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
代码语言：txt复制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
代码语言：txt复制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
代码语言：txt复制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
代码语言：txt复制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
代码语言：txt复制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
代码语言：txt复制###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）
代码语言：txt复制###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。
代码语言：txt复制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
分析：
当月的值大于0表示该月是盈利，小于0表示亏损。通过折线图来看，多数月份的值大于0，尤其是最近的几个月，更是远大于0。
好了，就分析这些吧，要去吃饭了，下次再说（偷懒！）
4、总结
- 以上的分析是以白酒为例（代号161725），通过改变代号可以通用分析其他的基金。
- 通过改变size可以分析几个月，近一年，近几年的基金数据。
