用 python 分析基金！讓賺錢贏在起跑線！

你不理財，財不理你！python 也能幫你理財？

效果預覽

累計收益率走勢圖

基本信息結果

如何使用：

python3 + 一些第三方庫

import requests
import pandas
import numpy
import matplotlib
import lxml

配置 config.json 。code 配置基金代碼, useCache 是否使用緩存。

{
  "code":[
    "002736",
    "003328",
    "003547",
  ],
  "useCache":true
}

運行 fund_analysis.py

實現原理

數據獲取：

從每天基金網裏點開一個基金，在 chrome 開發者工具觀察加載了的文件。依次查找發現了一個 js 文件，裏面含有一些基金的基本信息。這是一個 js 文件。

獲取累計收益率信息須要在頁面作些操做，點擊累計收益裏的3年，觀察開發者工具的請求，很容易找到這個數據源是如何獲取的。這是個 json 數據。

基金費率表在另外一個頁面，咱們多找幾回能夠找到信息源地址。這是個 html 數據。

接着經過對 Hearders 的分析，用 request 模擬瀏覽器獲取數據（這裏不清楚的話能夠參考以前的文章）。最後將其保存在本地做爲緩衝使用。以累計收益率信息 json 爲例子，主要代碼以下。

filePath = f'./cache/{fundCode}.json'
requests_url='http://api.fund.eastmoney.com/pinzhong/LJSYLZS'
headers = {
  'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.87 Safari/537.36',
  'Accept': 'application/json' ,
  'Referer': f'http://fund.eastmoney.com/{fundCode}.html',
}
params={
    'fundCode': f'{fundCode}',
    'indexcode': '000300',
    'type': 'try',
}
requests_page=requests.get(requests_url,headers=headers,params=params)
with open(filePath, 'w') as f:
  json.dump(requests_page.json(), f)

數據分析：

對於 基本信息的 js 文件，讀取文件後做爲字符串，經過正則表達式獲取須要的數據。

例如獲取一年收益率能夠用如下代碼獲取。

syl_1n=re.search(r'syl_1n\s?=\s?"([^\s]*)"',data).group(1);

對於 累計收益率 json 數據，直接用 json 解析，找到須要數據進行篩選加工處理。

採用了 all_data[基金代碼][時間] = 累計收益率 的格式存儲，再經過 pandas 的 DataFrame 進行向上填充空數據。

df = DataFrame(all_data).sort_index().fillna(method='ffill')

對於 基金費率表 html 數據，採用 xpath 解析。xpath 路徑能夠直接用 chrome 獲取。

對於管理費率能夠參考如下代碼。

selector = lxml.html.fromstring(data);
# 管理費率
mg_rate=selector.xpath('/html/body/div[1]/div[8]/div[3]/div[2]/div[3]/div/div[4]/div/table/tbody/tr/td[2]/text()')[0]

數據存儲：

使用 DataFrame 中的 plot 能夠快速畫圖，使用 to_excel 保存在 Excel 表中。能夠參考如下代碼。

# 保存數據 
fig,axes = plt.subplots(2, 1)
# 處理基本信息
df2 = DataFrame(all_data_base)
df2.stack().unstack(0).to_excel(f'result_{time.time()}.xlsx',sheet_name='out')
df2.iloc[1:5,:].plot.barh(ax=axes[0],grid=True,fontsize=25)
# 處理收益
df=DataFrame(all_data).sort_index().fillna(method='ffill')
df.plot(ax=axes[1],grid=True,fontsize=25)
fig.savefig(f'result_{time.time()}.png')

小結

數據的獲取主要採用了爬蟲的基本方法，使用的是 requests 庫。而數據的解析和保存主要運用的是正則表達式、xpath解析庫以及 pandas 數據處理庫。

對於一個基金的分析遠遠不止於這些數據（例如持倉分佈，基金經理信息等），這裏只是作個引子，但願能給你們一個思路，若是你有想法或者不懂的地方，歡迎留言或私信交流！

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本文僅供我的學習交流使用，請勿用於其餘用途！

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參考資料