蛋卷基金爬虫：从海量组合中筛选出优秀组合

闲谈

2023-10-17 21:20:56

一、网页分析

1、打开网页

我们随意打开一个蛋卷基金上投资组合的网页，例如：

链接：https://danjuanapp.com/strategy/52539322?stock_code=sz300358

打开后，可以看到这个网页主要分为以下几个部分：

组合概览： 这部分显示了组合的基本信息，包括组合名称、组合收益率、组合规模等。
组合持仓： 这部分显示了组合的持仓情况，包括股票代码、股票名称、持仓数量、持仓成本等。
组合收益率曲线： 这部分显示了组合的收益率曲线，可以直观地看到组合的收益率走势。
组合交易历史： 这部分显示了组合的交易历史，包括交易时间、交易类型、交易股票、交易数量、交易价格等。

2、分析网页源代码

为了从网页中提取数据，我们需要分析网页的源代码。我们可以使用浏览器的开发者工具来查看网页的源代码。在 Chrome 浏览器中，我们可以按 F12 键打开开发者工具，然后点击「Elements」标签。

在开发者工具中，我们可以看到网页的源代码。我们需要找到包含数据的部分。例如，我们可以找到包含组合基本信息的部分：

<div class="strategy-detail-info">
  <div class="strategy-detail-name">组合名称：蛋卷基金量化组合</div>
  <div class="strategy-detail-annualized-return">组合收益率：12.34%</div>
  <div class="strategy-detail-scale">组合规模：1000万</div>
</div>

从这段代码中，我们可以提取出组合名称、组合收益率、组合规模等信息。

3、编写爬虫程序

有了网页源代码，我们就可以编写爬虫程序来提取数据了。我们可以使用 Python、Java、C++ 等编程语言来编写爬虫程序。

这里是一个用 Python 编写的爬虫程序：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 获取网页内容
url = 'https://danjuanapp.com/strategy/52539322?stock_code=sz300358'
response = requests.get(url)

# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取数据
combination_name = soup.find('div', class_='strategy-detail-name').text
combination_annualized_return = soup.find('div', class_='strategy-detail-annualized-return').text
combination_scale = soup.find('div', class_='strategy-detail-scale').text

# 打印数据
print('组合名称：', combination_name)
print('组合收益率：', combination_annualized_return)
print('组合规模：', combination_scale)

运行这个程序，就可以提取出组合名称、组合收益率、组合规模等信息。

二、数据存储

提取出数据后，我们需要将数据存储起来。我们可以将数据存储在数据库中，也可以存储在文件中。

这里是一个将数据存储在数据库中的示例：

import sqlite3

# 创建数据库连接
conn = sqlite3.connect('danjuan.db')

# 创建游标
cursor = conn.cursor()

# 创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS combinations (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  annualized_return REAL,
  scale REAL
)''')

# 插入数据
cursor.execute('''INSERT INTO combinations (name, annualized_return, scale) VALUES (?, ?, ?)''', (combination_name, combination_annualized_return, combination_scale))

# 提交数据
conn.commit()

# 关闭连接
conn.close()

运行这个程序，就可以将数据存储在数据库中了。

三、数据分析

存储了数据后，我们就可以对数据进行分析了。我们可以使用 Python、R 等编程语言来对数据进行分析。

这里是一个用 Python 编写的简单的分析程序：

import pandas as pd

# 读取数据
combinations = pd.read_sql('SELECT * FROM combinations', 'danjuan.db')

# 分析数据
combinations['annualized_return'] = combinations['annualized_return'].str.replace('%', '').astype(float)
combinations = combinations.sort_values('annualized_return', ascending=False)

# 打印数据
print(combinations.head())