基金持仓数据分析，满仓干还是等风来？
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哈喽大家好，我是可乐
你们有没有理财产品呢？不是推销哈，是分享一篇对基金数据分析的文章，为了照顾对基金完全不懂的童鞋，文章前面特意做了小科普，帮助你理解指数型基金、股票型基金的概念。
接着才用Python去爬取这些基金收益的数据，从6个维度全方面分析，最后得出相应的理财建议，当然了，投资有风险，入市需谨慎，这篇文章的重点也只是在数据分析上，大家千万不要过度迷信结论哦~
正 文
迟到了的这篇文章，本篇为系列文章的第四篇，是对21年三季度的基金持仓披露数据进行分析
篇幅较长，阅读会花 5-10 分钟，读完本篇文章，你可能会收获以下几点：
今年的股票型基金整体收益情况？ 今年的优秀基金经理有哪些？ 今年的优秀基金有哪些？ 后续看好的方向是什么？ 满仓干还是等风来？
系列文章还包括以下三篇，都是对最新的基金持仓数据进行分析，从而得出一个当下阶段的客观结果。
感兴趣的同学可以点击下面文章查看，顺便验证一下它们各自的收益情况，相信结果不会让你失望的
1. 正文
ok，和往常几篇文章一样，本文分为三部分：
① 4 种基金的大致介绍 ② 爬取基金收益数据及TOP300收益的基金最新持仓 ③ 从6个维度进行基金数据分析
鉴于本篇文章的整体基调是围绕基金所做的分析，所以对于基金是什么有必要做一个简单的介绍。
当然，也只是止步于简单的介绍。本篇更多的是在对近几年发行的基金收益、持仓等数据进行爬取，做一个简单的分析
目前各基金公司披露的持仓数据都是截止 2021年第三季度，后续也会披露最新持仓数据，到时候 小一会继续跟踪分析，记得到时候回来看更新！
ok，直接开始，go
1.1 基金介绍
只想看分析的同学可以 直接滑到第三小节
只想看结论的同学可以 直接滑到文末
先来说说基金是什么？
首先，对于基金，大致可以分为：货币型基金、债券型基金、混合型基金、股票型基金等等
主要说一下这几个各自是什么，后面我们针对性的用数据去分析。
货币型基金
只投资于货币市场，例如像银行存款，国家或者企业发行的短期债券等，因为波动性较小、风险较低，所以可以等同于储蓄产品一样。
类似的像余额宝就是货币型基金，评价这种货币型基金主要看：七日年化收益率和万份收益。
这个比较容易理解，风险也很低，个人要选择货币型基金就直接余额宝完事，T+0，简简单单。
债券型基金
相比货币型基金，债券型基金投资的债券期限比较长，除了债券，也可以投资股票。
债券基金相对于货币基金有一定的风险，但从长期来看，收益也会更高点。
混合型基金
相比债券型基金，混合型基金除了债券，还可以投资不同风格的股票。
混合型基金根据股票和债券的占比，又细分为 偏股型基金 和配置型基金等等。
相比前两者，混合型基金实现投资的多元化，无需去分别购买风格不同的股票型基金、债券型基金和货币基金。
股票型基金
股票型基金是指投资于股票市场的基金，其中股票仓位不能低于80%。
股票型基金可以细分为主动型和被动型（指数型基金）等，相比主动型，指数型会更稳健些，紧跟大盘指数波动
相比前三者，股票基金属于 高风险高收益类 的基金。
下面来看今天的核心：爬虫+分析
2. 基金数据爬取
爬虫部分的核心代码比较简单，比起上次的租房数据爬取简单了x倍，今天主要 说一下流程就行。
想学习爬虫的同学回头去看租房数据：爬虫实战—拿下最全租房数据 | 附源码
基金数据的爬取小一选择了天天基金网，首页长这样的：
可以看到，对于基金类型：股票、混合、债券和指数都分的一清二楚，采集字段的时候将每个基金所有的收益率情况请拿下来。
ok，那就直接用官网定的标签去爬，采集上图圈出的数据字段。
第二步就是每个基金的详细持仓情况，看图：
主要包括基金的成立时间、规模、基金经理以及每个季度的详细持仓情况。
爬虫大致思路
爬取每个基金标签下的所有基金以及收益率情况
根据基金代码爬取每个基金得到详细指标
根据基金代码爬取每个基金的季度持仓情况
需要说明一下，第 2 步和第 3 步的数据不在一个页面下，第 2 步的数据通过页面解析可以拿到，第 3 步的数据是动态加载后呈现在页面上的，可以通过接口拿到数据。
限于篇幅，主要代码如下：
# 爬取每个基金的数据
rank_detail_data = []
position_data = []
error_funds_list = []
for row_index, data_row in data_rank.iterrows():
fund_code = str(data_row['基金代码'])
try:
'''爬取页面，获得该基金的详细数据'''
position_title_url = "http://fundf10.eastmoney.com/ccmx_" + str(fund_code[1:]) + ".html"
print('正在爬取第 {0}/{1} 个基金 {2} 的详细数据中...'.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)
# 解析基金的详细数据
rank_detail_info = resolve_rank_detail_info(fund_code[1:], response_title)
"""爬取页面，获取该基金的持仓数据"""
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} 个基金 {2} 的持仓情况中...'.format(row_index + 1, len(data_rank), fund_code[1:]))
# 解析基金的持仓情况
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)
# 保存数据
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} 数据爬取失败，稍后会进行重试，请注意！".format(str(fund_code[1:])))
# 随机休眠2-4 秒
time.sleep(random.randint(2, 4))
爬取完成后，数据是这样的：
3. 基金数据分析
对于4种类型的基金数据，下面主要对 股票型基金进行分析
首先，股票型基金共 1417 个，后面分析和排序的依据均是针对 今年来收益率 这个指标进行的，大家注意下
1. 基本：收益率分布
1417个股票型基金中 1410 个今年来收益率不为空，针对其进行分析：
股票型基金今年来收益率>0 的有 840 个，占比 59.57%；整体今年来平均收益率为 5.89%
如下图：
再来看下整体的收益率分布情况：
股票型基金的收益率小于0的占比40%，而且随着收益率的上升基金个数逐渐下降，和上上季度正态分布的图像形成了鲜明的对比
另外，收益率大于50%只有13只基金，真的是凤毛麟角般的存在
2. 基本：资产规模分布
对于资产规模，小一是这样理解的：大资产的基金在收益稳定的同时也会出现船大难掉头的情况，小规模的资金收益波动会较大，但也可以及时规避风险。
因为基金较多，以下只选取今年来收益率 Top300 的基金分析其资产规模。另外，资产规模均是截止到 2021-09-30 日的资金资产规模。
一起看图：
股票型基金的资产规模集中在 0-10亿元 区间，其中，大于70亿元 的基金有 10个，占比为 3.33%
可以看到，在20 亿元以下规模的基金占比 80以上，相比上上季度的78%上升了2PP
3. 重点：收益率前10！
基本面看完了，下面来点干货：
股票型基金今年来收益率的最高是 113.98%，Top10 的平均收益是 62.98%
除了第一名之外，其他2-10的基金收益率比较平稳，特别是2-5名之间，差距较小。
从图中看，资产规模与近两年的收益率不是强相关，另外，排名前5 的基金似乎是个不错的选择
供参考：
4. 干货：基金经理选谁？
买基金要看对基金经理，所以这一步是分析基金经理
同样的，我们取收益率较高的 前50名基金进行分析，根据基金经理 持有基金的平均收益率 为标准，选取排名 前15 的经理，如下图：
平均收益率前5的股票型基金经理都是各持有一只股票型基金，而对应的股票型基金我们在上一步已经看到了
可以看到，这次的结果和上上季度的分析结果完全不一样，特别是在头部基金经理这块，基本是重新洗牌了
当然，有一部分的原因是我将时间粒度由近2年缩小到今年来有一定的关系
股票型基金经理中崔宸龙持有的基金涨幅惊人，在今年这个行情中也能保持翻倍的收益，确实很厉害了。
另外，崔宸龙经理还管理一个混合型基金『前海开源新经济混合A』，今年的收益率 110.01%，在今年涨幅排行榜排第二。好奇的话可以去看看这两个基金的最新持仓，你应该能明白为什么会有这么高的收益
小结：
两极分化比较严重，特别是在今年的这种特殊行情下，抓住主线应该可以大赚一笔，不然可能就会白打工一整年
5. 干货：重仓买哪个？
再来说一个大家更感兴趣的内容：基金持仓情况
每一个基金的前 10 大持仓股都可以作为该基金的代表，这个毋庸置疑，所以在爬虫部分我们也就直接爬了前十大持仓数据。
这一节我们同样选取收益率较高的 前50名 股票型基金和混合型基金进行分析
每个基金都有前 10 大持仓股，所以对应的就有 500 个持仓股代表，筛选 持仓股累计占比排名前 30 个 持仓股作为重点观察对象，如图：
需要说明的是：加粗表示同时出现在股票型基金和混合型基金中。
可以看到，前15持仓股基本以光伏产业链、新能源为主，包括：宁德时代为龙头的光伏产业链、以比亚迪为龙头的新能源产业链
但是需要注意的是，15-30持仓股发生了很大的分歧，从分歧个股的分布来看，对应的板块集中在能源、有色、钢铁石油等
如果大家感兴趣，可以翻到文章开头看看1季度的文章中这个位置的图长什么样，再看看现在的图，做个对比
想必就算你不懂板块和个股，也能看出点端倪来。
小结：
这是今年以来收益率前50的基金的持仓情况，很明显，光伏+新能源是主线，拿住就能赚
对应的白酒、医药，在上面的图中看不到影子
但是但是但是，出现了很大的分歧，继续往下看！👇
6. 重磅干货：跟着明星经理买？
最后，我们继续抄作业，抄优等生的优秀作业
上面分析了明星基金经理，也分析了收益率较高基金的持仓情况，下面结合这两者来一个综合
选择股票型明星基金经理5人和他们持有的5只基金，如下图：
选取这5个股票型基金的前10大持仓再次分析：
这里的分析思路和第6小节一样
如果说，第6小节上面那幅图你看不清分歧在哪，那现在这张图想必能看清了吧
同样，股票型基金和混合型基金一致持有光伏产业链相关个股，但是一致性比重已经降低到16.7%，而1季度的一致性当时是达到40%的
当然，这也与今年的行情有关系，特别是下半年之后，板块的频繁轮动，导致很难有一个可以一直往上冲的板块来打先锋
所以也就会造成了基金经理的持仓分散化，既然都是轮动，那我选一些低位的，既可以避免高位板块的回调，也能在轮动的时候蹲一波春风
妙啊！
小结：
产生分歧是好事，这意味着下一次就会出现新的更好的机会
当然，现在机会可能还并不明显，从上述的持仓中也并不能看到明星基金经理们调仓到哪个板块
但，总归是会有机会的，等着就行，四季度持仓披露的时候，这个答案应该就会揭晓
特别是最近白酒板块的异动、小道消息说基金经理调仓医药等等，都是分歧的开始
我们，也等一个春风来！
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