基金定投常见的一种方式是定期定额投资，即每周或每月固定的时间段，向基金公司申购固定份额的基金。基金定投可以平均成本、分散风险，实现自动投资，所以基金定投又称为“懒人投资术”。今天主要用python带大家分析一下，从统计数据上来看，到底什么时候定投获得收益的概率最大。

（本文为学习讨论，不作为投资建议）

整体思路：选取一定的时间段，分别模拟周一至周五定投，比较最终受益情况，确定基金定投最适宜的时间。

下面开始详细介绍：

第一步：网站分析，分析数据交换url

以天天基金网为例，随便找一只基金

打开Chrome自带的开发者工具，点击下一页，从 Network 分页里找到数据传输接口（关于开发者工具的使用，可参见 Crossin：爬虫必备工具，掌握它就解决了一半的问题）

点击此请求，打开响应数据

就是它没错了，接着我们看看该url的参数

Callback可以忽略，fundcode为该基金代码，pageIndex为当前页码，pageSize为返回数据条数，这里一次返回20条，startData和endData分别为起始时间和终止时间，但是都为空值，最后一个参数也不用管。

第二步：requests模拟请求，得到数据

正常情况，应该是for循环，一页一页的取数据，但是我们从第一步可以看到，该url参数中含有起始、截止时间，那我们可以试试，能不能忽略页码信息，以时间为截点得到返回数据，改一下url结构，开始模拟请求：

startDate = '2018-01-13'  #起始时间
endDate = '2020-02-28'   #截止时间
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)
result=json.loads(response.text)
print(result)
for j in result['Data']['LSJZList']:
    print(j)

返回数据为

确实能按此url结构返回数据，但是貌似只有20条，起初还以为是网站接口限制问题，最后发现是pageSize没有设置，索性直接设置为5000，再来一次

这样就全出来了。

第三步：构造模型，模拟定投计算最终收益

具体过程如下：

先将日期转换为星期，然后将周一至周五分类，以周五定投为例，每次定投100，将每次定投金额按当天净值转化为份额，然后与之前份额累加：

total = [0] * 5   # 到期后总份额
count = [0] * 5   # 每日定投次数
for j in result['Data']['LSJZList'][::-1]:
    if j['JZZZL']=='':
        pass
    else:
        weekday = int(datetime.strptime(j['FSRQ'], '%Y-%m-%d').weekday())
        DWJZ = float(j['DWJZ'])   # 净值        
        total[weekday] = total[weekday]+money/DWJZ
        count[weekday] += 1

最后根据最后的净值将份额转化为金额：

total_money=[]   #根据份额算出总金额
for t, i in enumerate(total):
    total_money.append(i*DWJZ)
    print("周{0}定投最终金额{1}".format(t+1, i*DWJZ), "定投{0}次".format(count[t]))

返回结果：

周1定投最终金额10702.031523199748 定投87次
周2定投最终金额10916.721436831616 定投89次
周3定投最终金额10762.509365370352 定投87次
周4定投最终金额10880.683965470516 定投88次
周5定投最终金额10375.517539233546 定投84次

第四步:用matplotlib画柱状图

1.首先设置正常显示中文标签，SimHei为中文字体，用plt.figure建1个15x8的画布，设置标题内容、字体颜色、字体粗细及大小

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # windows 用来正常显示中文标签
# plt.rcParams["font.family"] = 'Arial Unicode MS'  # mac 用来正常显示中文标签
plt.figure(figsize=(15, 10), dpi=80)
plt.title('{0}基金模拟定投收益图'.format(fundCode), color='blue', fontweight=800, size=50)
profit_list = [round((i-100*j)/(100*j), 4) for i, j in zip(total_money, count)]  # 到期后总收益率

效果如下:

2.然后用plt.bar画柱状图大小，第一个代表该日增长的概率，第二个为该日累计增长的收益，plt.bar内的label参数为图签，但是要用plt.legend放止图签与图像重合显示不出来，调整y轴坐标范围以便于查看，最后设置坐标轴粗细。

name_list = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五']
x = range(len(name_list))
minytick=int(min(total_money))-1000
maxytick=int(max(total_money))+1000
plt.bar(x, [i for i in total_money], label='该日定投最终收益', width=0.4, color='y')
# 参数 m、m2、r 用来调整高度比例
m = sum(total_money) / 5
m2 = min(profit_list)
r = 50000
plt.bar([i+0.4 for i in x], [(i-m2)*r + m for i in profit_list], label='该日定投收益率', width=0.4, color='r')
plt.legend(loc="upper left")  # 防止label和图像重合显示不出来
plt.xticks(x, name_list, size=20)   # x坐标
plt.ylim(minytick, maxytick)
plt.yticks(range(minytick, maxytick, 200), size=20) # y坐标
ax = plt.gca();#获得坐标轴的句柄
ax.spines['left'].set_linewidth(3) ; ####设置左边坐标轴的粗细
ax.spines['bottom'].set_linewidth(3) ; ###设置底部坐标轴的粗细

3.完善标签、网格、文字等设置

for a, b, c in zip(x, total_money, count):
    plt.text(a, b+0.05, '%.1f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=15)
    plt.text(a, b+100, '定投{}次'.format(c), ha='center', va='bottom', fontsize=15, color='r')
for a, b in zip(x, profit_list):
    plt.text(a+0.4, (b-m2)*r + m, '%.4f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=15)

plt.text(2, maxytick+300, '时间：{0}至{1}'.format(startDate, endDate), fontsize=20)
plt.grid(axis="y")  #生成网格'''

第五步：统计分析

我们先多尝试几只不同基金不同时段的情况，画出直方图：

仅从几个个例很难看出什么规律。所以进一步的，我们随机选10支基金，再随机选10个时间段，画出收益分布的散点图，并计算出平均值：

从上述的统计结果中来看，周四、五定投的收益通常要大于周一、周二定投的收益。

不过我们这里选取的数据量并不多，你也可以自己在代码中增加更多的基金代码和时间来测试。

当然咯，此演示结果仅作为参考，股市变化莫测，不可能完全预测，请大家谨慎操作。