‘壹’ 基金净值走势图怎么做
基金净值走势图制作步骤
一、明确数据
制作基金净值走势图前，需要收集基金的净值数据，包括日期和对应的净值。数据的准确性和完整性直接影响走势图的质量。
二、选择合适的工具
推荐使用Excel、python等工具进行基金净值走势图的制作。这些工具具有丰富的数据处理和图表制作功能，可以满足制作需求。
三、制作步骤
1. 打开选定工具，导入收集到的基金净值数据。
2. 选择合适的图表类型，如折线图，能直观地展示基金净值的走势。
3. 在图表中添加数据标签，以便更清楚地了解每个时间点的基金净值。
4. 根据需要调整图表的样式和颜色，使其更加美观和易于理解。
四、注意事项
1. 在制作过程中要确保数据的准确性，避免因数据错误导致走势图失真。
2. 走势图的时间轴要合理设置，以便展示基金在不同时间段的净值变化。
3. 可以添加一些辅助元素，如均线、趋势线等，以更深入地分析基金净值的走势。
基金净值走势图能够直观地展示基金净值的变化情况，帮助投资者了解基金的收益情况和风险水平。通过制作基金净值走势图，可以更好地进行投资决策。
‘贰’ python真的有用么
谢谢邀请！很高兴回答这个问题，正好最近在做这方面的研究。
python有用没用，关键看你用在哪里。不可否认，随着学习python的人越来越多，python领域的就业竞争也越来越激烈。但我们应该知道，还有很多领域正是适合python发挥作用的地方，但往往被很多人忽略，其中最有价值的一个地方就是金融领域的量化投资。
量化投资是指通过数量化、模型化的方式及计算机程序进行投资并获取收益的交易方式。量化投资在海外已有30多年的历史，已占据市场70%的交易量。相比而言，国内量化投资仍处于刚刚起步的阶段，有着非常巨大的发展空间。目前市场对于量化人才处于奇缺状态，既懂金融交易，又懂计算机编程的人员凤毛麟角，是市场争抢的对象。
量化投资一直有各类基金在研究，但一直不瘟不火，也没多少产品推出来，直到2014年后突然火起来，目前面临前所未有的发展良机。量化投资大致经历了下面几个阶段：
1、2010年推出股指期货之前，量化投资体现不出优势，研究的人很少。
2、2010年--2013年，大盘处于熊市阶段，也没出现多少套利机会，而且这个时候关注资本市场的人也不多，但因为有了对冲手段，一小部分先知先觉的机构开始研究量化投资，在期现套利、股票阿尔法套利等方面应该也赚到些钱。
3、2014年--2015年9月，大盘经历暴涨暴跌，中间出现过分级基金套利、可转债套利、ETF套利、期现套利等一大波的套利机会，然后在大盘暴跌的时候有一部分量化对冲基金经受住了回撤的考验。量化投资在这一阶段得到快速的发展。
4、2015年9月--现在，由于市场需求不断扩大，量化投资面临前所未有的发展良机。
为什么用Python做量化
目前Python已经在量化投资领域占据了主流位置，从数据获取到策略回测再到交易，覆盖了整个业务链。Python是一门全面与平衡的语言，既能满足系统应用的开发，又能满足数据统计分析等计算需求，尤其在数据分析方面，没有其他语言能像Python这样既精于计算又能保持极佳的性能。
在重视开发功率和科技不断开展的背景下，Python逐步得到越来越多的亲睐。相比其他语言，python有很大的优势：
（一）Python 的通用性
Python 的通用性，使它符合各种开发需求，为开发人员提供了许多选择：Python 可用于体系操作，Web 开发，服务器管理东西，部署脚本，科学建模等数之不尽的地方。即便是不相关的其他行业人士，也能很容易用 Python 完结项目。
（二）教育的推进
教育部考试中心于2017年10月11日发布了“关于全国核算机等级（NCRE）体）系调整”的告诉，决定自2018年3月起，在核算机二级考试加入了“Python语言程序设计”科目。目前部分省信息技术课程改革方案已经出台，Python断定进入省级信息技术高考， 从2018年起诸多省级信息技术教材编程言语将会从vb更换为Python。
（三）大企业的赞助
2006 年 Python 得到了 Google 的鼎力相助，并且从那以后 Google 的许多渠道和应用都使用了 Python。Google他们为使用Python创建了大量的指南和教程。在开发者的范畴，Google持续贡献了大量的文档和支持东西，并一直在为Python免费做广告
（四）大数据的兴起和发展
大数据的兴起和发展有力的助推Python的发展，而且Python被成功的运用到人工智能、机器学习等各种高科技中。同时Python在分析和处理数据的过程中非常便捷容易，间接的也解决了大数据的一些问题。
选择要学习的技术和选择要上的大学一样重要，如果选错了，你将来不仅得不到自己喜欢的高薪工作，反而会弄得一堆麻烦。目前我们专栏课程正推出python量化投资应用开发培训。特聘业界知名专家“量化大橙子”老师主讲大橙子老师本硕毕业于北京大学，具有多年量化投资从业和培训经验，专注于python应用开发、金融衍生品交易、投资策略开发等领域，从事多项量化投资和金融大数据研究项目，精通python、Java、SAS等编程语言和统计分析工具。通过专栏课程的学习，助您切换人生跑道，早日走上巅峰。
‘叁’ Python | 计算证券投资的持有期收益率和滚动收益率
本文以基金投资为例，应用Python计算基金产品的滚动收益率和持有期收益率，详细阐述了基本概念与编程实现。
一、扩展窗口与滚动窗口
持有期（Holding Period）是指投资者持有某种证券的时期。证券的持有期收益率，即证券在持有期间的累计收益。滚动窗口收益率是指在固定长度的时间窗口内计算的收益率，用于评估投资策略在不同时间段的表现。滚动窗口的大小决定了滚动收益率的计算周期，对于投资者选择投资对象具有参考意义。滚动窗口的概念常在投资分析中提及，例如“任意时点买入某基金，持有N年的平均收益率为xxx”。
二、Python实现
Pandas库的 DataFrame.rolling 函数提供了一种简便的计算移动窗口统计数据的方法。此函数允许设置时间窗的大小、最小观测值数量、窗口的居中位置、窗口类型、计算对象等参数。此外，pyfinance库中的 TSeries.rollup 函数也提供了计算滚动收益率的功能。通过自行编写代码，可以灵活调整窗口宽度计算滚动收益率。本文利用2021至2022年期间每交易日的后复权单位净值数据，对两只基金进行分析。结果展示了两基金的持有期收益率和30个交易日的滚动收益率。滚动收益率在[公式]日至[公式]日的持有期收益率。如，005827.OF在2021年2月23日的滚动收益率为9.4%，即从2021年1月6日持有至2021年2月23日的累计收益率。比较手工与程序结果，验证了程序的准确性。分析显示，002340.OF的整体表现优于005827.OF，两者差距自2021年下半年逐渐拉开。005827.OF在2021年7月至9月期间的亏损显着，影响了整体收益。滚动收益率还揭示了005827.OF短期内的回撤较大。每个滚动窗口的业绩对基金的生命周期至关重要，投资决策需细致考量。