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。

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