基金时序拟合实验室

这个工具解决什么问题

想理解基金净值怎么算出来的工程师，常会遇到两类困难：一是估值逻辑分散各处，持仓加权、指数跟踪、QDII 汇率折算各算各的，公式没有统一推导；二是现成的净值服务要么不开放接口，要么把算法藏在黑盒里，改不动也学不到。

基金时序拟合实验室把这套方法论拆成可读、可跑、可改的纯标准库构件，让你在本地从持仓数据一路跑到拟合输出，自己搭建研究环境。

核心能力

• 三层融合引擎：持仓加权 → 板块加权 → 多因素修正，覆盖指数、ETF、主动基金与 QDII（T+2 滞后 + 汇率折算）四类场景
• Kalman 最优融合：将多路信号按协方差交叉融合，输出相对昨日净值的变动百分比
• EWMA 不确定性区间：用历史误差动态刻画置信带（k=2 ≈ 95%），描述不确定性而非承诺精度
• 混沌与分形分析：Hurst R/S 长记忆、最大 Lyapunov 指数、相空间重构，用于风控与异常检测研究
• 批量回测：CSV 历史回放，输出 MAE / RMSE / 区间覆盖率，并验证收盘回灌校准是否让拟合越用越准

标准工作流

1. 按 assets/sample_holdings.csv 格式整理持仓：code、weight_pct、today_chg_pct、industry
2. 运行 python fit_pipeline.py --holdings assets/sample_holdings.csv --prev-nav 3.4521，可选 --fusion kalman 或 --style growth|value|defensive|balanced
3. 脚本打印拟合值 ± EWMA 区间 + 估算净值，并标注「算法训练样本，非法定基金净值」
4. 收盘后把官方涨跌幅回灌，更新偏差与区间，跑 backtest.py 验证校准效果

适用边界

这个工具只做一件事：帮你理解净值拟合的数学与工程，产出本地自用的研究样本。

• 估算值 ≠ 官方净值，唯一法定依据是管理人发布的收盘净值
• 不构成投资建议，不提供买卖点，不做投顾
• 非持牌主体对外输出「盘中涨跌参考值」触碰 2023/2026 证监会监管红线，本工具不支持对外服务
• 所有脚本仅依赖 Python 标准库，离线运行；数据抓取需自行处理限流、缓存与服务条款