“抄底”指以某種估值指標衡量股價跌到最低點，尤其是短時間內大幅下跌時買入，預期股價將會很快反彈的操作策略。
拿今年的股市來說，可不畏是跌宕起伏啊，2月3日抄底的朋友肯定是賺的盆滿鉢滿，而3月5日以後抄底的“菜菜”們心情就不那麼美麗了，我就是其中的一個，總的情況可以用下圖表示，心情哇涼哇涼的：
很多人都覺得抄底能賺錢，但是抄底成功的概率有多大呢？
下面帶着大家從數據分析的角度尋找一下答案。
第一步：構建數據模型
用python爬取某基金網站任意10支基金數據，當天跌幅超過3%時，可判爲抄底時刻，第二天漲幅大於2%時，判爲抄底成功，否則判爲失敗，最後將所有基金的成功次數和失敗次數分別相加，計算出成功概率。
第二步：python爬數據
1.打開基金網站，用瀏覽器自帶流量分析工具找到數據接口
請求參數爲：
其中callback爲返回js回調函數，可以刪除，funCode爲基金代碼，pageIndex爲頁碼，pageSize爲每頁返回的數據條數是，startDate和endDate分別爲開始時間和結束時間。
正常情況下應該是一頁一頁爬，但是我這顆躁動的心不願安分，於是我把pageSize改爲10000，代碼如下
fundCode = '001618' #基金代碼
pageIndex = 1
startDate = '2018-02-22' #起始時間
endDate = '2020-03-21' #截止時間
header = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:69.0) Gecko/20100101 Firefox/69.0',
'Referer': 'http://fundf10.eastmoney.com/jjjz_{0}.html'.format(fundCode)
}
url = 'http://api.fund.eastmoney.com/f10/lsjz?fundCode={0}&pageIndex={1}&pageSize=5000&startDate={2}&endDate={3}&_=1555586870418?'\
.format(fundCode, pageIndex, startDate, endDate)
response = requests.get(url, headers=header)
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輸出結果爲：
一下子全出來了，簡直太意外了
這裏有個網站的反爬措施大家需要注意一下，就是我在requests的頭部信息中加入了Referer值，它會告訴服務器該網頁是從哪個頁面鏈接過來的，服務器因此可以獲得一些信息用於處理，如果不加Referer，將會出錯，這是一種常見的反爬措施。
用返回的數據畫個業績走勢圖，代碼爲：
minytick = (int(min(JZZZLs)/10)-1)*10
maxytick = (int(max(JZZZLs)/10)+1)*10
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標籤
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] =False #顯示負號
plt.figure(figsize=(15, 10), dpi=80)
plt.title('基金折線圖', color='y', fontweight=800, size=40)
plt.scatter(x, JZZZLs, s=50, c='r')
plt.plot(x, JZZZLs, c='b')
plt.xticks(x[::len(x)-1], FSRQs[::len(x)-1], size=20) # x座標
plt.ylim(minytick, maxytick)
plt.yticks(range(minytick, maxytick, 10), size=20)
plt.ylabel('%', size=50)
plt.grid(axis="y") #生成網格'''
plt.grid(axis="x") #生成網格'''
plt.show()
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結果爲：
我就在那個最高的峯值上
說多了都是淚，還是接着分析吧！
第三步：按照數學模型對1支基金開始分析數據
參照第一步的數據模型，根據當天的收益判是否該抄底，再根據第二天收益情況判定是否抄底成功，代碼如下：
for i, j in enumerate(result):
# print(j)
today = 0
if j['JZZZL'] != '':
today = float(j['JZZZL']) # 當天收益
if today < -3:
tall += 1
if float(result[i + 1]['JZZZL']) > 2: # 大於2時視爲抄底成功
tsuccess += 1
else:
tfail += 1
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輸出結果：
用matplotlib畫出餅狀圖，代碼如下
labels = ['成功', '失敗']
sizes = [tsuccess, tfail]
explode = (0, 0)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標籤
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=False,startangle=150)
plt.title("基金抄底成功概率")
plt.show()
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餅狀圖結果爲：
從上圖可以分析，2018-02-22至2020-03-21之間，該支基金總共可以抄底22次，成功3次，失敗19次，成功率爲位13.6%，看起來不是很理想。
第四步：對10支基金進行分析
隨便找了10支基金，還是在這個時間段，將所有基金的成功次數和失敗次數分別相加，計算出成功概率
輸出結果爲：
畫出總的餅狀圖：
從10支基金的總結果來看，抄底成功的概率爲24.6%，失敗的概率爲75.4%，相當於4次抄底只有1次能成功，感覺以後不能相信抄底了。
小結：本文以基金定投爲切入線進行了1次簡單的數據分析，所有結果僅以學習爲主，不作爲投資的依據，千萬要慎重，不要像我一樣登高望遠，山頂太冷啊！