基金持仓数据分析,满仓干还是等风来?

Python预测基金净值:keras神经网络 Python基金数据实战分析:神经网络预测基金净值如何搭建神经网络预测基金净值一、时间窗口二、爬基金数据,建立训练集、验证集、测试集三、建模,读入数据,训练,验证四、看图总结 如何搭建神经网络预测基金净值 有一种观点:利用股票历史股价数据,搭建神经网络深度学习,预测股票未来走势,是外行人士的发神经。原因不外乎这些:首先,现有的量价指标等分析工具,远比仅研究历史股价数据靠谱;其次,涨停板的限制、新股N个涨停、停盘之后的补涨补跌等等,是股价历史数据自身无法解释和预测的;最后,不同股票差异太大,有人做出这种“归一 阅读详情

前言

哈喽大家好,你们有没有理财产品呢?不是推销哈,是分享一篇对基金数据分析的文章,为了照顾对基金完全不懂的童鞋,文章前面特意做了小科普,帮助你理解指数型基金、股票型基金的概念。

接着才用Python去爬取这些基金收益的数据,从6个维度全方面分析,最后得出相应的理财建议,当然了,投资有风险,入市需谨慎,这篇文章的重点也只是在数据分析上,大家千万不要过度迷信结论哦~

正文

本篇为系列文章的第四篇,是对21年三季度的基金持仓披露数据进行分析

篇幅较长,阅读会花 5-10 分钟,读完本篇文章,你可能会收获以下几点:

  • 今年的股票型基金整体收益情况?
  • 今年的优秀基金经理有哪些?
  • 今年的优秀基金有哪些?
  • 后续看好的方向是什么?
  • 满仓干还是等风来?

1. 正文

ok,和往常几篇文章一样,本文分为三部分:

  • ① 4 种基金的大致介绍
  • ② 爬取基金收益数据及TOP300收益的基金最新持仓
  • ③ 从6个维度进行基金数据分析

鉴于本篇文章的整体基调是围绕基金所做的分析,所以对于基金是什么有必要做一个简单的介绍。

当然,也只是止步于简单的介绍。本篇更多的是在对近几年发行的基金收益、持仓等数据进行爬取,做一个简单的分析

目前各基金公司披露的持仓数据都是截止 2021年第三季度,后续也会披露最新持仓数据,到时候 小一会继续跟踪分析,记得到时候回来看更新!

ok,直接开始,go


 

1.1 基金介绍

只想看分析的同学可以 直接滑到第三小节

只想看结论的同学可以 直接滑到文末

先来说说基金是什么?

首先,对于基金,大致可以分为:货币型基金、债券型基金、混合型基金、股票型基金等等

主要说一下这几个各自是什么,后面我们针对性的用数据去分析。

货币型基金

只投资于货币市场,例如像银行存款,国家或者企业发行的短期债券等,因为波动性较小、风险较低,所以可以等同于储蓄产品一样。

类似的像余额宝就是货币型基金,评价这种货币型基金主要看:七日年化收益率和万份收益。

这个比较容易理解,风险也很低,个人要选择货币型基金就直接余额宝完事,T+0,简简单单。

债券型基金

相比货币型基金,债券型基金投资的债券期限比较长,除了债券,也可以投资股票。

债券基金相对于货币基金有一定的风险,但从长期来看,收益也会更高点。

混合型基金

相比债券型基金,混合型基金除了债券,还可以投资不同风格的股票。

混合型基金根据股票和债券的占比,又细分为 偏股型基金 和配置型基金等等。

相比前两者,混合型基金实现投资的多元化,无需去分别购买风格不同的股票型基金、债券型基金和货币基金。

股票型基金

股票型基金是指投资于股票市场的基金,其中股票仓位不能低于80%。

股票型基金可以细分为主动型和被动型(指数型基金)等,相比主动型,指数型会更稳健些,紧跟大盘指数波动

相比前三者,股票基金属于 高风险高收益类 的基金。

下面来看今天的核心:爬虫+分析

2. 基金数据爬取

爬虫部分的核

Python爬虫实战项目------爬取天天基金 爬虫实战项目------爬取天天基金 功能展示 技术 语言:python Beautifulsoup解析html js2py解析JavaScript python 爬虫 正则表达式提取数据 界面设计用的PyQt5 功能片段 伪装头 # headers headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/7 阅读详情

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