前言

哈嘍大家好，你們有沒有理財產品呢？不是推銷哈，是分享一篇對基金資料分析的文章，為了照顧對基金完全不懂的童鞋，文章前面特意做了小科普，幫助你理解指數型基金、股票型基金的概念，

接著才用Python去爬取這些基金收益的資料，從6個維度全方面分析，最后得出相應的理財建議，當然了，投資有風險，入市需謹慎，這篇文章的重點也只是在資料分析上，大家千萬不要過度迷信結論哦~

正文

本篇為系列文章的第四篇，是對21年三季度的基金持倉披露資料進行分析

篇幅較長，閱讀會花 5-10 分鐘，讀完本篇文章，你可能會識訓以下幾點：

• 今年的股票型基金整體收益情況？
• 今年的優秀基金經理有哪些？
• 今年的優秀基金有哪些？
• 后續看好的方向是什么？
• 滿倉干還是等風來？

1. 正文

ok，和往常幾篇文章一樣，本文分為三部分：

• ① 4 種基金的大致介紹
• ② 爬取基金收益資料及TOP300收益的基金最新持倉
• ③ 從6個維度進行基金資料分析

鑒于本篇文章的整體基調是圍繞基金所做的分析，所以對于基金是什么有必要做一個簡單的介紹，

當然，也只是止步于簡單的介紹，本篇更多的是在對近幾年發行的基金收益、持倉等資料進行爬取，做一個簡單的分析

目前各基金公司披露的持倉資料都是截止 2021年第三季度，后續也會披露最新持倉資料，到時候 小一會繼續跟蹤分析，記得到時候回來看更新！

ok，直接開始，go

1.1 基金介紹

只想看分析的同學可以 直接滑到第三小節

只想看結論的同學可以 直接滑到文末

先來說說基金是什么？

首先，對于基金，大致可以分為：貨幣型基金、債券型基金、混合型基金、股票型基金等等

主要說一下這幾個各自是什么，后面我們針對性的用資料去分析，

貨幣型基金

只投資于貨幣市場，例如像銀行存款，國家或者企業發行的短期債券等，因為波動性較小、風險較低，所以可以等同于儲蓄產品一樣，

類似的像余額寶就是貨幣型基金，評價這種貨幣型基金主要看：七日年化收益率和萬份收益，

這個比較容易理解，風險也很低，個人要選擇貨幣型基金就直接余額寶完事，T+0，簡簡單單，

債券型基金

相比貨幣型基金，債券型基金投資的債券期限比較長，除了債券，也可以投資股票，

債券基金相對于貨幣基金有一定的風險，但從長期來看，收益也會更高點，

混合型基金

相比債券型基金，混合型基金除了債券，還可以投資不同風格的股票，

混合型基金根據股票和債券的占比，又細分為 偏股型基金 和配置型基金等等，

相比前兩者，混合型基金實作投資的多元化，無需去分別購買風格不同的股票型基金、債券型基金和貨幣基金，

股票型基金

股票型基金是指投資于股票市場的基金，其中股票倉位不能低于80%，

股票型基金可以細分為主動型和被動型（指數型基金）等，相比主動型，指數型會更穩健些，緊跟大盤指數波動

相比前三者，股票基金屬于 高風險高收益類 的基金，

下面來看今天的核心：爬蟲+分析

2. 基金資料爬取

爬蟲部分的核心代碼比較簡單，比起上次的租房資料爬取簡單了x倍，今天主要 說一下流程就行，

想學習爬蟲的同學回頭去看租房資料：爬蟲實戰—拿下最全租房資料 | 附原始碼

基金資料的爬取小一選擇了天天基金網，首頁長這樣的：

可以看到，對于基金型別：股票、混合、債券和指數都分的一清二楚，采集欄位的時候將每個基金所有的收益率情況請拿下來，

ok，那就直接用官網定的標簽去爬，采集上圖圈出的資料欄位，

第二步就是每個基金的詳細持倉情況，看圖：

主要包括基金的成立時間、規模、基金經理以及每個季度的詳細持倉情況，

爬蟲大致思路

1. 爬取每個基金標簽下的所有基金以及收益率情況
2. 根據基金代碼爬取每個基金得到詳細指標
3. 根據基金代碼爬取每個基金的季度持倉情況

需要說明一下，第 2 步和第 3 步的資料不在一個頁面下，第 2 步的資料通過頁面決議可以拿到，第 3 步的資料是動態加載后呈現在頁面上的，可以通過介面拿到資料，

限于篇幅，主要代碼如下：

# 爬取每個基金的資料
rank_detail_data = []
position_data = []
error_funds_list = []
for row_index, data_row in data_rank.iterrows():
    fund_code = str(data_row['基金代碼'])
    try:
        '''爬取頁面，獲得該基金的詳細資料'''
        position_title_url = "http://fundf10.eastmoney.com/ccmx_" + str(fund_code[1:]) + ".html"
        print('正在爬取第 {0}/{1} 個基金 {2} 的詳細資料中...'.format(row_index+1, len(data_rank), fund_code[1:]))
        response_title = requests.get(url=position_title_url, headers={'User-Agent': get_ua()}, timeout=10)
        # 決議基金的詳細資料
        rank_detail_info = resolve_rank_detail_info(fund_code[1:], response_title)

        """爬取頁面，獲取該基金的持倉資料"""
        position_data_url = "http://fundf10.eastmoney.com/FundArchivesDatas.aspx?type=jjcc&code=" + \
        str(fund_code[1:]) + "&topline=10&year=&month=&rt=" + str(random.uniform(0, 1))
        print('正在爬取第 {0}/{1} 個基金 {2} 的持倉情況中...'.format(row_index + 1, len(data_rank), fund_code[1:]))
        # 決議基金的持倉情況
        response_data = requests.get(url=position_data_url, headers={'User-Agent': get_ua()}, timeout=10)
        fund_positions_data = resolve_position_info(fund_code[1:], response_data.text)

        # 保存資料
        rank_detail_data.append(rank_detail_info)
        position_data.extend(fund_position_data for fund_position_data in fund_positions_data)
 except:
  error_funds_list.append(fund_code)
        print("{0} 資料爬取失敗，稍后會進行重試，請注意！".format(str(fund_code[1:])))
 # 隨機休眠2-4 秒
 time.sleep(random.randint(2, 4))

爬取完成后，資料是這樣的：

3. 基金資料分析

對于4種型別的基金資料，下面主要對 股票型基金進行分析

首先，股票型基金共 1417 個，后面分析和排序的依據均是針對 今年來收益率 這個指標進行的，大家注意下

1. 基本：收益率分布

1417個股票型基金中 1410 個今年來收益率不為空，針對其進行分析：

股票型基金今年來收益率>0 的有 840 個，占比 59.57%；整體今年來平均收益率為 5.89%

如下圖：

再來看下整體的收益率分布情況：

股票型基金的收益率小于0的占比40%，而且隨著收益率的上升基金個數逐漸下降，和上上季度正態分布的影像形成了鮮明的對比

另外，收益率大于50%只有13只基金，真的是鳳毛麟角般的存在

2. 基本：資產規模分布

對于資產規模，小一是這樣理解的：大資產的基金在收益穩定的同時也會出現船大難掉頭的情況，小規模的資金收益波動會較大，但也可以及時規避風險，

因為基金較多，以下只選取今年來收益率 Top300 的基金分析其資產規模，另外，資產規模均是截止到 2021-09-30 日的資金資產規模，

一起看圖：

股票型基金的資產規模集中在 0-10億元 區間，其中，大于70億元 的基金有 10個，占比為 3.33%

可以看到，在20 億元以下規模的基金占比 80以上，相比上上季度的78%上升了2PP

3. 重點：收益率前10！

基本面看完了，下面來點干貨：

股票型基金今年來收益率的最高是 113.98%，Top10 的平均收益是 62.98%

可以看到，前10收益率的基金差距比較明顯，尤其是基金『前海開源公用事業股票』收益率一騎絕塵，拉開第二名51.2個百分點，大牛中的大牛

除了第一名之外，其他2-10的基金收益率比較平穩，特別是2-5名之間，差距較小，

從圖中看，資產規模與近兩年的收益率不是強相關，另外，排名前5 的基金似乎是個不錯的選擇

供參考：

4. 干貨：基金經理選誰？

買基金要看對基金經理，所以這一步是分析基金經理

同樣的，我們取收益率較高的 前50名基金進行分析，根據基金經理 持有基金的平均收益率 為標準，選取排名 前15 的經理，如下圖：

平均收益率前5的股票型基金經理都是各持有一只股票型基金，而對應的股票型基金我們在上一步已經看到了

可以看到，這次的結果和上上季度的分析結果完全不一樣，特別是在頭部基金經理這塊，基本是重新洗牌了

當然，有一部分的原因是我將時間粒度由近2年縮小到今年來有一定的關系

股票型基金經理中崔宸龍持有的基金漲幅驚人，在今年這個行情中也能保持翻倍的收益，確實很厲害了，

另外，崔宸龍經理還管理一個混合型基金『前海開源新經濟混合A』，今年的收益率 110.01%，在今年漲幅排行榜排第二，好奇的話可以去看看這兩個基金的最新持倉，你應該能明白為什么會有這么高的收益

小結：

兩極分化比較嚴重，特別是在今年的這種特殊行情下，抓住主線應該可以大賺一筆，不然可能就會白打工一整年

5. 干貨：重倉買哪個？

再來說一個大家更感興趣的內容：基金持倉情況

每一個基金的前 10 大持倉股都可以作為該基金的代表，這個毋庸置疑，所以在爬蟲部分我們也就直接爬了前十大持倉資料，

這一節我們同樣選取收益率較高的 前50名 股票型基金和混合型基金進行分析

每個基金都有前 10 大持倉股，所以對應的就有 500 個持倉股代表，篩選 持倉股累計占比排名前 30 個 持倉股作為重點觀察物件，如圖：

需要說明的是：加粗表示同時出現在股票型基金和混合型基金中，

可以看到，前15持倉股基本以光伏產業鏈、新能源為主，包括：寧德時代為龍頭的光伏產業鏈、以比亞迪為龍頭的新能源產業鏈

但是需要注意的是，15-30持倉股發生了很大的分歧，從分歧個股的分布來看，對應的板塊集中在能源、有色、鋼鐵石油等

如果大家感興趣，可以翻到文章開頭看看1季度的文章中這個位置的圖長什么樣，再看看現在的圖，做個對比

想必就算你不懂板塊和個股，也能看出點端倪來，

小結：

這是今年以來收益率前50的基金的持倉情況，很明顯，光伏+新能源是主線，拿住就能賺

對應的白酒、醫藥，在上面的圖中看不到影子

但是但是但是，出現了很大的分歧，繼續往下看！

6. 重磅干貨：跟著明星經理買？

最后，我們繼續抄作業，抄優等生的優秀作業

上面分析了明星基金經理，也分析了收益率較高基金的持倉情況，下面結合這兩者來一個綜合

選擇股票型明星基金經理5人和他們持有的5只基金，如下圖：

選取這5個股票型基金的前10大持倉再次分析：

這里的分析思路和第6小節一樣

如果說，第6小節上面那幅圖你看不清分歧在哪，那現在這張圖想必能看清了吧

同樣，股票型基金和混合型基金一致持有光伏產業鏈相關個股，但是一致性比重已經降低到16.7%，而1季度的一致性當時是達到40%的

當然，這也與今年的行情有關系，特別是下半年之后，板塊的頻繁輪動，導致很難有一個可以一直往上沖的板塊來打先鋒

所以也就會造成了基金經理的持倉分散化，既然都是輪動，那我選一些低位的，既可以避免高位板塊的回呼，也能在輪動的時候蹲一波春風

妙啊！

小結：

產生分歧是好事，這意味著下一次就會出現新的更好的機會

當然，現在機會可能還并不明顯，從上述的持倉中也并不能看到明星基金經理們調倉到哪個板塊

但，總歸是會有機會的，等著就行，四季度持倉披露的時候，這個答案應該就會揭曉

特別是最近白酒板塊的異動、小道訊息說基金經理調倉醫藥等等，都是分歧的開始

我們，也等一個春風來！