基金这么赚钱！！编程实现基金从采集到分析通用模板！（白酒为例）

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

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

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 = 161725
 
size = 365
 
url = "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)

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("---------------")

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()

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()

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()

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）

 
###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()