探索基金数据分析新途径：运用Python进行基金数据爬取，进而对捕获的数据进行深度挖掘，包括净值走势图的绘制、周月均值的计算，以及筛选出表现下滑的基金。这些分析手段旨在为投资决策提供参考。然而，投资决策应谨慎，不可单纯依赖数据分析结果或市场情绪，而应结合个人对基金或股票的理解与分析。

一、准备工作：

本分析主要利用Python进行数据爬取，所需的库包括：bs4（用于网页解析）、re（正则表达式处理）、requests（获取网页数据）。对于数据分析，将使用pandas和numpy进行数值计算，matpoltlib用于数据可视化。

基金数据爬虫技术在投资决策中的应用与数据分析实践

二、数据爬取步骤：

爬取过程犹如在信息海洋中快速捕捉所需数据。首先模拟浏览器请求，然后提取数据，并存储至数据库或文件。

三、选择基金网站：

考虑到网站反爬措施，选择对爬虫友好的网站至关重要。我们选择了蛋卷基金网站，该网站数据丰富且易于爬取。

四、数据爬取实践：

获取数据爬取网址后，我们可以开始编写爬虫代码。首先定义网址和user-agent，然后使用requests获取数据，并通过正则表达式处理数据。最后将数据存储到Excel表中。

五、数据分析与应用：

基于爬取的数据，我们可以进行月均值、周均值分析，并绘制净值走势图。此外，我们还开发了一个函数，用于筛选出表现下滑的基金，以便投资者在市场低谷时进行投资。

六、函数与效果展示：

我们提供了周均值分析、月均值分析以及净值走势图绘制的函数，并展示了运行效果。此外，还提供了一个筛选下滑基金的函数，助力投资者作出明智决策。