自选天天基金网每日净值变动大吗？这份最新数据告诉你

这几天闲着没事，突然就想看看自己买的那些基金，到底波动大不大。天天基金网上的数据虽然有，但都是一条一条的，看起来不过瘾。我就琢磨着，能不能自己搞个小工具，把每天的净值变动都抓下来，直观地看看。

爬取每日净值数据：从无到有

我就是打开天天基金网，随便选了几个我手上有或者比较关注的基金代码。我选的范围挺广的，有指数基金，有主动管理型的，还有一些偏债的，反正就是想看看各种类型基金的表现差异。目标很明确，就是拿到它们过去一段时间，比如近一年或者近半年的每日净值变动数据。

我的第一步就是去网上找找有没有现成的接口。果然，天天基金网的页面结构还是挺清晰的，稍微 F12 一顿操作，很快就摸清楚了数据加载的那个 XHR 请求。它需要的参数主要就是基金代码和查询的起止日期。这对我来说简直是小菜一碟。

撸起袖子就是干，写了个 Python 脚本。一开始我怕被反爬，试探性地只抓了几十条数据，发现没啥问题。然后我就把日期范围拉长，从去年年初开始，一直抓到最近一个交易日。抓取过程很顺利，就是把基金代码列表丢进去，循环跑一遍。抓下来的数据我直接存成了 CSV 文件，毕竟简单粗暴，查看起来方便。

• 确定目标：几个典型基金的每日净值数据。
• 分析接口：通过浏览器开发者工具找到数据接口和所需参数。
• 编写爬虫：用 Python 实现批量抓取，并简单处理了一下日期格式。
• 数据存储：全部导出成 CSV 文件备用。

数据整理与清洗：让数据听话

数据拿到手之后，还有点乱。虽然都是净值数据，但毕竟是从网页上抓下来的，有些空值或者格式不一致的小问题。比如，有的日期是非交易日，净值是空的，我就得把这些行给去掉。

我用 Pandas 库又处理了一遍这些 CSV 文件。最关键的一步是计算每日的净值变动率，也就是我们常说的涨跌幅。公式很简单：(今日净值 - 昨日净值) / 昨日净值。我特意把这个变动率单独作为一列，这样看着更清楚。

我还给每只基金的数据都贴上了标签，比如是“沪深300指数”还是“某某混合A”，方便后续对比。这一步花了我一些时间，主要是手工核对抓取的数据和基金的实际信息，确保准确性。毕竟数据错了，后面分析就都是白扯。

直观展示：变动到底有多大？

数据准备好之后，下一步就是最激动人心的可视化了。我用 Matplotlib 和 Seaborn 画图。

我画了每只基金近一年每日变动率的折线图。一眼看过去，波动确实挺明显的。指数基金（比如一些宽基 ETF）的变动相对规律一些，跟着大盘走。但那些主动型基金，尤其是重仓某些热门赛道的，变动幅度简直可以用“刺激”来形容。有一天能涨三四个点，第二天可能就跌回去一大半。

为了更量化地比较，我计算了每只基金每日净值变动率的标准差。标准差嘛大家都知道，就是用来衡量数据波动程度的。标准差越大，说明这只基金的净值每天上蹿下跳得越厉害。

我把这些基金的标准差排了个序，结果很有意思。那些名字听起来高大上的“科技创新”或者“新能源主题”基金，标准差普遍偏高，也就是说它们的变动确实很大。相反，那些偏债基或者保守型的混合基金，标准差就小得多，曲线也平稳得多。

• 大部分主动型基金的每日净值变动幅度，确实比被动型的指数基金要大。这也很符合风险和收益对等的基本常识。
• 极端情况是有的，尤其是在市场情绪波动大的时候，一些基金一天能跌超过 4%，这种变动确实够吓人的。

这回实践下来，自己动手把数据抓下来，再整理和分析，感觉比直接看 App 上的几个数字要有意思多了。至少我现在对自己手上持仓的基金，每天的“脾气”有了更清晰的认识。以后再看到净值大变动，心里也有个底，知道这是它一贯的风格，还是偶尔的异常。