mysql插10万条数据_Python分析10万条基金数据，探索基金定投的奥秘

╰+攻爆jí腚メ 2023-01-02 10:25 171阅读 0赞

基金定投这个名词大家都不陌生，喜欢理财的朋友可能都尝试过，今天我想给大家分享是，用python模拟基金定投和普通投的过程，并进行简单比较，探索基金定投的奥秘。

## **1.分析单支基金定投收益情况** ##

基金数据已经给大家准备好了，首先用pandas读取：

import pandas as pd
    data=pd.read_csv('基金数据.csv',encoding='gbk')
    data

![3696338c548f1d483355ff0c10ac95be.png][]

总共92390条

以‘161724’基金为例，起投100，从2020年1月2日到2020年12月18日，工作日每日定投100，计算收益并可视化展示。

首先选出该基金在上述时间段内的数据，代码如下：

import datetime
    s_date = datetime.datetime.strptime('2020-01-01', '%Y-%m-%d').date()
    data['日期']=[datetime.datetime.strptime(i.replace('/','-'), '%Y-%m-%d').date() for i in list(data['日期'])]
    data1=data[(data['代码']==161724) & (data['日期'] >= s_date)]
    data1

![305b84cbf529f7a5b8287c98c65d4905.png][]

就算定投和普通投收益并可视化展示(计算方式参考注释)：

#定投收益率计算
    portion1=0  #总份额
    for i in list(data1['日期'])[::-1]:
        dwjz=data1[data1['日期']==i]['单位净值'].values[0]
        portion1+=float(100/dwjz)
    capital=100*len(list(data1['日期']))   #本金=100*天数
    profit1=int(portion1*data1[data1['日期']==i]['单位净值'].values[0])    #本金+收益=份额*单位净值
    #正常投资收益率计算
    profit2=(capital/(data1['单位净值'].values[-1]))*data1['单位净值'].values[0]  #本金+收益=份额*单位净值

可视化展示：

from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Bar
    from pyecharts.globals import ThemeType
    kind=['定投','普投']
    l1=[capital,capital]
    l2=[profit1,int(profit2)]
    bar = (
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))
        .add_xaxis(kind)
        .add_yaxis("本金", l1)
        .add_yaxis("收益", l2)
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="定投与普投收益比较", subtitle="2020-161724"),
                        toolbox_opts=opts.BrushOpts(),)
    )
    bar.render_notebook()

通过上图可以看出，本年23400固定的情况下，2020年一年的时间，定投比普投多收入1千元，差别不是很大。

## **2.设置随机时间段** ##

有的朋友会说，仅靠一个时间段，局限性和偶然性太大，下面我们随机设置30个时间段，并用折线图来比较最终结果：

首先，我们将30个时间段的收益结果存入列表中，代码如下：

import random
    result=[]
    for i in range(30):
        s=random.choice(list(data1['日期']))
        e=random.choice(list(data1['日期']))
        if s>e:
            t=s
            s=e
            e=t
        portion1=0  #总份额
        for j in list(data1['日期'])[list(data1['日期'])[::-1].index(s):list(data1['日期'])[::-1].index(e)]:
            dwjz=data1[data1['日期']==j]['单位净值'].values[0]
            portion1+=float(100/dwjz)
        capital=100*len(list(data1['日期'])[list(data1['日期'])[::-1].index(s):list(data1['日期'])[::-1].index(e)])   #本金
        profit1=int(portion1*data1[data1['日期']==j]['单位净值'].values[0])    #定投本金+收益
        profit2=(capital/(data1['单位净值'].values[-1]))*data1['单位净值'].values[0]
        result.append(['第{}次'.format(i+1),capital,profit1,int(profit2)])
    result

[['第1次', 15300, 13557, 18520],
     ['第2次', 3200, 3422, 3873],
     ['第3次', 17100, 18548, 20699],
     ['第4次', 12100, 12441, 14646],
     ['第5次', 18800, 20094, 22757],
     ['第6次', 4000, 3595, 4841],
     ['第7次', 13900, 12782, 16825],
     ['第8次', 7400, 7021, 8957],
     ['第9次', 700, 687, 847],
     ['第10次', 7600, 7508, 9199],
     ['第11次', 10600, 10705, 12831],
     ['第12次', 1600, 1598, 1936],
     ['第13次', 900, 902, 1089],
     ['第14次', 12200, 12551, 14767],
     ['第15次', 5200, 4452, 6294],
     ['第16次', 1400, 1282, 1694],
     ['第17次', 3100, 2942, 3752],
     ['第18次', 15300, 16436, 18520],
     ['第19次', 15300, 14039, 18520],
     ['第20次', 8100, 7218, 9804],
     ['第21次', 100, 100, 121],
     ['第22次', 13600, 11708, 16462],
     ['第23次', 3900, 3656, 4720],
     ['第24次', 1300, 1291, 1573],
     ['第25次', 11100, 12648, 13436],
     ['第26次', 15100, 13296, 18278],
     ['第27次', 17700, 17189, 21425],
     ['第28次', 3500, 3485, 4236],
     ['第29次', 18900, 20274, 22878],
     ['第30次', 13400, 12638, 16220]]

对结果进行可视化：

import pyecharts.options as opts
    from pyecharts.charts import Line
    
    line=(
        Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))
        .add_xaxis(xaxis_data=[t[0] for t in result])
        .add_yaxis(
            series_name="定投",
            y_axis=[t[2] for t in result],
            symbol="triangle",
            symbol_size=10,
            linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="red", width=2, type_="dashed"),
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
            itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
                border_width=3, border_color="yellow", color="red"
            ),
            markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),
        )
        .add_yaxis(
            series_name="普投",
            y_axis=[t[3] for t in result],
            symbol="circle",
            symbol_size=10,
            linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="blue", width=2, type_="dashed"),
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
            itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
                border_width=3, border_color="yellow", color="blue"
            ),
            markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),
            
        )
        .set_global_opts(
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(
                type_="value",
                axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),
                splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
            ),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False),
        )
    )
    line.render_notebook()

![f3685dd5257aabdfffa74490ee825d4d.png][]

根据上图，30个时间段内，普投的最终平均值为10990元，定投为8935.5，普投的总体情况较好。

### **3.设置随机基金** ###

为做进一步探索，继续扩大数据范围，随机选择20支基金，计算在30个随机时间段内的平均收益情况：

首先各时间段内的总收益，存入字典中：

import numpy as np
    codes=random.sample(list(data['代码']),20)
    results={}
    for i in range(1,31):
         results['第{}次'.format(i)]=np.array([0,0,0])
    for code in codes[1:2]:
        data2=data[(data['代码']==code)]
        result=[]
        capital=0
        profit1=0
        profit2=0
        for i in range(1,31):
            s=random.choice(list(data1['日期']))
            e=random.choice(list(data1['日期']))
            if s>e:
                t=s
                s=e
                e=t
            portion1=0  #总份额
            for j in list(data1['日期'])[list(data1['日期'])[::-1].index(s):list(data1['日期'])[::-1].index(e)]:
                dwjz=data1[data1['日期']==j]['单位净值'].values[0]
                portion1+=float(100/dwjz)
            capital=100*len(list(data1['日期'])[list(data1['日期'])[::-1].index(s):list(data1['日期'])[::-1].index(e)])   #本金
            profit1=int(portion1*data1[data1['日期']==j]['单位净值'].values[0])    #定投本金+收益
            profit2=(capital/(data1['单位净值'].values[-1]))*data1['单位净值'].values[0]
            results['第{}次'.format(i)]+=np.array([capital,profit1,int(profit2)])

将结果可视化：

import pyecharts.options as opts
    from pyecharts.charts import Line
    fina=[results[i].tolist() for i in list(results.keys())]
    line1=(
        Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.ROMANTIC))
        .add_xaxis(xaxis_data=list(results.keys()))
        .add_yaxis(
            series_name="本金",
            y_axis=[t[0]/20 for t in fina],
            symbol="triangle",
            symbol_size=10,
            linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="yellow", width=2, type_="dashed"),
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
            itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
                border_width=3, border_color="yellow", color="yellow"
            ),
            markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),
        )
        .add_yaxis(
            series_name="定投",
            y_axis=[t[1]/20 for t in fina],
            symbol="triangle",
            symbol_size=10,
            linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="red", width=2, type_="dashed"),
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
            itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
                border_width=3, border_color="red", color="red"
            ),
            markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),
        )
        .add_yaxis(
            series_name="普投",
            y_axis=[t[2]/20 for t in fina],
            symbol="circle",
            symbol_size=10,
            linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="blue", width=2, type_="dashed"),
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
            itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
                border_width=3, border_color="blue", color="blue"
            ),
            markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]),
            
        )
        .set_global_opts(
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(
                type_="value",
                axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),
                splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
            ),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False),
        )
    )
    line1.render_notebook()

从上图可以看出，普投的收益情况要高于定投。

说明：本文模型比较简单，仅作为学习pyhton数据分析的素材，不作为投资依据，感兴趣的朋友可以继续深入探索。另外，若对本文有疑问，请在留言区评论。

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[f3685dd5257aabdfffa74490ee825d4d.png]: /images/20221119/a9cb7f1f75a94e3c98bddbaf8122769a.png