基金申购、赎回费用不菲 减免手续费有窍门

本文介绍了几种节省开放式基金手续费的方法:选择后端收费可随持有时间延长而减少费用;通过团购方式购买可享受更高额度带来的优惠;发行期认购比开放期申购费率更低;使用网上平台进行交易更便捷且能享受折扣;利用红利再投资策略可免去申购费。
如今,开放式基金日渐受到广大投资者的青睐,但也有一些人对基金公司收取不菲的申购、赎回费用难以接受,影响了购买开放式基金的积极性。其实,投资开放式基金有很多省钱之道,掌握了这些减免手续费的窍门,你的投资顾虑可能就会烟消云散。

后端收费比前端收费省钱。基金发行时就收取认购费的方式叫前端收费,后端收费是指认购新基金时暂不收费,而在赎回时补交费用的发行方式。后端收费的补交费用会随着持有基金时间的延长而减少,以某基金为例,如果投资者选择前端收费,认购费率为1.0%,而选择了后端收费,只要投资者持有时间超过1年以上,赎回时补交的认购费率只有0.8%;持有三年以上认购费率只有0.4%,并且赎回费全免;如果持有期超过5年,则认购费和赎回费全免。

开放式基金也能团购。按照基金公司的规定,认购、申购数额越高,手续费越低。比如,某基金申购金额低于50万元时费率为1.5%,高于500万元时费率仅为0.5%,二者相差数倍。根据这一规定,同事、朋友、网友们可以“团结”起来,使一次性购买基金的额度达到享受手续费优惠的金额,这时再与基金公司或代理银行协商优惠和个人账户分配等事宜,便有可能节省一大笔费用。另外,目前国内出现了专门的基金团购网,办理该网站指定银行的银联卡,开通“银联通”业务,然后就可以在团购网的指导下购买相关基金,享受团购费率优惠。比如,购买“华夏宝利配置”基金,普通的申购费率是1.2%,通过团购网可以享受0.48%的优惠。

认购比申购费用更低。同样一只基金,发行时认购和出封闭期之后申购,费率是不一样的,基金公司为了追求首发量,规定的认购费率一般低于申购费率。比如认购5万元某基金的费率为1%,出封闭期后的申购费率则为1.8%,二者相差0.8%个百分点。如果单从节省手续费的角度考虑,看好某一只基金,应尽量选择在发行时认购。

网上买基金多快好省。过去认购、申购开放式基金只能到证券公司或银行网点才能办理,现在工行、招行等金融机构都推出了“网上基金”业务,因为通过网上交易节省了人力费用,所以银行对网上基金交易都有一定的优惠政策。从网点开立基金账户一般要缴纳一定的开户手续费,而在网上自助开立基金账户则是免费的;网上认购、申购开放式基金可以享受一定的手续费折扣,比如,通过某银行“银基通”购买开放式基金,申购费最多可以打4折。最关键的是网上购买基金可以节省大量的时间,对于现代人来说,节省时间就等于创造金钱。

红利再投资节省申购费。基金投资者可以选择两种分红方式,一种是现金红利,另一种是红利再投资。为鼓励大家继续投资,基金公司对红利再投资均不收取申购费,红利部分将按照红利派现日的每单位基金净值转化为基金份额,增加到投资人账户中。这种方式不但能节省再投资的申购费用,还可以发挥“鸡生蛋,蛋又生鸡”复利效应,从而提高基金投资的实际收益。
### 数据分析与数据集获取 蚂蚁财富基金申购赎回预测的数据分析主要基于天池大赛提供的数据集,该数据集由蚂蚁金服提供,包含用户基本信息、申购赎回记录、收益率、银行间拆借利率等多个维度[^1]。此数据集旨在支持对资金流入流出的预测分析,特别是针对申购(purchase)和赎回(redeem)总额的预测任务[^2]。 #### 数据集下载 若要获取此数据集,可以通过以下步骤完成: 1. 注册并登录阿里云天池平台。 2. 搜索“资金流入流出预测”相关竞赛或公开数据集。 3. 根据竞赛规则请数据访问权限,并下载所需数据文件。 #### 数据分析流程 数据分析通常包括以下几个方面: - **异常值检测**:通过箱型图等可视化工具识别异常交易记录,例如大额购买量占某日总量的比例过高[^4]。 - **时间序列处理**:由于数据涉及每日的申购赎回记录,添加时间信息有助于后续的时间序列建模和可视化分析[^5]。 - **特征工程**:结合收益率、银行间拆借利率等外部因素构建更丰富的特征,以提升模型预测性能。 #### 示例代码 以下为一个简单的数据分析代码示例,用于加载数据并绘制申购金额的箱型图: ```python import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 data = pd.read_csv('path_to_dataset.csv') # 确保日期列正确解析 data['report_date'] = pd.to_datetime(data['report_date'], format='%Y%m%d') # 绘制申购金额的箱型图 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.boxplot(y=data['purchase']) plt.title("The abnormal value of total purchase") plt.ylabel("Purchase Amount") plt.show() ``` 上述代码可以帮助初步了解申购金额的分布情况及是否存在异常值。 ### 数据评估指标 对于预测结果的评估,通常采用特定的评价指标来衡量模型性能。这些指标可能包括但不限于均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)以及准确率等。
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