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fund-morning-star-crawler's Introduction

晨星基金数据爬取

Table of Contents

前言

晨星网,国际权威评级机构 Morningstar 的**官方网站,所以它的基金评级是很有参考性的。

数据爬取

晨星列表数据

爬取晨星网筛选列表,包括基金代码,基金专属代码,基金分类,三年评级,五年评级这些维度等,有了这些基本数据,为了爬取基金详情页,基金筛选等铺好数据基础。

列表爬取数据截图:

晨星基金详情页数据--不变数据

爬取基金详情页的数据, 根据晨星列表数据 数据,遍历爬取单支基金的详情页数据(包括名称,代码,分类,成立时间,基金公司)等维度,后续还有根据这些数据爬取基金的持仓信息,为后面筛选股票做好进一步铺垫

晨星基金详情页数据--季度变动数据

爬取基金详情页的数据, 根据第二部分晨星基础数据 数据,过滤掉货币,纯债基金,爬取单支基金的详情页数据(包括总资产,投资风格,各种风险信息,评级,股票,债券持仓比例等)等维度

晨星基金详情页数据--十大持仓股票信息

爬取基金详情页的数据, 根据第二部分晨星基础数据 数据,过滤掉没有持有股票的基金,爬取单支基金的十大持仓股票信息(包括每只股票的代码,名称,占比)等维度

晨星基金经理

爬取基金详情页的数据,据此爬取基金经理数据

技术点

  • selenium 模拟登录, 切换分页
  • BeautifulSoup 解析 HTML
  • pandas 处理数据
  • 工具 — 数据库用了pymysql , id 使用雪花 id,验证码识别使用了pytesseract
  • 多线程爬取

爬虫流程

  1. selenium 模拟登录:
    • 可采用验证码识别方式
    • 设置已经登录好的账号 cookies
  2. 利用BeautifulSoup 解析 html,提取当前页的基金列表信息,存入到 mysql 中,或者追加到 csv 中 (目前仅 acquire_fund_snapshot.py 支持导出 csv)
  3. selenium 模拟切换分页,重复第二,第三步
  4. 所有的页数据爬取完,退出浏览器

本地运行

本地前置条件: 安装好 chromedriver 驱动, 安装 tesseract 并将 tesseract 加到环境变量下(识别二维码需要,如果是设置 cookies 方式则不需要),如果是需要连接数据库的话,还要配置好表结构

  1. 从环境参数模板(.env.example)中复制一份文件(.env),修改本地环境变量

    cp .env.example .env

根据自己情况改环境变量值,例如晨星用户名,密码,执行特定的爬虫脚本

  1. 文件目录介绍
.
├── .env                         #本地环境配置参数
├── .env.example                 #环境配置参数模板实例
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
└── src
    ├── acquire_fund_base.py     # 爬取基金基础数据-- 一些不变动的数据,例如成立时间
    ├── acquire_fund_quarter.py  # 爬取基金季度变动 -- 例如持仓数据
    ├── acquire_fund_snapshot.py # 基金列表快照数据 —— 列表数据
    ├── assets                   # 一些静态资源,例如星级图片
    │   └── star
    │       ├── star0.gif
    │       ├── star1.gif
    │       ├── star2.gif
    │       ├── star3.gif
    │       ├── star4.gif
    │       ├── star5.gif
    │       └── tmp.gif
    ├── fund_statistic.py        # 统计数据
    ├── db
    │   └── connect.py           # 连接数据库
    ├── fund_info
    │   ├── api.py               # api 基金信息爬取,主要是补充crawler不到一些信息
    │   ├── crawler.py           # 基金页面爬取
    │   ├── statistic.py         # 基金统计
    │   └── csv.py               # 基金存为csv
    ├── lib
    │   └── mysnowflake.py       # 雪花id生成
    ├── update_fund_total_asset.py # 更新基金的总资产,主要是一些同类基金,在晨星网数据不一致
    └── utils.py                 # 一些工具函数,比如登录,设置cookies等
        ├── __init__.py
        ├── cookies.py
        ├── file_op.py
        ├── index.py
        └── login.py

提示: 首次执行时先执行 python ./src/acquire_fund_snapshot.py, 因为列表快照数据是其他数据的来源

其他

涉及到一些细节有:

  1. 验证码识别错误的话,怎么处理
  2. 切换分页如果是最后一页时,怎么处理下一页点击
  3. 晨星评级是用图片表示,如果转化成数字表示
  4. 如何保证循环当前页与浏览器当前页一致
  5. 多线程爬取时,线程锁

以上问题,我都做了相对应的处理。

数据汇总&分析

基于上面的数据,简单做了如下数据汇总,统计股票在这些基金中出现的频率,筛选出 top 50,可用于投资理财辅助,如图:

在基于上面的汇总数据,做出如下分析结果,得到 2021-Q1 与 2020-Q4 的基金重仓股 Top50 持仓结果对比:

该 excel 文件在 output/xlsx/top100-2021-Q1-vs-2020-Q4.xlsx

欢迎扫描下方微信二维码(anchor_data),关注获取更多维度统计数据

如果有问题,有兴趣的话,欢迎提 issue,私聊,star。

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