大家好,我是小一
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
20年Q4季度基金持仓分析
21年Q1季度基金持仓分析
21年1季度收益分析
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%
可以看到,前10收益率的基金差距比较明显,尤其是基金『前海开源公用事业股票』收益率一骑绝尘,拉开第二名51.2个百分点,大牛中的大牛除了第一名之外,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!
以上就是本文的全部内容,鉴于分享的原则,上述文中的所有爬虫代码已经开源。获取方式如下:
文末右下角,点击“在看”,当“在看”数超过50 后,进入下方小一的公众号回复【基金21Q3】可免费获取爬虫源码
对于爬虫不了解,但又想要基金数据自己分析的朋友,可以在留言区查看数据集获取方式,备注【基金21Q3】领取。
希望以上的分析,能对大家的投资有所帮助!
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