python数据分析
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基金绩效分析教程：用 Python 对比子基金与中证1000
一、项目概述
该帖子用 Python 对两只子基金的周频净值数据进行绩效分析，计算回填每组数据分别和另2组数据的20天滚动相关性，把这些数据画个曲线图；然后计算每组数据的期间收益率、最大回撤、夏普比、波动率、卡玛比、索提诺比。
二、数据说明
文件清单
| 文件名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
净值表.xlsx |
输入数据 | 两只子基金的周频净值，含3列：日期、子基金1、子基金2 |
三、分析结论
收益表现
- 子基金1 5个月收益35%，年化超100%，表现极为突出
- 子基金2 收益13.86%，跑输中证1000基准（18.60%）
- 中证1000同期上涨18.60%，市场整体处于上行周期
风险控制
- 子基金1最大回撤仅-6.87%，远优于中证1000的-11.96%
- 子基金2回撤-8.47%，风控能力介于两者之间
风险调整收益
- 子基金1夏普比率4.81，卡玛比率15.03 — 属于极优水平
- 子基金2和中证1000的夏普比率均在2.2左右，表现接近
相关性观察
- 滚动相关性图表显示基金与指数的相关性随时间波动
- 可用于判断基金策略是否依赖市场beta
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