序言

博主最近沉迷理财，为了不使编程功力减退，特此使用python分析基金定投，文章不会推荐理财产品，各位看看就好。

准备工作：

某指数，某基金的历史业绩，爬虫，复制皆可
python3环境，编译器

定投频率与收益

数据选取的是2018年到2019年9月间的微笑曲线

日定投

定投400个交易日，每日都定投

周定投

每周定投一次，80周

月定投

每月按20交易日算，定投20个月

频率越低收益越高，但三种定投收益相差不超过1%,大多数情况下是频率越高，收益越高，主要与波型有关。

对于如下的波形，日频能够在低点买入，但是周&月频率则较大概率在高点买入，所以日频定投更好

如下波形的微笑曲线，正好与上面相反，日頻不会错过所有高点，而其他两种定投较大概率在低点买入。

涨日与跌日

这里定投就需要每日看盘了，分为涨日买进和跌日买进，定投次数不定，每次金额固定

涨日定投

跌日定投

跌日买进要比涨日买进收益高3%

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
from pandas.plotting import lag_plotdef Cast_Surely(count_list,cast_count,cast_fre,money):#普通定投#count_list 净值序列#money      本金#cast_count 定投次数#cast_fre   定投频率once_cost = money/cast_count #单笔定投金额final_count = count_list[len(count_list)-1] #结束定投净值Share_count = 0 #持有份额mark_count = 0  #上一次定投索引cast_x = []  #定投时间cast_y = []  #定投价格for i in range(len(count_list)):if i == 0:Share_count = once_cost/count_list[i]cast_x.append(i)cast_y.append(count_list[i])elif i-cast_fre == mark_count and i < cast_count*cast_fre:Share_count = Share_count + once_cost/count_list[i]cast_x.append(i)cast_y.append(count_list[i])mark_count = i  #标记本次定投位置InCome_final = Share_count*final_count  #最终收益return [money,InCome_final,(InCome_final/money-1)*100,cast_x,cast_y]def Cast_Surely_1(data,cast_fre,money):# 涨跌投#count_list 净值数据#money      本金#cast_fre   定投频率count_list = data['收盘']ware_list = data['涨跌幅']final_count = count_list[len(count_list)-1] #结束定投净值Share_count_up = 0 #涨持有份额Share_count_down = 0 #跌持有份额cast_up_x = []  #涨定投时间cast_up_y = []  #涨定投价格cast_down_x = []  #跌定投时间cast_down_y = []  #跌定投价格up_count = 0down_count = 0for i in range(len(count_list)):if ware_list[i] > 0:up_count = up_count + 1elif ware_list[i] < 0:down_count = down_count + 1for i in range(len(count_list)):if ware_list[i] > 0:Share_count_up = money/up_count/count_list[i] + Share_count_upcast_up_x.append(i)cast_up_y.append(count_list[i])elif ware_list[i] < 0:Share_count_down = money/down_count/count_list[i] + Share_count_downcast_down_x.append(i)cast_down_y.append(count_list[i])InCome_final_up = Share_count_up * final_count  # 涨最终收益InCome_final_down = Share_count_down * final_count  # 跌最终收益return [[money,InCome_final_down,(InCome_final_down/money-1)*100,cast_down_x,cast_down_y],[money,InCome_final_up,(InCome_final_up/money-1)*100,cast_up_x,cast_up_y]]def readfile(file_name):path = 'E:\DataAnalysis\project\money_analysis\Fund_analysis\\'+file_name+'.xls'data = pd.read_excel(path, index_col='时间',sheet_name='上证50指数A')return datadef plotMA(pandas_data,other1,other2,plot_name,a,b,c):title_name = '定投次数:' + str(a) + ' 交易频率:' + str(b) + ' 持有收益率:' + str(c) + '%'fig, ax = plt.subplots()ax.scatter(other1, other2, c='r',label = '投资时刻')ax.plot(range(len(pandas_data['收盘'])), pandas_data['收盘'], 'g--',label=plot_name)plt.xlabel('交易日')plt.ylabel('价值')plt.title(title_name)plt.legend()mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.savefig('E:\DataAnalysis\project\money_analysis\Fund_analysis\common\\'+str(a)+'_'+str(b)+'.png')plt.show()'''
filename = '数据'
data = readfile(filename)['2018':]
CS_count = 20
CS_fre = 20
money = 10000Result = Cast_Surely(data['收盘'],CS_count,CS_fre,money)
plotMA(data.copy(),Result[3],Result[4],filename,CS_count,CS_fre,Result[2])
''''''
filename = '数据'
data = readfile(filename)['2018':]
CS_count = 'down'
CS_fre = '跌日'
money = 10000
Result = Cast_Surely_1(data,CS_fre,money)
plotMA(data.copy(),Result[0][3],Result[0][4],filename,CS_count,CS_fre,Result[0][2])
#plotMA(data.copy(),Result[1][3],Result[1][4],filename,CS_count,CS_fre,Result[1][2])
'''

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