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注：净值增长率计算公式：【期末单位净值（复权） - 期初单位净值（复权）】/期初单位净值（复权）
区间收益率计算公式：【期末净值*【期末累计复权因子/期初累计复权因子】/期初净值）-1】*100%
区间收益率是指在即定的时间内，投资人持有基金
产品所获得的收益率，并假设投资人将所得分红均用于再投资（不考虑各项交易费用）。
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[python] 爬了近7000只基金，只为学习夏普比率和协方差矩阵 - 知乎
开始之前，先补下几个关键定义：
方差组合模型(Mean-Variance Model)，由于是马科维茨提出，所以也叫做马科维茨模型(Markowitz Model简称MM)。上世纪中期，投资者面临评估标的资产风险和收益两个核心问题。马科维茨开创性的提出了方差组合模型，即分别使用均值和方差来评估资产的收益和风险。奠定了现代金融学、投资学乃至财务管理学的理论基础。
但在那个年代，要计算资产的均值和方差，运算量还是很大的，好在今天，稍微简单了一些。
协方差(Covariance,COV)，在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。而在金融实践中，协方差常用于评估两个资产历史收益情况的相关性。在现代投资理论中，学者普遍认为应该分散化持有资产。如此，有时甚至在不减少期望收益的情况下，还能降低风险的暴露程度。
夏普比率(Sharpe Ratio)，也可以称作夏普指数，是最常见的基金绩效评价标准化指标。诺贝尔经济学奖得主威廉·夏普(William Sharpe)从资产定价模型出发，推出了夏普比率。它代表了每增加一份风险，所对应增加的收益。
某天无意间看到一个叫做天天基金的网站，里面数据很多，于是就顺手把基金列表捣鼓了下来。地址是这个：
网页是这个样子的：
一共呢，可购基金是6800多个，然后我就一口气一条一条复制下来，放到了excel里面了。
哈哈，开个玩笑，总之我是拿到了一份原始文件，里面有基金列表，地址在这：
不过如果直接去请求这个网页，会出现错误：
但是没关系，直接在最上面那个链接页面的浏览器后台取下来也一样：
把原始文件存入一个txt文件(我已经存好了“基金列表-原始文件.txt”)：
把这份文件简单处理下，就能得到基金列表了：
text里面两头有些干扰处理的字符，要去掉：
再把它转成列表：
提取数据[部分]，放到表格里面：
df_fund_list显示出来，就是这样[一共6821只鸡]：
也可以把数据存到本地的excel里面：
打开就是这样：
但是实际呢，我只需要基金代码就行，因为拿着代码，就可以去进一步获得每只鸡的详细历史数据。
到这里，也算是完成了一大步，安全起见，先把基金代码存一下：
到这里，文件列表：
遍历鸡不是目的，目的是要拿到每只鸡的历史数据，咱也不贪心，过去三个月的就行，再多我的脑袋受不了，我的电脑也受不了。
还记得我们的基金代码列表吗，它叫做 fund_list :
要获取每只鸡的数据，我们要知道一个门道，就是一个网络地址，在这：
这个地址的内容：
给这个地址提供不同的参数，比如[代码、开始日期、结束日期、每页显示数量...]，打开网页，我们就得到了预期结果，再把结果处理下，放到表格就可以分析了。
而我们要做的，就是每次更换基金代码，把6800多个鸡近期三个月的数据取下来，再把网页解析成表格，存上收工，准备下一步。
先看看怎么取数据：
上面之所以用了各 [try...except...]，是因为有些基金刚刚成立，还没有三个月，解析数据自然会出错，处理方式就是忽略那些会出错的基金。跳过，下一个。
然后还用 [ time.sleep(0.2) ] 加了延时，太快的话可能被服务器当成恶意偷数据给封了，所以每取一次，停顿0.2s，一分钟大约300次。6800次大约30分钟，所以为了怕太难等，加了个进度提示：
另外，那一大坨代码也可以封装成一个函数，传入基金代码，返回基金数据：
上面的运行结果如下：
要把所有基金都过一遍，需要漫长的等待，之后，会得到两个东西：
分别来看看他们长什么样子：
all_fund_n，净值变化
all_fund_r，收益变化
总感觉看起来有些别扭，现在我把数据的名字换一下，再把第一列换成日期：
貌似它的日期是倒着来的，每天更新数据就在后面加，这不太科学，我要换回来：
再来看看效果[每一列为一个鸡，每一列为某天的数据]:
all_fund_nvalue
all_fund_return
但是这个数据准不准呢？不如随便选个鸡，画个图看看：
结果如下图：
在网上找找这个鸡，时间调到最近三个月，对比一下：
貌似差不多吧！只是时间起始不一样，所以左端有些差距。
我们也可以把这些数据先存好，不然一不留神把数据处理废了，又是半个小时的等待...
到这里，文件列表：
包含了从2020-08-25到2020-11-09，共6476只鸡的每天收益和净值。
终于来到了正题，计算夏普比率之前，我们需要先计算方差和均值，还需要一个无风险收益率。
反正只是为了学习，不用搞得太复杂，我就用1年期债券除以250个交易日，作为每天的无风险收益率了。
国家债券利率查看地址：
再看看我们之前拿到的所有基金过去三个月收益率数据，我们用此数据计算出他们的均值和方差，加到各自的末尾。
结果如下图：
夏普比例计算：[均值-无风险利率] / 方差的平方根
夏普比例代表了每份风险对应的收益，所以可以理解为越大越好，但是还要综合考虑收益[均值]。比如有些债鸡，波动几乎没有，方差超级小，夏普比率超级大，但是这不是我们想要的东西。
接下来，先按均值排序，收益高的在前；再按夏普比率排序，夏普比例大的在前，我们取出最棒的20只鸡来计算下方差矩阵。
不要说直接计算6476只鸡的协方差矩阵，那不是搞死我，就是要搞死我的电脑！
得到排序后的结果 :
换个方向，让横轴为日期，纵轴为基金代码，再取出前20个：
如下：
最右边显示了均值、方差和夏普比率：
看看排在前面的都是谁：
是时候计算协方差矩阵了，虽然这很复杂，但是我们有计算机啊，所有...
计算协方差要的数据，就是每只鸡的历史收益率：sp_ratio_top。
但是如果我没记错，他后面还跟了三列：['均值', '方差', '夏普比率']，先把他们删除。
再看看top_20:
末尾的3列木有了，很好！
20个鸡的协方差矩阵，就是一个20*20的矩阵，很简单啦：
没办法，屏幕不够大，显示不完整。
按协方差排排序，看看谁跟谁最不搭嘎：
他们的位置：
他们都是谁：
应该差不多了吧！
最后说句，这个跟投资没有关系，只是个人学习记录，别拿去照着买鸡，赔本了我不管的啊。发现错误要反馈哦，让其他朋友看到，毕竟我也不是金融狗也不是程序猿[没有其他意思！]，不想误了大家！
原文：
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