python代码生成器_Python金融应用之基金业绩评价体系构建

NO.89

2020.05.02

工欲善其事，必先利其器

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- 前言 -

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今天，小咖带大家利用Python构建基金业绩评价体系，继而实现以下功能：

1、无需借助Excel界面和Wind客户端界面，仅需python进行所有处理。

2、自动获取股票型、债券型、混合型开放式基金实时代码。

2、通过简单的调整业绩评价年份得到相应年份的业绩评价结果。

3、通过简单的调整业绩评价权重得到期望权重下的基金业绩评价结果。

4、通过简单设置参数，最终自动导出业绩评价和当年回报的Excel表格。

数据来源：西瓜财经资讯

- 用Python构建基金业绩评价体系 -

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为了实现以上功能需要进行以下完整步骤：

第一步：导入各种“包”(有些不一定用到)。

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第二步：从wind提取基金实时代码

(1)首次使用Python的wind接口时，需要进行如下操作：wind客户端——量化——修复插件——修复Python接口。

(2)在导入“包”时已经导入了Windpy，并设置为w，之后的语句直接使用w即可。

(3)语句需要以w.start() 开始，否则所有与wind相关的程序都无法运行，但只要运行一次后不用重复运行。

(4)通过w.wset函数，得到股票型、债券型、混合型开放式基金的所有实时代码。(注意w.wset中要将日期设置为today，便可以实现实时提取)

数据来源：wind，代码生成器

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第三步：根据当前开放式基金代码提取2017-2019年业绩评价数据(以股票型基金为例)

(1)提取开放式股票型基金下所有基金代码到list。

(2)根据开放式股票型基金下所有基金代码从w.wss函数获取基金2017-2019年业绩数据，并转为dateframe。之后如需更新，只用修改起始日期和截止日期即可。

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本文将基金业绩评价分为以下四个方面：

1、收益能力，本文使用年化收益率进行衡量，设置权重为25%。

2、风险控制能力，本文使用收益率标准差、贝塔、最大回撤进行衡量，设置权重为25%。

3、风险收益能力，本文使用夏普比率、特雷诺比率、阿尔法进行衡量，设置权重为25%。

4、择时选股能力，本文使用wind指标下的选时能力、选股能力进行衡量，设置权重为25%。

(3)对各项指标进行min-max标准化处理，然后对逆向指标(即上述风险控制能力指标)用“1-”的方式进行处理，以便于后续加权。

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标准化处理后的指标结果，数据来源：西瓜财经资讯

(4)按预设权重对最终评分进行计算，并按照最终评分进行排序，如需修改权重可以自行改变如下数值。

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第四步：根据当前开放式基金代码提取2020年以来回报数据(以股票型基金为例)

(1)根据开放式股票型基金下所有基金代码从w.wss函数获取基金今年以来回报数据，并转为dateframe。之后如需更新，只用修改截止日期即可(提取的指标本身即为当年年初以来回报)。

(2)按照2020年回报列进行排序，并添加添加整数排序列。

(注：len(stockperforframe)即代表该dateframe的行数，而range(1,len(stockperforframe)+1)则代表从1到len(stockperforframe)的整数值)

(3)将2020年回报表与第三步的业绩表合并，并提取最重要的四列，且保留两位小数。

(4)导出(3)中的表格，可以设置特定路径。

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第五步：根据导出结果进行分析

最终导出表的逻辑在于：根据过去三年的基金综合业绩评价进行从大到小排序，然后观察2020年以来的回报表现。如果最终业绩评价高且2020年回报高(或者2020年回报排名位居前列)，则说明该基金在2020年业绩表现较为稳健，如工银瑞信前沿医疗，过去三年综合评分较高，而今年回报表现依然亮眼。

在实际应用中，也可以通过代码生成器自行设置其他对比指标来进行分析。另外，债券型及混合型基金操作方法与股票型一致。

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- 后言 -

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想要获取源代码的小伙伴关注公众号，后台回复“python金融应用之基金业绩评价体系构建”即可。注意，源代码可以直接粘贴使用，而且是带文字说明的哦。

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公众号：西瓜财经资讯

撰稿人：安静的金融美女子