我用Python爬取800只基金数据,发现……

Rocky0429 2021-04-08 12:35:44
人工智能 Python 深度学习 比特币 Matplotlib


现在很多同学都尝试过购买基金了,毕竟这是号称 最简单的懒人投资方法

然而只要 基金定投 就一劳永逸了吗?当然不是,有哪个硬汉能忍住定投收益一点一点下跌的心痛感?



这不,最近股市急转直下,众多投基者就开始“赢了叫蔡总,输了叫蔡” 。好多12月,1月才开始定投的同学,持有基金的回撤可能超过年前的收益了吧。所以,我们很需要在合适的止盈点锁定目标收益。


群里定投基金的朋友给我总结出他们常用的四种止盈策略,并用Python可视化来实现基金定投止盈,我试了一下,效果还挺好。


今天主要给大家演示一下第3种方法,并使用Python可视化来直观展示和分析当前指数基金的估值高低。


常用的估值指标主要是市盈率和市净率。本文以市盈率为例,它指的是指数成分股总市值与总利润的比率。通俗来讲就是按照当年总利润计算,投资需要多少年才可以收回成本。我们可以通过对指数的历史水平进行比较,来衡量指数是被高估还是低估了。



这里以基金易方达沪深300ETF联接为例,该基金对应的就是沪深300指数。我们利用爬虫或者直接复制网页等方式来获取沪深300指数的历史PE数据。


获取数据后,我们轻松利用matplotlib制图,即可获得沪深300指数的历史市盈率走势。


plt.figure(dpi=100)

plt.plot(df["pe"],c="r",ls="--")
a = list(range(1,516,256))
plt.xticks(a,[df["ts"][ifor i in a])

plt.axhline(y=float(line_value_30),c="g",ls="--",lw=2)
plt.axhline(y=float(line_value_median),c="y",ls="--",lw=2)
plt.axhline(y=float(line_value_70),c="b",ls="--",lw=2)
plt.show()

(图中绿色、黄色、蓝色三根线分别代表30分位值、中位值和70分位值。

当指数超过70分位值时,可以考虑继续持有或适当减仓。当指数低于30分位值时,可以考虑继续买入或保持定投。

不过按照估值策略卖出也是有缺点的:一是持有时间太长,二是不是所有行业都适合用估值法卖出的,那些业绩增速逐渐放缓或者负增长的就不合适。)


上文就是我们用Python可视化直观展示当前指数基金的估值高低了。这里不过只是使用 Python 简单给你演示一下数据分析的魅力,后续我们其实还能做深入的数据挖掘以及基金股票量化!而且,实际上数据分析除了获取数据,存储数据,还需要会对数据进行预处理,提取,然后分析,统计,报告等操作。


如果你对使用 Python 数据分析感兴趣,想要拿到一份薪资不错的工作,但是目前还有些许茫然,有很多不清楚的地方,比如数据分析的学习路径是怎么样的?如何制作精美的可视化视图?如何进行股票量化等等?


我这次特地总结了一张思维导图给大家,点击放大看更清楚哦。

(点击查看高清大图)

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