基金定投 常见的一种形式是定期定额投资,即每周或每月固定的时间段,向基金公司申购固定份额的基金。基金定投能够均匀老本、扩散危险,实现主动投资,所以基金定投又称为“懒人投资术”。明天次要用python带大家剖析一下,从统计数据上来看,到底什么时候定投取得收益的概率最大。
(本文为学习探讨,不作为投资倡议)
整体思路:选取肯定的时间段,别离模仿周一至周五定投,比拟最终受害状况,确定基金定投最合适的工夫。
上面开始具体介绍:
第一步:网站剖析,剖析数据交换url
以天天基金网为例,轻易找一只基金
关上Chrome自带的开发者工具,点击下一页,从 Network 分页里找到数据传输接口(对于开发者工具的应用,可参见 Crossin:爬虫必备工具,把握它就解决了一半的问题)
点击此申请,关上响应数据
就是它没错了,接着咱们看看该url的参数
Callback能够疏忽,fundcode为该基金代码,pageIndex为以后页码,pageSize为返回数据条数,这里一次返回20条,startData和endData别离为起始工夫和终止工夫,然而都为空值,最初一个参数也不必管。
第二步:requests模仿申请,失去数据
失常状况,应该是for循环,一页一页的取数据,然而咱们从第一步能够看到,该url参数中含有起始、截止工夫,那咱们能够试试,能不能疏忽页码信息,以工夫为截点失去返回数据,改一下url构造,开始模仿申请:
startDate = '2018-01-13' #起始工夫 endDate = '2020-02-28' #截止工夫 header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:69.0) Gecko/20100101 Firefox/69.0', 'Referer': 'http://fundf10.eastmoney.com/jjjz_{0}.html'.format(fundCode) } url = 'http://api.fund.eastmoney.com/f10/lsjz?fundCode={0}&pageIndex={1}&pageSize=5000&startDate={2}&endDate={3}&_=1555586870418?'.format(fundCode, pageIndex, startDate, endDate) response = requests.get(url, headers=header) result=json.loads(response.text) print(result) for j in result['Data']['LSJZList']: print(j)
返回数据为
的确能按此url构造返回数据,然而貌似只有20条,起初还认为是网站接口限度问题,最初发现是pageSize没有设置,索性间接设置为5000,再来一次
这样就全进去了。
第三步:结构模型,模仿定投计算最终收益
具体过程如下:
先将日期转换为星期,而后将周一至周五分类,以周五定投为例,每次定投100,将每次定投金额按当天净值转化为份额,而后与之前份额累加:
total = [0] * 5 # 到期后总份额 count = [0] * 5 # 每日定投次数 for j in result['Data']['LSJZList'][::-1]: if j['JZZZL']=='': pass else: weekday = int(datetime.strptime(j['FSRQ'], '%Y-%m-%d').weekday()) DWJZ = float(j['DWJZ']) # 净值 total[weekday] = total[weekday]+money/DWJZ count[weekday] += 1
最初依据最初的净值将份额转化为金额:
total_money=[] #依据份额算出总金额 for t, i in enumerate(total): total_money.append(i*DWJZ) print("周{0}定投最终金额{1}".format(t+1, i*DWJZ), "定投{0}次".format(count[t]))
返回后果:
周1定投最终金额10702.031523199748 定投87次 周2定投最终金额10916.721436831616 定投89次 周3定投最终金额10762.509365370352 定投87次 周4定投最终金额10880.683965470516 定投88次 周5定投最终金额10375.517539233546 定投84次
第四步:用matplotlib画柱状图
1.首先设置失常显示中文标签,SimHei为中文字体,用plt.figure建1个15×8的画布,设置题目内容、字体色彩、字体粗细及大小
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # windows 用来失常显示中文标签 # plt.rcParams["font.family"] = 'Arial Unicode MS' # mac 用来失常显示中文标签 plt.figure(figsize=(15, 10), dpi=80) plt.title('{0}基金模仿定投收益图'.format(fundCode), color='blue', fontweight=800, size=50) profit_list = [round((i-100*j)/(100*j), 4) for i, j in zip(total_money, count)] # 到期后总收益率
成果如下:
2.而后用plt.bar画柱状图大小,第一个代表该日增长的概率,第二个为该日累计增长的收益,plt.bar内的label参数为图签,然而要用plt.legend放止图签与图像重合显示不进去,调整y轴坐标范畴以便于查看,最初设置坐标轴粗细。
name_list = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五'] x = range(len(name_list)) minytick=int(min(total_money))-1000 maxytick=int(max(total_money))+1000 plt.bar(x, [i for i in total_money], label='该日定投最终收益', width=0.4, color='y') # 参数 m、m2、r 用来调整高度比例 m = sum(total_money) / 5 m2 = min(profit_list) r = 50000 plt.bar([i+0.4 for i in x], [(i-m2)*r + m for i in profit_list], label='该日定投收益率', width=0.4, color='r') plt.legend(loc="upper left") # 避免label和图像重合显示不进去 plt.xticks(x, name_list, size=20) # x坐标 plt.ylim(minytick, maxytick) plt.yticks(range(minytick, maxytick, 200), size=20) # y坐标 ax = plt.gca();#取得坐标轴的句柄 ax.spines['left'].set_linewidth(3) ; ####设置右边坐标轴的粗细 ax.spines['bottom'].set_linewidth(3) ; ###设置底部坐标轴的粗细
3.欠缺标签、网格、文字等设置
for a, b, c in zip(x, total_money, count): plt.text(a, b+0.05, '%.1f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=15) plt.text(a, b+100, '定投{}次'.format(c), ha='center', va='bottom', fontsize=15, color='r') for a, b in zip(x, profit_list): plt.text(a+0.4, (b-m2)*r + m, '%.4f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=15) plt.text(2, maxytick+300, '工夫:{0}至{1}'.format(startDate, endDate), fontsize=20) plt.grid(axis="y") #生成网格'''
第五步:统计分析
咱们先多尝试几只不同基金不同时段的状况,画出直方图:
仅从几个个例很难看出什么法则。所以进一步的,咱们随机选10支基金,再随机选10个时间段,画出收益散布的散点图,并计算出平均值:
从上述的统计后果中来看,周四、五定投的收益通常要大于周一、周二定投的收益。
不过咱们这里选取的数据量并不多,你也能够本人在代码中减少更多的基金代码和工夫来测试。
当然咯,此演示后果仅作为参考,股市变化莫测,不可能齐全预测,请大家审慎操作。
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