本项目用于获取中国基金市场的基金数据，包括基金列表、基本信息、净值数据等，并提供数据处理和分析功能。

1. 基金列表获取：获取中国市场上的所有基金列表
2. 基金基本信息：拉取基金的基本信息，包括基金类型、规模、基金经理等
3. 基金净值数据：
   • 支持获取单个日期的基金净值
   • 支持获取指定时间区间内的每日净值
4. 净值变化计算：计算基金过去7天、30天等时间段的净值变化
5. 数据合并与筛选：支持将多个数据文件合并，并可根据基金类型进行筛选

pip install -r requirements.txt

python demo.py

from fund_data import FundData

fund_data = FundData()
# 默认使用缓存，如果缓存不存在或过期则重新获取
fund_data.get_fund_list()

# 强制重新获取，不使用缓存
fund_data.get_fund_list(force_refresh=True)

# 设置缓存最大天数为1天
fund_data.get_fund_list(max_age_days=1)

# 获取单只基金信息，默认使用缓存
fund_info = fund_data.get_fund_info("000001")

# 强制刷新，不使用缓存
fund_info = fund_data.get_fund_info("000001", force_refresh=True)

# 设置缓存最大天数为3天
fund_info = fund_data.get_fund_info("000001", max_age_days=3)

# 批量获取基金信息
fund_codes = ["000001", "000002", "000003"]
fund_data.batch_get_fund_info(fund_codes)

# 获取单日净值，默认使用缓存
fund_data.get_fund_nav("000001", single_date="2025-01-15")

# 获取日期区间净值，强制刷新
fund_data.get_fund_nav("000001", start_date="2025-01-01", end_date="2025-01-15", force_refresh=True)

# 计算过去7天、30天、90天的净值变化，默认使用缓存
fund_data.calculate_fund_nav_change("000001", days_list=[7, 30, 90])

# 强制刷新，不使用缓存
fund_data.calculate_fund_nav_change("000001", days_list=[7, 30, 90], force_refresh=True)

# 合并所有基金数据
fund_data.merge_data()

# 先读取基金信息
import pandas as pd

fund_info_df = pd.read_csv("fund_info.csv", encoding="utf-8-sig")

# 筛选股票型基金
equity_funds = fund_info_df[fund_info_df["基金类型"].str.contains("股票", na=False)]

本项目为所有数据获取方法添加了缓存功能，避免重复请求API，提高效率：

• 基金列表缓存：保存在 fund_list.csv，默认7天过期
• 基金基本信息缓存：保存在 fund_info_{fund_code}.json，默认7天过期
• 基金净值数据缓存：保存在 {fund_code}_nav.csv，无固定过期时间，根据日期范围判断
• 基金净值变化缓存：保存在 {fund_code}_nav_change.csv，默认6小时过期

• force_refresh：布尔值，是否强制刷新数据，忽略缓存，默认为 False
• max_age_days：整数，缓存最大天数，仅适用于 get_fund_list 和 get_fund_info 方法

• 日常使用时建议启用缓存，减少API请求
• 当需要最新数据时，使用 force_refresh=True 强制刷新
• 可根据实际情况调整 max_age_days 参数

如果需要清理所有缓存文件，可以手动删除项目目录下的以下文件：

• fund_list.csv
• fund_info_*.json
• *_nav.csv
• *_nav_change.csv

fund_info/
├── fund_data.py      # 核心功能模块
├── demo.py           # 演示脚本
├── requirements.txt  # 依赖文件
└── README.md         # 项目说明

项目运行后会生成以下数据文件：

• fund_list.csv：基金列表
• fund_info.csv：基金基本信息
• fund_code_nav.csv：单个基金的净值数据（例如：000001_nav.csv）
• fund_code_nav_change.csv：单个基金的净值变化数据（例如：000001_nav_change.csv）
• merged_fund_data.csv：合并后的基金数据

1. 确保已安装Docker和Docker Compose
2. 运行部署脚本：
   • Linux/Mac用户：

     chmod +x deploy.sh
     ./deploy.sh

   • Windows用户：

     .\deploy.ps1

3. 部署脚本会自动构建Docker镜像并启动容器
4. 可以通过以下命令查看容器日志：

   docker-compose logs -f

如果不使用Docker，也可以直接在本地运行：

1. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt

2. 运行演示脚本：

   python demo.py

1. 本项目仅用于学习和研究，请勿用于商业用途。
2. 数据获取频率请合理控制，避免对目标网站造成过大压力。
3. 基金数据可能存在延迟或误差，请以官方数据为准。
4. 若遇到API接口变更导致数据获取失败，请及时更新代码。
5. 使用Docker部署时，确保Docker服务已启动。

你可以根据需要扩展以下功能：

1. 添加更多基金指标的计算
2. 实现基金业绩对比功能
3. 添加数据可视化功能
4. 实现基金定投模拟功能

本项目采用MIT许可证，可自由使用和修改。

本项目提供的数据仅供参考，不构成任何投资建议。投资有风险，入市需谨慎。