GoFundBot

var fS_name = "华泰柏瑞港股通医疗精选混合发起式C";
var fS_code = "019127";
var fund_sourceRate="0.00"; // 原费率
var fund_Rate="0.00";       // 现费率
var fund_minsg="10";        // 最小申购金额

持仓信息（判断基金类型偏股or偏债、判断基金是否高仓位运作）

var stockCodes = [...];      // 股票代码
var zqCodes = "";            // 债券代码
var stockCodesNew = [...];   // 新市场格式股票代码
var Data_fundSharesPositions = [  // 每个时间点的股票仓位比例
  [时间戳, 股票仓位%], ...
];

var Data_assetAllocation = {
  "series":[
    {"name":"股票占净比","data":[81.61,94.5]},
    {"name":"债券占净比","data":[0,0]},
    {"name":"现金占净比","data":[31.05,9.69]},
    {"name":"净资产","data":[0.1521,9.2566]}
  ]
};

收益率表现

阶段收益：量化多因子分析，筛选基金涨幅

var syl_1n="";     // 近一年收益率
var syl_6y="8.51"; // 近6月收益率
var syl_3y="-5.03";// 近3月收益率
var syl_1y="2.13"; // 近1月收益率

走势数据：

单位净值走势 (Data_netWorthTrend)：计算最大回撤，绘制净值曲线

var Data_netWorthTrend = [
  {
    x: 时间戳,
    y: 单位净值,
    equityReturn: 当日涨跌幅,
    unitMoney: 分红
  }
];

累计净值走势：可直接用于计算累计收益率

var Data_ACWorthTrend = [
  [时间戳, 累计净值]
];

累计收益率走势对比：判断是否跑赢同类 / 大盘

var Data_grandTotal = [
  { name: "本基金", data: [...] },
  { name: "同类平均", data: [...] },
  { name: "沪深300", data: [...] }
];

同类排名走势：同类前 10% / 20% 筛选；评估基金长期相对表现

var Data_rateInSimilarType = [
  { x: 时间, y: 排名, sc: 同类总数 }
];

var Data_rateInSimilarPersent = [
  [时间, 百分比]
];

基金规模变动：筛选“规模过小 / 过大”的基金

var Data_fluctuationScale = {
  categories: ["2025-06-18","2025-06-30","2025-09-30"],
  series: [
    {"y":0.00,"mom":"--"},
    {"y":0.01,"mom":"3053.93%"},
    {"y":8.52,"mom":"62042.09%"}
  ]
};

持有人结构：判断是否机构看好

var Data_holderStructure = {
  "series":[
    {"name":"机构持有比例","data":[0.0]},
    {"name":"个人持有比例","data":[100.0]},
    {"name":"内部持有比例","data":[0.0735]}
  ]
};

基金综合评价：构建多因子打分模型

var Data_performanceEvaluation = {
  "categories":["选证能力","收益率","抗风险","稳定性","择时能力"],
  "data":[null,null,null,null,null]
};

基金经理信息与评价：基金经理星级，能力量化分析

var Data_currentFundManager = [{
  "name":"张弘",
  "star":4,
  "workTime":"5年又14天",
  "fundSize":"22.38亿(9只基金)",
  "power":{
    "categories":["经验值","收益率","抗风险","稳定性","择时能力"],
    "data":[79.80,89.30,62.60,61.70,66.20]
  },
  "profit":{
    "series":[
      {"data":[
        {"y":14.11}, // 任期收益
        {"y":28.3},  // 同类平均
        {"y":23.61}  // 沪深300
      ]}
    ]
  }
}];

资金流：识别是否“被资金追捧”

var Data_buySedemption = {
  "series":[
    {"name":"期间申购","data":[...]},
    {"name":"期间赎回","data":[...]},
    {"name":"总份额","data":[...]}
  ]
};

1.2 核心函数解释

get_fund_basic_info(fund_code)
- 功能：获取基金综合信息，包括实时估值、基本资料等
- 输入：基金代码
- 输出：基金最近一个交易日的单位净值(dwjz)、基金名称(name)、净值日期(jzrq)、估计净值(gsz)、估计增长率%(gszzl)、估计日期(gztime)等
get_fund_net_worth_history(fund_code, years=None)
- 功能：获取基金历史净值数据
- 输入：基金代码；显示最近多少年的数据（None表示显示全部）
- 输出：包含日期和净值的DataFrame
calculate_max_drawdown(net_worth_series)
- 功能：计算最大回撤
- 输入：净值序列
- 输出：包含最大回撤信息的字典
calculate_technical_indicators(df, window=20)
- 功能：计算技术指标，包含20日均值，累计收益率等
plot_fund_vector_graph(fund_code, years=None, save_path=None)
- 功能：绘制基金历史表现矢量图
- fund_code (str): 基金代码
- years (int, optional): 显示最近多少年的数据，None表示显示全部数据，1表示最近1年的数据，依此类推
- save_path (str, optional): 保存路径，例如 'fund_plot.svg'；默认为 None (直接显示图表)

预测策略

LSTM方法

回溯：滑动窗口的长度，表示我们回溯过去的周期数。
前瞻：我们想要预测未来的周期数。

Languages

Vue 61.2%

Python 36.7%

JavaScript 0.9%

HTML 0.8%

CSS 0.2%

Other 0.1%

README.md Unescape Escape

1. 数据整理（DataProcess.py）

1.1 数据源

1.2 核心函数解释

预测策略

README.md