一、简介
玩过几个月的基金，所以今天闲着没事看能不能编程实现-从采集基金数据然后进行分析
这里以白酒为例，相信玩过基金的人都知道，白酒这个基金上过几次热搜，在基金排行榜也是无人不知，所以选择了白酒为例（最重要的是 2021-1-25,白酒涨幅了 6.35%，这个是什么概念！！就是你买一百元就赚 6.35 元）。
废话有点多，开始下一步。
二、采集基金
分析
首先是页面，这里选择了蛋卷基金网页去采集数据
https://danjuanapp.com/funding/161725?channel=1300100141
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其中白酒基金的代号是：161725
通过 F12 查看数据包可以发现，这里网页是通过异步加载数据，那接下就好办了
可知访问链接是
https://danjuanapp.com/djapi/fund/nav/history/161725?size=200&page=1
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放到浏览器访问，可以返回 json 数据，同时我们也发现，通过改变代号 161725，和 size，可以获取不同基金的最新多少条数据。
编程
首先通过 requests 请求数据，code 是对应的基金代号，这里 161725 是白酒基金，size 是对应的数据量
code = 161725size = 365url = "https://danjuanapp.com/djapi/fund/nav/history/"+str(code)+"?size="+str(size)+"&page=1" headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:84.0) Gecko/20100101 Firefox/84.0', }res = requests.get(url, headers=headers)res.encoding = 'utf-8's = json.loads(res.text)
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获取到数据后。按从以前到现在（倒叙）打印，并且按月分开
s = s['data']['items']f = ((s[len(s)-1]['date']).split("-"))[1] for j in range(len(s)-1,-1,-1): i = s[j] m = (i['date'].split("-")) if m[1] == f: try: date = i['date'] percentage = i['percentage'] value = i['value'] print("date=" + str(date) + ",percentage=" + str(percentage) + ",value=" + str(value)) except: pass else: f = m[1] try: date = i['date'] percentage = i['percentage'] value = i['value'] print("date=" + str(date) + ",percentage=" + str(percentage) + ",value=" + str(value)) except: pass print("---------------")
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结果如下：
三、可视化分析
1.月初和月末对比
def analysis1(x,y1,y2): myfont = font_manager.FontProperties(fname="C:\\Windows\\Fonts\\simhei.ttf") a=x b_14=y1 b_15=y2 bar_width = 0.25 x_14 = list(range(len(a))) x_15 = list(i + bar_width for i in x_14) # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) plt.bar(range(len(a)), b_14, width=bar_width, label="月初") plt.bar(x_15, b_15, width=bar_width, label="月末") # 设置图例 plt.legend(prop=myfont) # plt.xlabel("月份",fontproperties=myfont) plt.ylabel("值",fontproperties=myfont) # 设置x轴刻度 plt.xticks(x_15, a, fontproperties=myfont) plt.savefig("./mutiy.png") plt.show()
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效果图 1
分析：
通过上面的条形图可知，最近几个月的月末值都大于月初值，说明这几个月都是属于盈利状态，尤其是 2020-12 月，盈利最大。而 2020-8 月是亏损最大的，从整体上来看，整年的月份整合下来，整体还是盈利的。
2.当月最高涨和最低跌
###2.当月最高涨、最低跌def analysis2(x,y1,y2): myfont = font_manager.FontProperties(fname="C:\\Windows\\Fonts\\simhei.ttf") a=x b_14=y1 b_15=y2 bar_width = 0.25 x_14 = list(range(len(a))) x_15 = list(i + bar_width for i in x_14) # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) plt.bar(range(len(a)), b_14, width=bar_width, label="当月最高涨") plt.bar(x_15, b_15, width=bar_width, label="当月最低跌") # 设置图例 plt.legend(prop=myfont) # plt.xlabel("月份",fontproperties=myfont) plt.ylabel("值",fontproperties=myfont) # 设置x轴刻度 plt.xticks(x_15, a, fontproperties=myfont) plt.savefig("./mutiy.png") plt.show()
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效果图 2
分析：
其中的蓝线是当月涨最高的一次，橙色是当月跌最多的一次。在 2020-7 月跌的最狠，10 月和 12 月涨的也是较多。
3.当月波动值（最高涨和最低跌之差）
###3.当月波动值（最高涨、最低跌之差）def analysis3(x,y1,y2): myfont = font_manager.FontProperties(fname="C:\\Windows\\Fonts\\simhei.ttf") a=x y=[] for i in range(0,len(y1)): y.append(float(y1[i]-y2[i])) # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) plt.plot(a,y, label="波动差值") # 设置图例 plt.legend(prop=myfont) plt.xlabel("月份", fontproperties=myfont) plt.ylabel("值", fontproperties=myfont) plt.savefig("./mutiy.png") plt.show()
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效果图 3
分析：
图中显示是当月的最高涨和最低跌之差，这里采用这些图，效果更佳明显。2019-7 月是波动最小的一个月，2020-7 月是波动最大的一个月，都是 7 月，哈哈哈，真巧。
###4.月差值(月末减月初，该月是否盈亏）def analysis4(x,y): myfont = font_manager.FontProperties(fname="C:\\Windows\\Fonts\\simhei.ttf") # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) plt.plot(x,y, label="月末-月初") # 设置图例 plt.legend(prop=myfont) plt.xlabel("月份", fontproperties=myfont) plt.ylabel("值", fontproperties=myfont) plt.savefig("./mutiy.png") plt.show()
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效果图 4
分析：
当月的值大于 0 表示该月是盈利，小于 0 表示亏损。通过折线图来看，多数月份的值大于 0，尤其是最近的几个月，更是远大于 0。
好了，就分析这些吧，要去吃饭了，下次再说（偷懒！）
4、总结
以上的分析是以白酒为例（代号 161725），通过改变代号可以通用分析其他的基金。
通过改变 size 可以分析几个月，近一年，近几年的基金数据。
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