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2022BI数据分析大赛作品
--基金投资策略分析报告介绍
一、选手简介
1.选手介绍
大家好，我的帆软社区用户名是罗文123，目前就职于数字重庆大数据应用发展有限公司，从事数据开发工作，通过数据分析解决实际问题是的我的工作，也是我的爱好。很高兴能有机会参加这次大赛。
2.参赛初衷
希望通过比赛更加深入了解帆软BI，提升自己的数据可视化能力和技巧，也通过这次数据分析的机会解决实际问题。
二、作品介绍
1.分析背景
因为个人积攒了一些存款，从去年年底，我开始研究理财。投资基金是一个很不错的理财方式，很多人也会通过基金来进行理财。对于很多初入基金领域的投资者来说，有两个核心问题首先需要解决：一是基金值得投资吗？二是基金应如何选择？
2.分析思路
围绕上述两个核心问题展开分析思路，第一个问题：基金值得投资吗，其实就是要分析基金整体的收益分布情况，从宏观上把握投资基金获得正收益的概率有多大。第二个问题：基金如何选择，就是要分析基金收益与哪些因素有关，有什么样的关系，再结合经典的4433选基法则，验证该方法是否真的有效。
3.数据来源
本次分析的数据来源为天天基金网，使用了Github上开源的爬虫代码进行数据采集（相关链接：https://github.com/CBJerry993/tt_fund），主要采集如下数据：
（1）基金基本信息。主要包括基金代码、基金名称、基金类型、基金发行时间、基金规模、所属公司等字段。
（2）基金公司信息。主要包括公司代码、公司名称、公司管理规模等字段。
（3）基金每日净值。主要包括基金代码、日期、净值、日涨幅等字段，记录每只基金每天的净值和涨跌情况。
4.数据处理
基金最核心的指标，就是收益率与波动率，收益率反映收益情况，波动率反映风险情况，两个指标的计算公式如下：
收益率=期末净值/期初净值-1
波动率（年化）=每日涨幅标准差 * 250^0.5
由于基金每日净值表数据量较大，为了提高报表加载性能，我用python对该表进行了预处理，将其转换为fund_rate、fund_wave、fund_4433。
fund_rate（基金收益表）如下：
code：基金代码
name：基金名称
cycle：统计周期（近一周、一月、三月、六月、一年、三年、五年、十年）
rate：收益率（单位：%）
rate_zone：将收益率分箱，形成收益率区间（单位：%）
fund_wave（基金波动率表）与fund_rate类似，只是统计的指标是波动率。
fund_4433表是根据4433选基法则，以三年前（2018年12月）为时间节点，筛选出符合4433条件的25只基金。
通过帆软BI的excel上传功能将fund_rate、fund_wave、fund_4433上传，再用相同方式上传基金基本信息表（fund_basic_info）、基金公司表（company_info）。
再通过创建自助数据集，将各表进行合并，形成宽表data_model。
5.可视化报告
报告以竖向方式呈现，按分析思路的顺序将各组件依次罗列，并在每个组件旁空白处书写分析结论。
（1）对所有基金近三年的收益率进行分组，分别为<=0%、0~10%、10~50%、50~100%、100~200%、>200%，通过扇形图展示各收益率区间的基金数占比。
（2）可以发现，<=0%也就是亏损基金数量是最少的仅占1.68%，最普遍的收益率为100~200%，甚至有超过9%的基金收益率高于200%，可见投资基金亏损的概率是很小的，并且收益大概率很可观，远胜过银行存款利率。
（3）那么问题来了：既然基金投资亏损概率这么低，那为何仍有许多散户套牢呢？下一张图讨论持仓周期与收益的关系将回答这一问题。
（1）对基金持仓周期进行分组，分别为近一周、近一月、近三月、近六月、近一年、近三年、近五年、近十年，通过面积堆积图展示基金收益分布的变化趋势。
（2）可以发现，短期之内低收益和亏损的基金占绝大多数，随着持仓周期增长，低收益基金数量减少，近三年亏损基金已降至1.68%，近十年收益高于200%的基金数量已超29%，这也说明中国整体经济发展一直是向好的。所以，建议投资者坚持长期主义，尽量避免短线操作。
（3）由于长期持仓后收益分布趋于稳定，并且分析长期持仓收益更具有现实意义，所以下面的分析都是基于近三年的收益情况来统计。
（1）选择何种基金类型，是投资基金首先要考虑的事情。基金最核心的分析指标是收益和风险，我们可以通过这两大指标对比各类型基金的优劣势。
（2）可以发现，除了指数型-股票基金，其它各类型基金的收益和波动都是正相关的，也就是收益越大，风险越大。股票型属于典型的激进风格，近三年平均收益率高达157.89%，但波动率也是最高的24.55%，与之相对的混合型-偏债属于保守风格，收益和风险都是最低的。
（3）值得注意的是，指数型-股票基金是个例外，它的收益相对较低，但风险却较高，究其原因，主要是因为指数基金的跟踪标的是A股指数，A股市场的特点就是震荡市场，不像美股市场一路长牛，因此投资者在选择指数基金时需要谨慎考虑，不能一味的参考国外的证券投资书籍，毕竟国情是不同的。
（1）基金公司是基金的运作主体，基金公司的管理规模在一定程度上决定了基金公司的实力。将基金公司规模分组为<50亿元、50~500亿元、500~5000亿元、>=5000亿元，通过柱状图展示不同规模的基金公司管理的基金的平均收益率。
（2）整体上看，基金公司的管理规模越大，其管理的基金平均收益率也越高。这是可以理解的，因为基金管理规模庞大，说明其资金雄厚，能够调动的资源更多，也更能吸引实力强的基金经理，从而保证基金能够健康平稳的运作。投资者在选择基金时，可以适当考虑基金所属的基金公司的规模情况，选择较有实力的基金公司。
（1）由于基金规模会影响到交易费率、选股数量等因素，故探索基金规模和收益率之间的相关性。通过散点图展示基金的规模和收益的分布，图中横轴为基金规模，纵轴为收益率，每一个点代表一只基金。
（2）直观上看，各个点的分布没有明显的规律，通过引入趋势线，可以看到基金规模和收益率成轻微的正相关关系。
（3）值得注意的是，不同类型的基金受规模的影响也不同，通过点击散点图旁的筛选组件切换基金类型，其中混合型-平衡基金的收益和规模成轻微的负相关关系。
（4）综合来讲，基金规模和收益之间没有明显的相关关系，但建议基金规模不宜过高或过低（有说法认为30~40亿元为宜），因为规模过低会增加交易费用成本，而规模过高需要选择更多的股票以满足基金管理规定，会造成基金经理的选股压力。
（1）4433选基法则需满足以下条件：近1/2/3/5年业绩排名在同类基金中位列前1/4，近3个月、近6个月业绩排名在同类基金中位列前1/3。
（2）将满足4433条件和不满足4433条件的基金近三年收益率分布进行对比，可以发现满足4433条件的基金的收益略好于不满足条件的基金。
（3）投资者在选择基金时可以参考4433法则，但需要注意该法则依据的是基金的过往业绩，而基金的过往业绩并不一定预示其未来表现，投资者也需要考虑基金的抗风险能力、基金公司实力、行业趋势等多方面因素。
6.作品截图及链接
https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/dP3m
三、参赛总结
1.FineBI工具
FineBI的自助数据集可以记录处理步骤，可以非常方便的修改处理过程；FineBI的仪表板提供了非常丰富的样式模板，既美观又方便。
2.参赛总结
在制作报告的过程中，我逐渐了解了FineBI的使用操作，可视化的能力得到了提升，并且也借助这个工具，更好更直观的对基金领域进行了分析，我的理财思路也变得更加清晰了，感谢FineBI。 | 
