SR', '1833.SR'],
'السلع الرأسمالية': ['2040.SR', '1303.SR', '1212.SR', '2110.SR', '2370.SR', '2160.SR', '4141.SR', '2360.SR', '1302.SR', '2320.SR', '4140.SR', '4142.SR'],
'السلع طويلة الاجل': ['2340.SR','4180.SR', '4012.SR', '2130.SR', '1213.SR', '4011.SR'],
'المرافق العامة': ['2082.SR', '5110.SR', '2080.SR', '2081.SR', '2083.SR'],
'المواد الأساسية': ['1202.SR', '2300.SR', '1320.SR', '1201.SR', '3008.SR', '2220.SR', '2200.SR', '1301.SR', '3007.SR', '2180.SR', '2240.SR', '1321.SR', '1304.SR', '2090.SR', '2150.SR', '1322.SR'],
'النقل': ['4261.SR', '4260.SR', '4031.SR', '4040.SR', '4110.SR', '2190.SR'],
'انتاج الأغذية': ['2280.SR', '2050.SR', '2270.SR', '6001.SR', '6020.SR', '6090.SR', '6010.SR', '2281.SR', '6070.SR', '2100.SR', '6060.SR', '6050.SR', '6040.SR', '2282.SR', '2283.SR'],
'تجزئة الأغذية': ['4161.SR', '4001.SR', '4162.SR', '4160.SR', '4061.SR', '4006.SR', '4163.SR', '4164.SR'],
'تجزئة السلع الكمالية': ['4003.SR', '4190.SR', '4191.SR', '1214.SR', '4008.SR','4240.SR', '4050.SR', '4051.SR', '4192.SR'],
}
# Streamlit code
st.title('القوائم المالية لقطاعات سوق الأسهم السعودي')
st.markdown(' @telmisany - برمجة يحيى التلمساني')
# Dropdown for selecting the sector
selected_sector = st.selectbox('اختر القطاع', [''] + list(tasi.keys()))
# Define a dictionary for English-Arabic financial type
dic = {
'income statement': 'قائمة الدخل',
'balance sheet': 'قائمة المركز المالي',
'cash flow': 'التدفقات النقدية'
}
# Dropdown for selecting the financial type in Arabic
financial_type_ARABIC = st.selectbox('اختر القائمة المالية', [''] + list(dic.values()))
# Find the corresponding English term
financial_type = [k for k, v in dic.items() if v == financial_type_ARABIC][0] if financial_type_ARABIC else ""
# Define a dictionary for English-Arabic frequency
dic_frq = {'yearly': 'سنوي', 'quarterly': 'ربع سنوي'}
# Dropdown for selecting the frequency in Arabic
frequency_ARABIC = st.selectbox('اختر الفترة', [''] + list(dic_frq.values()))
# Find the corresponding English term
frequency = [k for k, v in dic_frq.items() if v == frequency_ARABIC][0] if frequency_ARABIC else ""
# Button for submitting the input
if st.button("Submit"):
# Get the list of tickers for the selected sector
tickers = tasi[selected_sector]
# Fetch data
df = aggregate_financial_data(tickers, financial_type, frequency)
# Display data
if df is not None:
df.index.names = ['Ticker']
df = df.rename(index=companies)
df = df.round(2) # Round all numbers in the DataFrame to 2 decimal places
df = df.div(1000000) # Divide all numbers in the DataFrame by 1,000,000
st.write(df.T)
else:
st.error("تعذر جلب البيانات")
# Add a statement
st.write("> **ملاحظة: جميع الأرقام بالمليون ريال سعودي** ")
st.write('\n')
st.markdown('[أنظر ايضا: آراء المحللين](https://twitter.com/telmisany/status/1701640774138445878)')
st.write('\n')
st.markdown('[أنظر ايضا: حاسبة الدعوم والمقاومات](https://twitter.com/telmisany/status/1700897237096640791)')
st.write('\n')
st.markdown('[أنظر ايضا: الأرباح المبقاة](https://twitter.com/telmisany/status/1700128870349811959)')
st.write('\n')
st.markdown('[أنظر ايضا: القيمة العادلة للسهم بطريقة جراهام](https://twitter.com/telmisany/status/1703795674410590680)')
# Add three empty lines for spacing
st.write('\n\n\n')
# Add a hyperlink to your Twitter account
st.markdown('[X تابعني في منصة](https://twitter.com/telmisany)')