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您好。筛选近一年回撤幅度超 15% 的基金，需通过多维度数据接口构建基金绩效归因数据库，运用 Python 的 Pandas 库对万只基金的净值序列进行时间序列切片，采用滚动窗口法计算年化波动率与最大回撤，结合夏普比率、索提诺比率等风险调整指标进行二次筛选。同时，需调用 Wind 或 Choice 的基金分类标签体系，排除因份额折算、分级转型导致的净值异常波动标的，通过 T 检验验证回撤的统计显著性，确保筛选结果的有效性。
以客户张女士为例，其曾手动筛选近一年下跌基金时，因未考虑基金分红再投资的复权净值计算方式，误将多只实际回撤不足 10% 的基金纳入名单，而宫玺老师团队通过自主研发的基金筛选引擎，内置复权因子校准模块，5 分钟内即精准筛选出符合条件的 37 只标的，并同步生成各基金的持仓风格漂移报告。
宫玺老师有多年金融市场深耕经验，独创 “宏观 - 中观 - 微观” 三层资产定价模型，在中山证券担任首席理财顾问期间，为 3000 余个家庭实现跨周期资产配置，以动态再平衡策略将组合波动率控制在年化 6% 以内，持续获取 8% 的复合收益率。现加盟盈米叩富团队，为中高净值客户构建多维度产品矩阵。
若您想高效获取符合条件的基金名单，建议点击右上角添加微信。宫玺老师团队的基金筛选工具可实时抓取全市场基金数据，支持自定义回撤幅度、时间周期等筛选参数，还能同步输出基金的持仓结构、行业集中度等深度分析报告，助您在逆向布局中精准捕捉潜在机会。
发布于2025-7-14 13:05 北京
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