基金抄底成功的概率有多大?Python带你来分析

用python来分析一波基金数据 导语: 哈喽,哈喽~马上又要到年底了,所有的人都在冲业绩大捞一笔,然后准备回家过年。这里小编想问一下,你们的基金经理业绩还好吗???? 今天小编通过量化投资平台和Python来分析一波基金数据。 正文: 本次分析用的是聚宽(https://www.joinquant.com/)平台,新用户注册后会有6个月试用期,期间可以免费使用平台所有数据,每天可调用100万条数据,完全够我们分析了。 注册账号后,我们就可以调用聚宽的数据。以下代码我用 Python 3.8+jupyter 编写、运行。 阅读详情

“抄底”指以某种估值指标衡量股价跌到最低点,尤其是短时间内大幅下跌时买入,预期股价将会很快反弹的操作策略。

拿今年的股市来说,可不畏是跌宕起伏啊,2月3日抄底的朋友肯定是赚的盆满钵满,而3月5日以后抄底的“菜菜”们心情就不那么美丽了,我就是其中的一个,总的情况可以用下图表示,心情哇凉哇凉的:

‍‍‍

很多人都觉得抄底能赚钱,但是抄底成功的概率有多大呢?

下面带着大家从数据分析的角度寻找一下答案。

第一步:构建数据模型

用python爬取某基金网站任意10支基金数据,当天跌幅超过3%时,可判为抄底时刻,第二天涨幅大于2%时,判为抄底成功,否则判为失败,最后将所有基金的成功次数和失败次数分别相加,计算出成功概率。

第二步:python爬数据

1.打开基金网站,用浏览器自带流量分析工具找到数据接口

请求参数为:

其中callback为返回js回调函数,可以删除,funCode为基金代码,pageIndex为页码,pageSize为每页返回的数据条数是,startDate和endDate分别为开始时间和结束时间。

正常情况下应该是一页一页爬,但是我这颗躁动的心不愿安分,于是我把pageSize改为10000,代码如下

输出结果为:

一下子全出来了,简直太意外了

这里有个网站的反爬措施大家需要注意一下,就是我在requests的头部信息中加入了Referer值,它会告诉服务器该网页是从哪个页面链接过来的,服务器因此可以获得一些信息用于处理,如果不加Referer,将会出错,这是一种常见的反爬措施。

用返回的数据画个业绩走势图,代码为:

结果为:

我就在那个最高的峰值上

说多了都是泪,还是接着分析吧!

第三步:按照数学模型对1支基金开始分析数据

参照第一步的数据模型,根据当天的收益判是否该抄底,再根据第二天收益情况判定是否抄底成功,代码如下:

输出结果:

用matplotlib画出饼状图,代码如下

饼状图结果为:

从上图可以分析,2018-02-22至2020-03-21之间,该支基金总共可以抄底22次,成功3次,失败19次,成功率为位13.6%,看起来不是很理想。

第四步:对10支基金进行分析

随便找了10支基金,还是在这个时间段,将所有基金的成功次数和失败次数分别相加,计算出成功概率

输出结果为:

画出总的饼状图:

从10支基金的总结果来看,抄底成功的概率为24.6%,失败的概率为75.4%,相当于4次抄底只有1次能成功,感觉以后不能相信抄底了。

小结:本文以基金定投为切入线进行了1次简单的数据分析,所有结果仅以学习为主,不作为投资的依据,千万要慎重,不要像我一样登高望远,山顶太冷啊!


最后推荐一下我们菜鸟学Python在B站的学习资料,菜鸟学Python在B站的官方名字为 “菜鸟玩Python”。目前已经录制了6个视频,累计有1.2万阅读。

  • 用Python做一个弹球游戏

  • 10行Python代码实现美图秀秀

  • 用Python做一个元宵节灯谜

  • 我用Python集齐五福

  • 50行代码,用Python批量做海量小姐姐的素描图

  • 用Python做一个缩放自如的圣诞老人

点击阅读原文,直达菜鸟玩Python B站

Python基金定投计算器:可验证、可扩展、可嵌入的金融计算工具 基金定投计算器本质是复利建模与财务工程的结合体,其核心原理在于动态时间序列下的本金累加、费用扣除与净值滚动计算。传统工具因浮点精度缺陷、静态参数假设和黑箱公式导致结果失真,而基于Python构建的定投计算引擎通过Decimal高精度运算、可插拔收益率序列及阶梯式费率策略,显著提升金融计算的可审计性与可复现性。该技术方案不仅支撑个人投资者开展多周期回测与敏感性分析,更可作为微服务模块集成至理财App或自动化投顾系统。本文聚焦于如何用Python实现一个兼顾新手理解门槛与专业回测深度的SIP计算框架,涵盖环境配 阅读详情

相关推荐

python波峰波谷算法_利用“偏度系数”进行“低买高卖”择时(附Python代码)

点及财经,股票期货专业投机者。前言“低买高卖”,是每一位交易者内心一直所追寻的。有的人认为,“抄底摸顶”是完全不可能的事情,因为如果每个人都去“低买高卖”,那价格走势应该是一种什么状态?无法想象!这样的思想也不无道理,只是忽略了一些东西。虽然,策略做不到每笔都能够“抄底摸顶”成功,但是,只要“概率”上能站在我们这边,就可以尽可能“接近”这一目标。因为,交易最终的目的是赚钱,过程真的不重要!“抄底摸...

weixin_39897449的博客 2716

基于Python实现的基金交易系统

本文介绍了一个基金交易系统的设计与实现。系统采用管理员操作模式,主要功能包括基金信息查询、交易记录管理(增删改查)等。数据库设计包含两张表:基金信息表(基金编号、名称、股价)和交易记录表(交易编号、用户、基金编号、股数)。系统界面展示了基金市场、交易记录和交易操作等功能模块,并通过详细的操作示例演示了交易记录的增删改查过程。系统实现了基金交易的基本管理功能,操作流程清晰,界面友好。

毕业作品网站 1910

7个反直觉概率案例:给判断力做一次精准校准

概率思维不是数学家的专属工具,而是每个决策者对抗认知偏差的基础能力。当‘高准确率检测’遇上罕见病、‘连续5次正面’后下一次结果、或‘至少一个男孩’与‘你见到一个男孩’看似相同却概率迥异——这些现象背后,是条件概率、基础比率、样本空间重构等核心概念在起作用。它们揭示人类直觉在处理不确定性时的系统性漏洞,尤其在产品评估、医疗诊断、风控建模和用户行为分析中极易导致误判。本文通过可动手模拟的典型案例,将贝叶斯思维、独立事件辨识、信息源可靠性评估等抽象原理,转化为工程师、产品经理和数据从业者能立刻上手的判断框架。

weixin_30263073的博客 443

3 Python获取股票、基金、期货数据,好用的库efinance

是由个人打造的用于获取股票、基金、期货数据的免费开源 Python 库,你可以使用它很方便地获取数据以便更好地服务于个人的交易系统需求。

记录项目交付的日常 5748

震荡指标交易模型:四维协同的概率化实战框架

震荡指标是一类基于价格波动率与相对强弱关系的技术分析工具,其核心原理在于识别无趋势环境下的动能衰减、速度变化、位置极值与结构突破四大特征。不同于简单阈值判断,现代应用强调动态分位数校准、多周期验证与价格行为确认,显著提升信号可解释性与鲁棒性。该类模型在A股等高噪音市场中,可有效压缩持仓时间、降低无效交易频次,并支撑量化策略的可审计落地。本文聚焦RSI、MACD、Stochastic与CCI四指标的物理意义、协同逻辑及Python实操实现,覆盖数据清洗、信号生成、订单执行与实盘风控全链路。

weixin_30755393的博客 346

Python-利用快均线上穿满均线抄底效果不错

利用快均线上穿满均线抄底,效果不错

2024年最全微众Fate-横向联邦学习-预测

Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

2401_84562425的博客 806

基金可视化分析Python源代码

基金可视化分析Python源代码

利用 python 分析基金,合理分析数据让赚钱赢在起跑线!

你不理财,财不理你!python 也能帮你理财?

libaiup的博客 409

论文学习| PoseDiffusion: 通过扩散辅助的束调整解决姿态估计问题

解决的问题:相机姿态估计,这是计算机视觉中的一个经典问题。提出的方法:一种新的方法,PoseDiffusion,它将Structure from Motion(SfM,从运动中构建结构)问题整合到概率扩散框架中。优势模拟捆绑调整的迭代过程。整合来自极线几何的几何约束。在具有挑战性的场景中(如视角稀疏、基线宽的情况)表现良好。能够为多张图片预测内外参。结果:在现实世界数据集上,PoseDiffusion超越了经典的SfM管道和学习型方法,在不同数据集上具有跨数据集的泛化能力,无需进一步训练。

麻辣小香郭的博客 1990

小新学习K8s第一天之K8s基础概念

kubernetes是一个可移植,可扩展的开源平台,用于管理容器化工作负载和服务,有助于声明式配置和自动化。它拥有庞大且快速发展的生态系统。kubernetes服务,支持和工具随处可见。作用:用于自动部署,扩展和管理“容器化应用程序”的开源系统。可以理解成k8s是负责自动化运维管理多个容器化程序(比如docker)的集群,是一个生态及其丰富的容器编排框架工具。

pangdongqiqi的博客 1229

基金抄底成功的概率有多大?python带你来分析

点击上方“Python爬虫与数据挖掘”,进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤一身报国有万死,双鬓向人无再青。“抄底”指以某种估值指标衡量股价跌到最低...

pdcfighting的博客 826

6G网络的关键技术、应用前景与挑战并存的科技征途

移动通信技术正以前所未有的速度迭代更新,而6G技术的研发进程渐渐成为了当前科技领域的热点。全球各国已纷纷将目光投向了充满想象的6G时代。本文将探讨全球6G技术研发的最新进展,以及6G技术的核心创新与潜在应用。

fiberroad的博客 2425

用python告诉你,股市抄底的概率有多大

“抄底”指以某种估值指标衡量股价跌到最低点,尤其是短时间内大幅下跌时买入,预期股价将会很快反弹的操作策略。 拿今年的股市来说,可不畏是跌宕起伏啊,2月3日抄底的朋友肯定是赚的盆满钵满,而3月5日以后抄底的“菜菜”们心情就不那么美丽了,我就是其中的一个,总的情况可以用下图表示,心情哇凉哇凉的: 很多人都觉得抄底能赚钱,但是抄底成功的概率有多大呢? 下面带着大家从数据分析的角度寻找一下答案。...

534

药物对接仿真软件:HADDOCK_(9).结果分析方法

HADDOCK是一种强大的药物对接仿真工具,通过对生成的输出文件进行详细的分析,我们可以验证仿真结果的可靠性,并为进一步优化药物设计提供依据。常见的分析方法包括解读输出文件、使用可视化工具进行结构分析、评估对接模型的稳定性和准确性等。通过这些步骤,我们可以更全面地了解受体和配体的结合模式,从而提高药物设计的成功率。

kkchenjj的博客 1009

SPI 总线信号完整性与时序一致性测试

SPI总线测试的核心目标是验证其电气与时序行为是否满足芯片规格要求,确保通信可靠性

硬核科技 330

python数据预测_我利用python分析近两年数据,来预测近期基金抄底成功概率多大...

“抄底”指以某种估值指标衡量股价跌到最低点,尤其是短时间内大幅下跌时买入,预期股价将会很快反弹的操作策略。拿今年的股市来说,可不畏是跌宕起伏啊,2月3日抄底的朋友肯定是赚的盆满钵满,而3月5日以后抄底的“菜菜”们心情就不那么美丽了,我就是其中的一个,总的情况可以用下图表示,心情哇凉哇凉的:很多人都觉得抄底能赚钱,但是抄底成功的概率有多大呢?下面带着大家从数据分析的角度寻找一下答案。第一步:构建数据...

weixin_39636645的博客 422

第16课:动手实战中文句法依存分析

句法分析是自然语言处理(NLP)中的关键技术之一,其基本任务是确定句子的句法结构或者句子中词汇之间的依存关系。主要包括两方面的内容:一是确定语言的语法体系,即对语言中合法句子的语法结构给予形式化的定义;另一方面是句法分析技术,即根据给定的语法体系,自动推导出句子的句法结构,分析句子所包含的句法单位和这些句法单位之间的关系。 句法分析被用在很多场景中,比如搜索引擎用户日志分析和关键词识别,比如信息抽...

春华秋实 2437

学会Python后,炒股我是看的明明白白,股市抄底的概率有多大?

转载自:python的爬虫与数据分析之路 原文地址:基金抄底成功的概率有多大?python带你来分析 “抄底”指以某种估值指标衡量股价跌到最低点,尤其是短时间内大幅下跌时买入,预期股价将会很快反弹的操作策略。 拿今年的股市来说,可不畏是跌宕起伏啊,2月3日抄底的朋友肯定是赚的盆满钵满,而3月5日以后抄底的“菜菜”们心情就不那么美丽了,我就是其中的一个,总的情况可以用下图表示,心情哇凉哇凉的...

爬遍所有网站 499

GMSL转eDP芯片MAX9686X(ADI)

MAX96860/MAX96862/MAX96864解串器可以把单路或双路GMSL转换成eDP V1.4a,支持820MHzPCLK的无压缩的24bpp(每个像素的位数)视频,或660MHz的30bpp视频。芯片的GMSL支持NRZ编码的6Gbps/187Mbps的GMSL2,PAM4编码的12Gbps/187Mbps的GMSL3。同时支持单线(COAX模式)双向全双工传输控制数据和video数据。支持DSC压缩的芯片,最大支持像素时钟1080MHz@24bpp或者864MHz@30bpp,传输方式包括同轴

qflook的博客 2851

顶级AI大模型白嫖ChatGPT Plus1个月,0成本薅顶配功能

Chat*** Plus限时免费1个月!原价20美元/月的顶配功能

BUG猿的博客 7300

用Python回测框架验证抄底策略:持有ETF一年的收益与风险分析

量化回测是投资决策中验证策略有效性的重要手段,它通过历史数据模拟买入、持有与卖出过程,帮助投资者理解策略的收益与风险特征。在技术实践中,回测框架通常基于Python构建,利用pandas、numpy等库完成数据清洗、指标计算和批量对比。其中,累计收益、年化收益、最大回撤和夏普比率是衡量策略表现的核心指标,而敏感性分析则能评估不同买入时点对结果的影响。该框架适用于资产配置评估、历史策略复盘以及板块轮动研究等场景,尤其适合对比宽基ETF与AI主题ETF在相同持有期内的表现差异。本文以2020年疫情后抄底为案例,

weixin_30530339的博客 424

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

Python数据分析案例10——北向资金流入与沪深300涨跌幅分析

Python北向资金流入与沪深300涨跌幅分析

weixin_46277779的博客 5689

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

抄底的艺术——量化交易之路

什么是量化?量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略。它极大地降低了市场波动给投资者情绪带来的影响...

2043

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

AKShare怎么获取CPI数据?宏观经济与股市关系!

每次打开炒股软件,你是不是盯着K线图看得眼睛发酸?其实真正的高手都在偷偷关注一个叫CPI的数据。CPI全称消费者物价指数,简单说就是物价涨跌的"温度计"。这东西看着枯燥,但跟股市关系可大了去了。去年有个客户老张,天天研究技术指标,结果CPI数据公布那天,他重仓的消费股集体跳水,一天亏了15%。后来他跟我说:"早知道CPI这么重要,我提前减仓就好了。"这话说得太对了,CPI就像股市的天气预报,不看准要吃大亏。

wencaitouzi的博客 1110

疫情抄底复盘:用数据判断加仓时机并调仓至AI

数据分析驱动的资产配置并非预测市场,而是通过量化指标建立决策框架。在系统性风险冲击下,投资者需要区分短期波动与长期价值,关注盈利质量、估值水位与组合结构。利用市盈率相对增速的PEG指标、回测模型等技术手段,可以系统化判断加仓时机与调仓方向,避免情绪化操作。这一方法适用于个人资产配置场景,从基础数据筛选到执行纪律再到定期再平衡,形成完整闭环。本文基于真实操作,复盘如何在恐慌期分批买入优质资产,并在估值修复后转向AI产业链布局,提供可复用的决策思路。

weixin_30412167的博客 342
上一篇: 90后婚恋交友行为报告 | 基于30万真实用户数据分析
下一篇: 太牛了!致敬AI界的“Hello World”,只用Python和开发板,制作永不重样的时钟
菜鸟学Python
博客等级 码龄9年 8089粉丝 571原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值