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） _通用模板

不操千曲而后晓声，观千剑而后识器。这篇文章主要讲述基金这么赚钱！！编程实现基金从采集到分析通用模板！（白酒为例）相关的知识，希望能为你提供帮助。
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

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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

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可知访问链接是

https://danjuanapp.com/djapi/fund/nav/history/161725?size=200& page=1

【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）】

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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 = 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 = https://www.songbingjia.com/android/i[/'value\'] print("date=" + str(date) + ",percentage=" + str(percentage) + ",value="https://www.songbingjia.com/android/+ str(value)) except: pass else: f = m[1] try: date = i[/'date\'] percentage = i[\'percentage\'] value = https://www.songbingjia.com/android/i[/'value\'] print("date=" + str(date) + ",percentage=" + str(percentage) + ",value="https://www.songbingjia.com/android/+ str(value)) except: pass print("---------------")

结果如下：

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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=y2bar_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

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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=y2bar_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

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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

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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()

效果图4