python数据分析实例1-基金定投_fund=str(i)啥意思-优快云博客

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本文通过量化分析，探讨了对沪深300指数基金进行定期定额投资（定投）的策略效果，包括不同时间段内的收益率计算与可视化，以及不同定投周期对收益的影响。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

需要完成的任务

1. 假设定投的金额是500元，每周定投一次，据此计算2019年对**沪深300指数**基金进行定投的收益率
2. 假设定投的金额是500元，每周定投一次，据此**分别**计算从2002年开始到2019年，每年定投**沪深300指数基金**的收益率并将结果可视化
3. 探索不同的定投策略，看看你能否得到更好的定投收益呢？

注：不同的定投策略可以是改变定投周期（比如从每周定投到每月定投），改变定投金额（比如从固定金额到固定比例），设定止损或者止盈策略等等。

建议和流程：

1. 加载模块 - 常见的numpy/pandas/datetime/matplotlib等
2. 定义参数 - 用于基金定投的一些参数；比如定投金额，定投周期等
3. 数据获取 - 定义get_data()函数用于获取数据 （hint: pandas的read_csv()函数） 
4. 数据预处理 - 调用pandas对象的head()方法预览少量数据
5. 数据可视化 - 调用pandas对象的plot()方法进行简单的数据可视化
6. 数据分析 - 定义invest()函数实现定投功能
7. 结果评估 - 输出分析结果并可视化

这里所使用的接口:

http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=003833&start=19901219&end=20200228&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;VOTURNOVER;VATURNOVER
其中:
code参数后面的7位整数代表了股票代码；比如0000001指的是上证指数。注意这串数字要分0和000001两部分看。0代表sh，1代表sz。所以0000001其实是sh000001的意思。同理，0 000300也就是sh000300 沪深300的代码。
start和end参数后面的8位整数代表年（xxxx）月(xx)日(xx)
fields选项中，TCLOSE，HIGH,LOW,TOPEN分别表示当日的收盘，最高，最低，开盘价；LCLOSE表示昨日收盘价。CHG,PCHG,VOTURNOVER,VAT分别表示涨跌额，涨跌幅，成交量，成交金额。

一.计算2019年对沪深300指数基金进行定投的收益

# -*- coding: UTF-8 -*-
import operator as op
from datetime import datetime,timedelta
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

'''
加载数据
input:
    index_no: 指数编号,比如沪深300指数的编号为 000300
    start_date：开始日期,格式为 2018-04-03
    end_date：结束日期,格式为 2018-04-03
output:
    指数列表，只包含日期和收盘价    
'''
def load(index_no, start_date, end_date):
    file = './数据/' + index_no + '.csv'
    f = open(file,'r')
    indices = {}
    for line in f.readlines():
        arr = line.strip().split(',')
        dt = arr[0]
        if op.lt(start_date,dt) and op.lt(dt,end_date) :
            indices[arr[0]] = arr[3]
    return indices    


'''
购买
input:
    date: 投日日期
    amount: 投资金额
    data: 指数数据
output:
    获得基金份数
'''
def purchase(date, amount, data):
    index_value = data[date]
    return amount/float(index_value)

def getIndexValue(date,data):
    return data[date]

'''
定投
input:
    start_date: 起投日期
    end_date: 终止日期
    amount: 每次投资金额
    freq: 投资频率(每几天投资一次)
output:
    投资总额,收益总额
'''
def invest(index_no,start_date, end_date, amount, feq):
    data = load(index_no,start_date,end_date) 
    sd = datetime.strptime(start_date, '%Y-%m-%d')
    ed = datetime.strptime(end_date, '%Y-%m-%d')
    curr = sd
    total_share = 0; total_amount = 0;total_profit=0
    last_index = 0
    while True:
        #如果当天不是交易日，则往后延一天.
        while curr.strftime('%Y-%m-%d') not in data.keys():
            curr += timedelta(days = 1)
            if curr > ed: break
        if curr > ed: # 超过结束日期则停止
            break

        last_index = float(getIndexValue(curr.strftime('%Y-%m-%d'),data))  
        #购买基金
        shares = purchase(curr.strftime('%Y-%m-%d'), amount, data)
        total_share += shares
        total_amount += amount
        #计算下一个投资日期
        curr = curr + timedelta(days = feq)
    total_profit = last_index*total_share - total_amount    
    return total_amount,total_profit

# 1.计算2019年对沪深300指数基金进行定投的收益率
start_date = '2019-01-01'
end_date = '2019-12-31'
total_amount,total_profit = invest('000300',start_date, end_date,500,7)

print('起投日期',start_date)
print('结束日期',end_date)
print('总投资额',total_amount)
print('总收益',round(total_profit))
print('投资收益率',round(total_profit/total_amount*100,2),"%")

二.分别计算从2002年开始到2019年，每年定投沪深300指数基金的收益率并将结果可视化.


def change_year(start_year, end_year):

    total_amount,total_profit = invest('000300',start_year, end_year,500,7)
    
    print('起投日期',start_year)
    print('结束日期',end_year)
    print('总投资额',total_amount)
    print('总收益',round(total_profit))
    print('投资收益率', round(total_profit/total_amount*100,2),"%") 

    return round(total_profit/total_amount*100,2)

# 2002年到2019年之间的年收益率
str_year_begin =  '2002-01-01'
str_year_end = '2003-01-01'
list_year_begin = list(str_year_begin)
list_year_end = list(str_year_end)
# dic = {}
numbers_list = []
year_list = []

for i in range(2, 19):
    if i < 10:
        list_year_begin[3] = str(i)
        list_year_end[3] = str(i+1)
        if i == 9:
            list_year_end[2] = "1"
            list_year_end[3] = "0"
    elif i == 10:
        list_year_begin[2] = "1"
        list_year_begin[3] = "0"
        list_year_end[3] = "1"
        
    else:
        list_year_begin[3] = str(i%10)
        list_year_end[3] = str(i%10 + 1)
        
    str_year_begin = ''.join(list_year_begin)
    str_year_end = ''.join(list_year_end)
    
    print("{0:=>25}-{1:=<50}".format(str_year_begin, str_year_end))
    
    # 准备绘图数据 按年投资，并把收益率存在number_list中。
    numbers_list.append(change_year(str_year_begin, str_year_end))
    year_list.append(str_year_begin)

2.2对这17年每年的投资收益率进行可视化

# 2002年到2018年 变化率可视化
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #显示中文标签
plt.plot(year_list, numbers_list)
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.ylabel("收益率(百分比)", fontproperties='SimHei', fontsize=15)
plt.xlabel("年份", fontproperties='SimHei', fontsize=15)

plt.title("2002年-2018年的收益率变化")

plt.show()

三.探索不同的定投策略，看看你能否得到更好的定投收益呢？

答：在25000 左右的本金，以及不考虑交易手续费的理想情况下，
改变定投周期，得出一个结论：
周期越短，收益率越大。

总结:

技术不行,这里先学习前人代码,力所能及的做一些操作.
问题(已解决):

字符串的修改方法:

1.字符串变列表 list()
2.指定位置修改值
3.通过"".join再合并列表为字符串
dataframe类型数据画图时候如何让行画?

dataframe.T 转置
对datatime库很陌生.

里面有个方法可以实现x轴按照实时时间绘制
plotx轴为年份的方法.

1.由于对numpy和series类型还未熟练掌握
2.使用一个列表不断append新元素
3.这里的元素是时间字符串,上面代码有操作.
4.然后plot的时候直接整个list作为x轴绘制
如何循环给list类型添加元素?

for + append 方法
如何循环给dict类型添加元素?

循环中不断给新的key 和 value值两个都作为变量.不断执行
dict[key] = value