Python获取基金收益计算

用python来获取基金历史收益率来估算出那些基金可能比较好，自己的一些愚见，纯粹视为了学习python，里面的内容不能作为任何参考，刚开始学习python，写的不好希望各位大牛能帮忙指出不足，谢谢。

1、获取获取所有基金的代码

import requests
import redef getAllFundCode():url = "http://fund.eastmoney.com/js/fundcode_search.js"all_text = requests.get(url).text# 取出全部内容findall = re.findall(r'"\d+\.?\d*"', all_text)result = []for x in findall:# 替换双引号result.append(re.sub(r'"', "", x))return result

2、获取基金信息

import requests
import re
import numpy as np
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
import logging# 获取html
def getHtml(code, start_date, end_date, page=1, per=20):url = "http://fund.eastmoney.com/f10/F10DataApi.aspx?type=lsjz&code={0}&page={1}&sdate={2}&edate={3}&per={4}".format(code, page, start_date, end_date, per)rsp = requests.get(url)return rsp.text# 获取基金数据
def getFund(name, code, start_date, end_date, page=1, per=20):log_format = "%(asctime)s - %(message)s"logging.basicConfig(filename="exec.log", format=log_format, level=logging.INFO)try:html = getHtml(code, start_date, end_date, per)soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")# 获取总业pattern = re.compile('pages:(.*),')result = re.search(pattern, html).group(1)total_page = int(result)# 获取表头信息heads = []for head in soup.find_all("th"):heads.append(head.contents[0])# 数据存取列表records = []# 获取每一页数据current_page = 1while current_page <= total_page:html = getHtml(code, start_date, end_date, current_page, per)soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')# 获取数据for row in soup.findAll("tbody")[0].findAll("tr"):row_records = []for record in row.findAll('td'):val = record.contents# 处理空值if val == []:row_records.append(np.nan)else:row_records.append(val[0])# 记录数据records.append(row_records)# 下一页current_page = current_page + 1if len(records) <= 0:return None# 将数据转换为Dataframe对象np_records = np.array(records)fund_df = pd.DataFrame()for col, col_name in enumerate(heads):fund_df[col_name] = np_records[:, col]# 按照日期排序fund_df['净值日期'] = pd.to_datetime(fund_df['净值日期'], format='%Y/%m/%d')fund_df = fund_df.sort_values(by='净值日期', axis=0, ascending=True).reset_index(drop=True)fund_df = fund_df.set_index('净值日期')# 数据类型处理fund_df['单位净值'] = fund_df['单位净值'].astype(float)fund_df['累计净值'] = fund_df['累计净值'].astype(float)fund_df['日增长率'] = fund_df['日增长率'].str.strip('%').astype(float)# print("thread_name: " + name + " code: " + code + " finish！")finish_info = "thread_name: {} code: {} finish！".format(name, code)logging.info(finish_info)return fund_dfexcept Exception as e:print(e)error_info = "thread_name: {} code: {} error！".format(name, code)logging.info(error_info)return None

3、开始分析基金数据并排序，我使用了基金收益率方差*收益率标准差/收益率²作为基准进行排序，算出来的值越低，说明偏离和离散程度较低，收益率较高。

import GetFundInfo as gf
import GetFundCode as gd
import datetime
import numpy as np
import threading as tr
import osthreadLock = tr.Lock()# 获取列表的第三个元素
def takeSecond(elem):return elem[2]# 2015年以前的基金不算，因为没有足够的历史数据回测
def compareTime(time):# end_time = datetime.datetime.strptime(time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")end_time = timestart_time = datetime.datetime.strptime("2015-01-01", "%Y-%m-%d")if end_time <= start_time:return Truereturn False# 开始分析
def analysis(name, codes, analysis_list):try:for code in codes:fund_df = gf.getFund(name, code, start_date='2014-01-01', end_date='2021-01-01')if fund_df is None:continueindex_min = fund_df.index.min()if not compareTime(index_min):continue# 平均值df_mean = fund_df['日增长率'].mean(axis=0)if df_mean <= 0:continue# 方差df_var = fund_df['日增长率'].var(axis=0)# 标准差df_td = fund_df['日增长率'].std(axis=0)# 按照自己方法计算排序 (方差*标准差/平均差²)df_calculate = df_var * df_td / np.square(df_mean)info = (code, df_mean, df_var, df_td, df_calculate)analysis_list.append(info)except Exception as e:print("analysis error: " + str(e))# 取基金代码数据
def getTheCode():codes_list = []codes = gd.getAllFundCode()codes_copies = len(codes) // 20for i in range(0, len(codes), codes_copies):codes_list.append(codes[i:i + codes_copies])return codes_list# 写日志
def writeDocument(data):base_dir = os.getcwd()file_name = os.path.join(base_dir, '', 'my_info.log')my_open = open(file_name, "a")my_open.write(str(data) + '\n')my_open.close()# 开始分析
def start():try:analysis_list = []threads = []# 获取代码列表codes_list = getTheCode()thread_number = 0for codes in codes_list:thread_number = thread_number + 1t = tr.Thread(target=analysis, args=("thread" + str(thread_number), codes, analysis_list))# t = myThread(thread_number, "analysis_thread" + str(thread_number), thread_number, codes, analysis_list)t.start()threads.append(t)# print("开始运行！")writeDocument("开始运行!")# 等待所有线程任务结束。for t in threads:t.join()# print("完成添加开始排序-------------")writeDocument("完成添加开始排序-------------")output_content = sorted(analysis_list, key=lambda x: (x[4]))# print("所有线程任务完成")for infos in output_content:writeDocument(infos)writeDocument("所有线程任务完成")except Exception as e:print("start error: " + str(e))

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