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基金相关性分析

Python输出编码,建议设置为utf-8
基金相关性分析工具 - 计算多只国内基金之间的皮尔逊相关系数,支持3/6/12个月时间跨度,输出CSV和HTML可视化报告
xibei
未分类 community v1.0.1 2 版本 100000 Key: 无需
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#latest

概述

基金相关性分析工具 (Fund Correlation Tool)

基于 AkShare 双接口方案,支持计算国内所有类型基金的历史相关性分析。

功能特性

  • 双接口数据源:结合天天基金网基金名称接口 + AkShare历史净值接口
  • 全类型支持:ETF、开放式基金、LOF、QDII、货币基金、债券基金等
  • 灵活时间跨度:3个月 / 6个月 / 12个月
  • 多格式输出:表格(默认) / CSV / JSON / HTML可视化
  • 颜色编码矩阵:HTML报告中用颜色直观展示相关性强度

使用方法

命令行参数

# 基础用法
python fund_correlation_v3.py <基金代码1> <基金代码2> ...

# 指定时间跨度
python fund_correlation_v3.py 510050 510300 159919 --period 3m

# 输出HTML报告
python fund_correlation_v3.py 510050 510300 --output html

# 输出CSV文件
python fund_correlation_v3.py 510050 510300 --output csv

# 完整示例
python fund_correlation_v3.py 006105 000614 003629 003646 --period 3m --output html

参数说明

参数说明可选值
--------------------
funds基金代码列表(6位数字)至少2个
--period, -p时间跨度3m, 6m, 12m (默认3m)
--output, -o输出格式table, csv, json, html
--verbose, -v显示详细日志-

输出示例

HTML可视化报告

!HTML报告预览

HTML报告包含:

  • 颜色编码的相关系数矩阵
  • 图例说明(强正相关/中等正相关/弱正相关/基本无关/弱负相关/中等负相关/强负相关)
  • 两两配对详细数据
  • 解读说明

CSV格式

"基金名称","上证50ETF (510050)","沪深300ETF (510300)","中证500ETF (510500)"
"上证50ETF (510050)",1.0000,0.9502,0.8231
"沪深300ETF (510300)",0.9502,1.0000,0.8892
"中证500ETF (510500)",0.8231,0.8892,1.0000

控制台表格

相关系数矩阵:
======================================================================
基金列表:
  1. 宏利印度股票(QDII)A (006105)
  2. 华安德国(DAX)联接(QDII)A (000614)
  3. 摩根全球多元配置(QDII-FOF)人民币A (003629)
  4. 创金合信中证1000指数增强A (003646)

Pairwise Correlation:
------------------------------------------------------------------
  宏利印度股票(QDII)A   vs 华安德国(DAX)联接(QDII)A : +0.3358 [Weak Positive]
  宏利印度股票(QDII)A   vs 摩根全球多元配置(QDII-FOF)人民币A : +0.3930 [Weak Positive]
  宏利印度股票(QDII)A   vs 创金合信中证1000指数增强A : +0.0333 [Near Zero]
  华安德国(DAX)联接(QDII)A vs 摩根全球多元配置(QDII-FOF)人民币A : +0.8397 [Strong Positive]
  华安德国(DAX)联接(QDII)A vs 创金合信中证1000指数增强A : +0.5161 [Medium Positive]
  摩根全球多元配置(QDII-FOF)人民币A vs 创金合信中证1000指数增强A : +0.3897 [Weak Positive]

技术实现

双接口方案

接口功能数据源
--------------------
ak.fund_name_em()获取基金规范名称天天基金网,一次加载26709只基金
ak.fund_open_fund_info_em()获取历史净值数据AkShare,支持按日期过滤

相关性计算

  • 算法:皮尔逊相关系数 (Pearson Correlation Coefficient)
  • 数据对齐:取所有基金收益率序列的最小共同长度
  • 解读标准:
  • ≥ 0.8: 强正相关
  • 0.5-0.8: 中等正相关
  • 0.3-0.5: 弱正相关
  • -0.3-0.3: 基本无关
  • < -0.3: 负相关

数据样本量

时间跨度约数据点数适用场景
-------------------------------
3m46-53点短期趋势分析
6m109-116点中期趋势分析
12m220-234点长期趋势分析

安装依赖

pip install akshare pandas

示例基金代码

QDII基金

  • 006105: 宏利印度股票(QDII)A
  • 000614: 华安德国(DAX)联接(QDII)A
  • 003629: 摩根全球多元配置(QDII-FOF)人民币A

国内ETF

  • 510050: 上证50ETF
  • 510300: 沪深300ETF华泰柏瑞
  • 159919: 沪深300ETF嘉实
  • 510500: 中证500ETF
  • 159915: 创业板ETF

主动管理基金

  • 110022: 易方达消费行业股票
  • 163406: 兴全合润混合

文件结构

fund-correlation-tool/
├── SKILL.md                  # 本文件
├── fund_correlation_v3.py    # 主程序
├── README.md                 # 详细使用文档
└── screenshots/
    └── html-report-preview.png  # HTML报告截图

使用场景

  1. 投资组合优化:分析基金间相关性,构建低相关性组合
  2. QDII配置分析:评估海外资产与国内资产的相关性
  3. 指数基金对比:比较同类型ETF的跟踪误差和相关性
  4. 行业基金分析:分析主动管理基金与基准指数的相关性

注意事项

  1. 数据来自AkShare,部分QDII基金数据可能延迟
  2. 历史数据不代表未来表现
  3. 相关系数仅衡量线性关系,非线性关系可能无法捕捉
  4. 建议结合多时间跨度综合分析

版本历史

共 2 个版本

  • v1.0.1 添加html预览 当前
    2026-05-14 13:17 安全 安全
  • v1.0.0 Initial release
    2026-05-14 08:44 安全 安全

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