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最新资讯《利用python实现基金定投策略动态评估-110022基金净值》主要内容是110022基金净值,本文不准备谈论2019年走势如何，单纯从技术角度利用python语言分析基金定投策略对投资收益的影响。，现在请大家看具体新闻资讯。

2018年，空仓基金夺得股票型基金冠军。“空仓躺赢”体现出2018年投资市场大写的“尴尬”。本文不准备谈论2019年走势如何，单纯从技术角度利用python语言分析基金定投策略对投资收益的影响。

一、采集数据源：

做数据分析首先需要稳定准确的基金净值数据源，更重要的是免费！

经过对比研究比较发现sina新浪财经频道的后台提供开放的API接口。调用格式如下：

http://stock.finance.sina.com.cn/fundInfo/api/openapi.php/CaihuiFundInfoService.getNav?symbol="+fundID+"&page=1

其中fundID是基金代码

调用返回的类型是字典类型：

{"result":{"status":{"code":0},"data":{"data":[{"fbrq":"2018-12-31 00:00:00","jjjz":"1.784","ljjz":"1.784"},{"fbrq":"2018-12-28 00:00:00","jjjz":"1.784","ljjz":"1.784"}],"total_num":"2013"}}}

其中jjjz为基金净值数据，ljjz为累计净值数据，total_num为全部数据条数。以每页20条计算，即可计算出基金数据总页数，根据页数进行循环可以获取所有交易日的基金净值数据。

基金数据采集并保存至本地csv文件的代码为：

def FundCap(fundID):
 url="http://stock.finance.sina.com.cn/fundInfo/api/openapi.php/CaihuiFundInfoService.getNav?symbol="+fundID+"&amp;page=1"
 up=urllib.request.urlopen(url)
 cont=eval(up.read())
 #print (cont['result']['data']['total_num'])
 item_count = cont['result']['data']['total_num']
 page_count = math.ceil(int(item_count) / 20)
 cont = None
 fund_file = open('./store/' + fundID + '.csv', 'w')
 curpage = page_count
 while curpage &gt; 0:
 url = "http://stock.finance.sina.com.cn/fundInfo/api/openapi.php/CaihuiFundInfoService.getNav?symbol=" + fundID + "&amp;page=" + str(curpage)
 up = urllib.request.urlopen(url)
 cont = eval(up.read())
 for item in reversed(cont['result']['data']['data']):
 total_net_value = item['ljjz']
 net_value = item['jjjz']
 datetime = item['fbrq']
 fund_file.write(datetime+ ','+ net_value + ',' + total_net_value + '\\n')
 curpage = curpage - 1
 fund_file.close()

二、设计循环策略：

根据当前主流定投软件的定投规则，设计以下三个循环评估策略：

1. 对该基金时间周期进行循环评估，循环项4个：近一年、近两年、近三年、成立以来。

2. 对不同的止盈策略进行循环评估，循环项12个：10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%、100%、1000%、10000%（长期持有策略）。

3. 对不同的定投日期进行循环评估，循环项6个：周一、周二、周三、周四、周五、每天。

循环策略决定了策论的评估周期，即：若评估近一年的定投策略优劣需要进行6*12=72轮计算，若要完成4个时间周期的策略评估需要288轮计算。

其实笔者还曾加入带回撤率的平仓策略以及50%/80%平仓策略，因为测试结果对基金投资收益影响不明显，所以这两个策略被暂时精简掉。

for startp in [ValSize - 257, ValSize - 514, ValSize - 770, 0]: #
 if startp &lt; 0:
 continue
 for StopRate in [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7 ,0.8, 0.9, 1, 10, 100]:
 for weekday in [0,1,2,3,4,None]: #None,
 anarob.nStep = startp
 anarob.ValSize = ValSize
 anarob.cond_weekday = weekday
 anarob.StopRate = StopRate
 ProfitRate = anarob.Go()
 nLoop = nLoop + 1
 if ProfitRate &gt; MaxProfitRate:
 MaxProfitRate = ProfitRate
 MaxCond_weekday = weekday
 MaxCost = anarob.MaxCost
 MaxStopRate = StopRate
 if weekday is not None:
 weekstr = weekdaystr[weekday]
 else:
 weekstr = '每天'
 print("[Idx=%d][StopRate=%.02f, MaxProfitRate=%.02f;MaxCost=%.02f]%s" % (nLoop, StopRate, ProfitRate,anarob.MaxCost, weekstr))
 if MaxCond_weekday is not None:
 weekstr = weekdaystr[MaxCond_weekday]
 else:
 weekstr = '每天'
 print("[%s]Final[LoopSum=%d][start=%s|end=%s]:[StopRate=%.02f%%, MaxProfitRate=%.02f;MaxCost=%.02f]%s" % (
 reader.filename, nLoop, anarob.start_time, anarob.end_time, MaxStopRate * 100, MaxProfitRate, MaxCost, weekstr))
 MaxProfitRate = 0

三、定投机器人设计：

定投机器人类AnaRob是全文设计的核心，也是可以灵活调整定投策略的投资者原型。定投机器人每次触发定投条件会自动定投1000元资金，根据当前净值计算持仓份额，并且逐日盯市决定是否触发止盈条件，若触发止盈条件则立即平仓获利，随后继续定投，自动开启下一轮定投周期。

class AnaRob():
 def Cond_1(self,key): #星期判断
 if not self.cond_weekday:
 return True
 curdatetime = datetime.datetime.strptime(key, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
 if curdatetime.weekday() == self.cond_weekday:
 return True
 else:
 return False
 def Cond_2(self,key): #时间判断
 if not self.cond_time:
 return True
 curdatetime = datetime.datetime.strptime(key, "%Y-%m-%d %H:%M")
 time = key[11:]
 if time == self.cond_time:
 return True
 else:
 return False
 def Condition(self,key):
 if self.Cond_1(key) and self.Cond_2(key):
 return True
 else:
 return False
 def CountLoop(self,key):
 if self.Condition(key):
 self.Loop = self.Loop + 1
 def TriggerBuy(self,key):
 if self.Condition(key):
 return True
 else:
 return False
 def TriggerCloseStopRate(self, val):
 if ((val * self.PosiAmt - self.PosiCost) / self.PosiCost) &gt; self.StopRate:
 return True
 else:
 return False
 #带回撤判断的平仓策略
 def TriggerCloseRetrace(self, val):
 if self.Ready2Retrace is False:
 if ((val * self.PosiAmt - self.PosiCost) / self.PosiCost) &gt; self.StopRate:
 self.TopPrice = val
 self.Ready2Retrace = True
 else:
 return False
 else:
 if val &gt; self.TopPrice:
 self.TopPrice = val
 return False
 if (self.TopPrice - val)/self.TopPrice &gt; self.RetraceRate:
 self.Ready2Retrace = False
 return True
 else:
 return False
 def TriggerClose(self, val):
 if self.PosiCost &lt;= 0:
 return False
 return self.TriggerCloseStopRate(val)
 def InputData(self, keyval):
 self.KeyVal=keyval
 self.ValSize = len(self.KeyVal[1])
 def DoCloseRate(self, val, rate = 1):
 self.Profit = self.Profit + ((val * self.PosiAmt - self.PosiCost) * rate)
 if self.PosiCost &gt; self.MaxCost:
 self.MaxCost = self.PosiCost
 self.PosiAmt = self.PosiAmt * (1 - rate)
 self.PosiCost = self.PosiCost * (1 - rate)
 self.ProfitRate = self.Profit / self.MaxCost * 100
 def DoClose(self,val):
 #平50%、平80%策略并没有明显改善，策略弃！
 self.DoCloseRate(val)
 def Go(self):
 self.PosiAmt=0
 self.PosiCost=0
 self.Profit=0
 #self.nStep = 0
 self.Loop=0
 self.MaxCost=0
 self.ProfitRate=0
 self.start_time = self.KeyVal[0][self.nStep]
 self.end_time = self.KeyVal[0][self.ValSize - 1]
 self.finalCloseP = 0.0
 while self.nStep &lt; self.ValSize:
 Key = self.KeyVal[0][self.nStep]
 Val = self.KeyVal[1][self.nStep]
 self.finalCloseP = Val
 self.CountLoop(Key)
 if self.TriggerClose(Val):
 self.DoClose(Val)
 if self.TriggerBuy(Key):
 self.PosiAmt = self.PosiAmt+self.BuyAmt / Val
 self.PosiCost = self.PosiCost + self.BuyAmt #self.BuyAmt*Val
 self.nStep = self.nStep + 1
 self.DoClose(self.finalCloseP)
 #print("loop:%d" % self.Loop)
 return self.ProfitRate

四、评估测算结果举例：

以易方达消费行业股票（110022）作为测试用例进行模拟下单测算，得到如下结果：

一年内该基金的定投最大收益率为-16.69%，最低收益率为-17.24%。“空仓躺赢”得到充分验证。

二年内该基金的定投最大收益率为7.35%，最佳止盈率为30%，若每次定投1000元，那么最大占用资金为56000元。最佳投资日期为星期四。最糟糕的定投策略是止盈率设置在了40%以上，并且定投日期为星期五，两年来的定投收益率为-9.65%。可见定投策略对于投资收益影响非常大！！

三年内该基金的定投最大收益率为56.06%，最佳止盈率为60.00%，最大占用资金103000元，最佳投资日期为星期四。

该基金成立以来定投最大收益率为113%，最佳止盈率为70.00%，最大占用资金228000，最佳投资日期为星期三。

根据评测的结果，大家可以根据自身的资金额度设置定投策略，并且在触发止盈率的时候理性止盈。虽然在2018年熊市的影响下基金市场一片惨淡，但随着政策底的逐渐明朗，希望大家在2019年能够抓住机会，画出一条完美的“微笑曲线”。

此外，笔者还对其他不同类型的基金进行了测算，这里就不一一介绍，感兴趣的朋友可以根据以上的策略自行模拟。

fundID = '110022' #易方达消费
fundID = '020003' #国泰金龙
fundID = '000742' #国泰新经济
fundID = '519068' #汇添富成长
fundID = '160212' #国泰估值优势LOF
fundID = '020026' #国泰成长
fundID = '110011' #易方达中小盘
fundID = '161725' #招商中证白酒
fundID = '519193' #纳斯达克QDII
fundID = '005176' #国富精准医疗灵活配置混合
fundID = '003096' #中欧医疗健康混合C

本文标签：基金(205)110022基金净值(22)循环评估(1)基金净值(33)数据源(4)fundID(1)

利用python实现基金定投策略动态评估-110022基金净值

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一、采集数据源：

二、设计循环策略：

三、定投机器人设计：

四、评估测算结果举例：

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