[阿里云]使用DataQuotient 画像分析筛选优质基金

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该教程是阿里云帮助文档一部分，这里做了进一步完善：https://help.aliyun.com/document_detail/160711.html?spm=a2c4g.11174283.6.603.682fa00bJ7AHYK

需求描述

4433法则通过对同类基金（例如股票类基金）长期和短期的表现进行分析，为您在众多基金中筛选少数优质基金。

4433法则如下：
4：代表近一年收益率排名前1/4的基金。
4：代表近两年、三年、五年以来，收益率排名前1/4的基金。
3：指近六个月收益率排名前1/3的基金。
3：指近三个月以来收益率排名前1/3的基金。

本教程为您演示如何从当日的1126个股票类的基金产品中，筛选出符合4433法则的69条优质基金。

实现流程

upload successful

准备数据

获取基金数据，从天天基金网接口获取股票型基金的不同时间区间的收益率数据
数据输入MaxCompute

创建基金信息标签系统

新建实体，用于将数源和待分析的对象绑定在一起
绑定标签，将数据源与标签进行绑定

筛选并导出优质基金群体

同步标签至RDS，这个例子中因为只是从MaxCompute到RDS，真实环境中有可能从多个数据源同步至目标RDS中，该服务支持数据的合并等
根据上述预先建立好的模型，新建长期和短期表现较好群体
计算群体
导出优质基金列表

实现过程

前提条件

本教程基于DataQuotient 画像分析、MaxCompute和RDS产品，请确保您已购买该产品。

获取基础数据

根据教程提供的线索，从天天基金网获取了全部股票型基金的数据，脚本已经提交到Github上，有需要的可以直接拿过去用。

git clone https://github.com/xiaoquqi/fund
cd fund
python fund-cli.py -d -v

在MaxCompute导入数据

开通MaxCompute服务

之前我并没有开通过MaxCompute服务，所以需要开通一下DataWorks，才能使用MaxCompute服务。

upload successful

这个就是DataWorks控制台，从操作上看局限性很高（比如不支持删除表 upload successful

），所以建议采用IntelliJ IDEA中的MaxCompute Studio插件，安装方式见：https://www.alibabacloud.com/help/zh/doc-detail/50889.htm?spm=a2c63.p38356.b99.275.5e652ea3SZgau1 upload successful

创建MaxCompute表

由于做的时候才发现数据源并没有近五年的数据，所以修改了一下创建语句，先把表名建立起来，之后进入DDL模式进行表创建：

create table if not exists fund_profit_stocktype
( `fundid` bigint comment '基金编号',
 `fundname` string comment '基金名称',
 `latest3months` double comment '近三月',
 `latest6months` double comment '近六月',
 `latest1year` double comment '近一年',
 `latest2years` double comment '近两年',
 `latest3years` double comment '近三年',
 `currentyear` double comment '今年来',  
 `fromcreated` double comment '成立来',
) comment '基金信息' ;

upload successful