在面对市场上众多的基金选择时，如何根据个人的风险偏好和预期回报来挑选合适的基金成为了一个实际问题。本文将介绍一个解决方案，该方案能够平衡回报和风险，为给定的预期回报提供排名靠前的N个基金。幸运的是，利用一周的假期时间，从零开始构建了这个解决方案，包括从API提取数据到基金推荐。
提取了33,143个基金的数据。这个数据集包含超过2400万行数据，总大小超过3GB。首先，需要定义问题。问题是从市场上众多的基金中，根据个人的风险偏好挑选出最适合的前N个基金。
投资者类型、预期回报和风险如下：
保守型：低回报，低风险
稳健型：中/高回报，中/低风险
积极型：高回报，任何风险
对于这些筛选出的基金，将进一步使用金融网站进行研究，并将基金分配到不同的类别中，如大盘股、中盘股、小盘股等，以实现多元化。
如何从超过30,000个基金中筛选出有前景的基金？至少需要所有基金过去5年的NAV数据来进行排名。从金融网站收集数据是不可能的，因为数据不是可下载的格式。搜索了互联网，看是否有人上传了数据。没有找到任何数据。最后，发现了一个API来提取数据：。
决定使用API来提取数据。编写了一个Python脚本来下载2008年以来超过30,000个基金的数据。
for fund in Mutual_Fund_List:
1. 提取每日基金NAV作为JSON文件
2. 将JSON文件内容追加到列表中
3. 将列表转换为DataFrame
4. 将DataFrame写入磁盘作为.csv文件
将这个文件命名为“Indian_Mutual_Funds_NAV_History.csv”。这个文件包含24百万行数据，涉及33,143个基金。
数据预处理需要以下步骤：
1. 将日期列从字符串格式转换为日期格式
2. 只考虑至少有一年历史的活跃基金
3. 计算每个基金的百分比回报，周期=1
4. 将处理后的文件写为“MF_Analysis_Pct_Change.txt”
将在Python中实现这些预处理步骤。应用预处理后，有8501个活跃基金。回报计算公式为（当前日期NAV - 前一日期NAV）/ 前一NAV。
让读取上一节创建的“MF_Analysis_Pct_Change.txt”文件。还将通过乘以100将回报转换为百分比。让为一个样本基金可视化回报。回报接近正态分布，但不会在计算中假设这一点。
让计算每个基金的平均值、中位数、标准差、最小值和最大值。平均回报的平均值是0.198%。哇，不错！等等。仔细看25%、50%、75%和平均回报的最大值。50%的平均回报是0.031017，但最大值是26.414620%。有一些异常值。在筛选基金时，需要确保平均回报大约等于中位数回报，以确保没有显著的异常值。需要考虑到数据异常的可能性。为了安全起见，最好考虑这个条件。
现在让用现有数据对基金进行排名，即平均回报、中位数回报、回报的标准差、最小和最大回报。需要一种方法来比较基金并对其进行排名。
想出了一种使用Z分数的方法。Z分数可以计算为：
z = (数据点 - 平均值) / 标准差。
使用Z分数的排名方法同时考虑了回报组件（平均回报）和风险组件（标准差）。
假设目标回报是每天0.01%。理想基金是什么？使用Z分数来解决这个问题。回想一下，上面的Z分数公式：
z = (数据点 - 平均值) / 标准差。
数据点：预期的目标回报，即0.01%
平均值：基金的平均回报
标准差：基金的标准差
让将数据代入公式，得到前5个基金：
如上，顶级基金的Z分数是-1.329890。这表明基金的回报与预期回报相比有多大的距离。在这种情况下，负Z分数表示基金的回报高于预期回报。按Z值排序并取前5个Z值升序，得到了考虑风险组件的最大回报的前5个基金。还有一个因素需要考虑，即基金的平均回报应该与基金的中位数回报相当。基金的中位数和平均值都应该高于预期回报。稍后会看到为什么这很重要。
现在，有了每个基金的排名。每当遇到一个基金的推荐时，会查看它的排名，并寻找类似或更好的基金，并根据当时的预期回报和风险偏好做出明智的决定。
1. 使用了单一变量来解决问题。现实世界的问题通常需要多个变量来解决。 2. 没有解决基金在各种类型中的排名问题，以实现多元化，如大盘股、中盘股、小盘股、ELSS、隔夜基金、流动资金等。