python 基金净值_用Python抓取天天基金网基金历史净值数据

请关注微信公众号：金融数学 FinancialMathematics玩基金的朋友应该都深有体会，2018是相当惨淡的一年，尤其下半年，能够保本就不错了。2019迎来了开门红，从2月11日到14日，连续四个交易日整体翻红，“逢九必涨”，2019是不是可以有些期待呢？

“天天基金”网站可以查询基金历史净值信息，这里利用网站提供的数据接口，实现基金净值查询，并做一些简单的分析。数据是否准确，分析是否到位，不care，就是做一个简单的Python实现。

Python获取基金数据

以下链接可以获取基金数据：http://fund.eastmoney.com/f10/F10DataApi.aspx

提供适当参数，即可获取指定基金在指定日期段内的净值数据，例如：

http://fund.eastmoney.com/f10/F10DataApi.aspx?type=lsjz&code=110022&page=1&sdate=2019-01-01&edate=2019-02-13&per=20

以上提供了代码为110022的基金(易方达消费行业)在2019年1月1日到2月13日之间的基金净值数据。如下图：

链接中的各参数含义简单说明：code：指明基金代码；

sdate：数据开始日期；

edate：数据结束日期；

per：指定每页显示的条数，如果不指定该参数，则默认值为10，如果指定该参数值在1-49之间，则每页条数按照指定参数值显示，如果指定该值大于等于50，则每页显示20条(很神奇的设定)；

page：per指定了每页的显示条数，存在一页显示不完整的情况，该参数直接指定显示第几页。

如上图，底部有pages、curpage参数，分别指明总页数和当前页数，在抓取数据时，需要特别处理，否则只能获取当页数据。代码非常的简单，过程也很容易理解，不多介绍，后附完整代码。

基金单位净值、累计净值

基金一般在每个工作日公布上一个工作日的净值，单位净值=总净资产/基金份额，可以简单理解为基金的价格。因此，净值越高，一定程度上表示基金越“贵”，但也可能代表基金经理管理好。在交易日买入基金的时候，如果是当天15点之前购入，那么按照当天的基金净值确认份额，购入份额=购买金额/当日基金净值。如果是在当天15点之后购入，则按照下一工作日的基金净值确认份额。因为基金净值一般在第二个工作日(或者当天晚上)才公布，所以在买入基金的时候，是不知道买入确认的基金净值是多少，也就不知道买入的份额是多少。

累计净值就是基金净值加上过往分红，反映基金过往整体的收益情况。单位净值提供基金即时交易价格的参考，但从基金业绩的角度看，累计净值是一个更重要的指标。

实例

抓取招商中证白酒指数分级(161725)2018年的基金数据进行分析。将基金单位净值、累计净值、日增长率数据作图，如下：

可以看到，去年是比较惨淡的一年，尤其是下半年，整体是向下的走势。这段时间关注过基金的应该都深有体会，“绿化”非常好的半年。日增长整理整体波动分布，下半年波动幅度比较大，尤其是11月份前后的几个交易日，经历过大幅的涨跌。全年245个交易日中，除两个缺失值外，有106天日增长率为正，137天为负或者零。整体上跌的天数多于涨的天数。

我们再来看下“累计净值-单位净值”的变化。一般在发生分红的时候，该差额会发生变动。作图如下：

可以看到，2018年该差额发生过两次变动，一次是发生在7月初，另一次发生在12月中旬。进一步确认，两个试点分别是2018/07/05和2018/12/17.查询天天基金网站，该基金在2018年并没有具体的分红信息，但是在2018/12/17这天发生过基金份额折算，在2018/07/05这天并没有查询到具体事项。作为一个只会基金定投的小白瓜，就理解到这里了。

代码：

# 导入需要的模块

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import re

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib

#指定默认字体

matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

matplotlib.rcParams['font.family']='sans-serif'

#解决负号'-'显示为方块的问题

matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 抓取网页

def get_url(url, params=None, proxies=None):

rsp = requests.get(url, params=params, proxies=proxies)

rsp.raise_for_status()

return rsp.text

# 从网页抓取数据

def get_fund_data(code,per=10,sdate='',edate='',proxies=None):

url = 'http://fund.eastmoney.com/f10/F10DataApi.aspx'

params = {'type': 'lsjz', 'code': code, 'page':1,'per': per, 'sdate': sdate, 'edate': edate}

html = get_url(url, params, proxies)

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 获取总页数

pattern=re.compile(r'pages:(.*),')

result=re.search(pattern,html).group(1)

pages=int(result)

# 获取表头

heads = []

for head in soup.findAll("th"):

heads.append(head.contents[0])

# 数据存取列表

records = []

# 从第1页开始抓取所有页面数据

page=1

while page<=pages:

params = {'type': 'lsjz', 'code': code, 'page':page,'per': per, 'sdate': sdate, 'edate': edate}

html = get_url(url, params, proxies)

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

page=page+1

# 数据整理到dataframe

np_records = np.array(records)

data= pd.DataFrame()

for col,col_name in enumerate(heads):

data[col_name] = np_records[:,col]

return data

# 主程序

if __name__ == "__main__":

data=get_fund_data('161725',per=49,sdate='2018-01-01',edate='2018-12-31')

# 修改数据类型

data['净值日期']=pd.to_datetime(data['净值日期'],format='%Y/%m/%d')

data['单位净值']= data['单位净值'].astype(float)

data['累计净值']=data['累计净值'].astype(float)

data['日增长率']=data['日增长率'].str.strip('%').astype(float)

# 按照日期升序排序并重建索引

data=data.sort_values(by='净值日期',axis=0,ascending=True).reset_index(drop=True)

print(data)

# 获取净值日期、单位净值、累计净值、日增长率等数据并

net_value_date = data['净值日期']

net_asset_value = data['单位净值']

accumulative_net_value=data['累计净值']

daily_growth_rate = data['日增长率']

# 作基金净值图

fig = plt.figure()

#坐标轴1

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.plot(net_value_date,net_asset_value)

ax1.plot(net_value_date,accumulative_net_value)

ax1.set_ylabel('净值数据')

ax1.set_xlabel('日期')

plt.legend(loc='upper left')

#坐标轴2

ax2 = ax1.twinx()

ax2.plot(net_value_date,daily_growth_rate,'r')

ax2.set_ylabel('日增长率(%)')

plt.legend(loc='upper right')

plt.title('基金净值数据')

plt.show()

# 绘制分红配送信息图

bonus = accumulative_net_value-net_asset_value

plt.figure()

plt.plot(net_value_date,bonus)

plt.xlabel('日期')

plt.ylabel('累计净值-单位净值')

plt.title('基金“分红”信息')

plt.show()

# 日增长率分析

print('日增长率缺失：',sum(np.isnan(daily_growth_rate)))

print('日增长率为正的天数：',sum(daily_growth_rate>0))

print('日增长率为负(包含0)的天数：',sum(daily_growth_rate<=0))