选择基金时,可以使用Python进行数据分析,以下是一些步骤和代码示例,帮助你筛选出表现优异的基金:
步骤:
获取基金排名信息
使用四四三三法则筛选排名靠前的基金。
获取基金的基本信息和夏普比率
进一步筛选出夏普比率高的基金。
基金趋势分析
分析基金的历史走势,选择表现强势的基金。
基金经理信息
获取基金经理的信息,并筛选出经验丰富且业绩优异的基金经理管理的基金。
代码示例:
导入必要的库
import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import tushare as ts
import ffn
import matplotlib.pyplot as plt
设置Tushare的token
ts.set_token('你的Tushare token')
pro = ts.pro_api()
获取公募基金列表
e = pro.fund_basic(market='E')
筛选条件:发行规模大于1亿,状态不是D,成立日期早于当前日期
ee = e[(e['issue_amount'] > 1) & (e['status'] != 'D') & (e['found_date'] < '2024-05-22')][['ts_code', 'name']]
定义函数获取基金数据
def fund(code):
df = pro.fund_daily(ts_code=code, start_date='2020-01-01', end_date='2024-05-22')
df.sort_values(by='trade_date', axis=0, ascending=True, inplace=True)
r = ffn.to_returns(df['close'])
value = (1 + r).cumprod()
md = ffn.calc_max_drawdown(value)
return value, md
获取基金数据并做可视化
fund_codes = ee['ts_code']
fund_values = []
fund_max_drawdowns = []
for code in fund_codes:
value, md = fund(code)
fund_values.append(value)
fund_max_drawdowns.append(md)
绘制收益率曲线和最大回撤图
for i, code in enumerate(fund_codes):
plt.plot(fund_values[i], label=f'基金 {code}')
plt.title('基金收益率与最大回撤')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('累计收益率')
plt.legend()
plt.show()
注意事项:
请确保你有合适的权限和工具来爬取网站数据,并且遵守网站的使用条款。
使用Tushare等API时,请确保你有合法的token,并遵循其使用规则。
代码示例中的日期和筛选条件可能需要根据当前日期进行调整。
以上步骤和代码可以帮助你筛选出表现优异的基金。
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