你的科技基该换了——用统计方法对基金做相关性分析

基金的数据分析

  你是否搞不清基金的种类,是大盘蓝筹型还是小盘科技型?你是否被基金的名字迷惑,以为华安媒体互联网混合就真的是投资互联网的?你是否洋洋洒洒地买了七八个类似的科技基金,还美其名曰分散投资?如果你搞不清楚基金之间的关系,那么你找对人了,你需要做一些技术分析。
  如何判断两个基金的走势是否一致呢?笔者帮大家想了一种方法:皮尔逊相关系数分析,(具体的计算公式在这里就不放了,想了解的可以自己去查阅相关资料)。简单来说,就是选取不同基金相同时间段的净值走势,然后计算它们两两之间的相关系数矩阵,画出来大概是这样一个效果:

  上图中,相关性越大(越接近1)的基金表示涨跌越一致(如天弘创业板ETF联结C华宝科技ETF联结C),相关性越小的基金表示越无关。这时你就会惊讶的发现,华安媒体互联网混合计算机指数的相关性很低(0.76),却与新能源的相关性极高(0.96)!所以为了起到真正分散风险的作用,还是推荐大家配置一些毫!无!关!系!的基金。
  当然了,也不是说相关性小的都要配置一些,还是要有所选择。比如最近平均亏损达到50%以上的原油,那还是不碰为妙吧。

如何计算自己手中基金的相关性

  下面的这部分就是给程序员朋友看的了。先把自己手中的基金代码都记录下来,然后到天天基金网上去爬历史净值数据,之后用numpy计算它们之间的相关系数矩阵,最后用seaborn画热力图就行啦。
  下面是一个完整的脚本。

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注