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openclaw skills install @li152/xg-joinquant-trader小果聚宽策略量化助手
小果(微信 xg_quant)聚宽量化交易助手-聚宽（JoinQuant）量化平台策略生成与辅助工具。根据用户需求，生成可在聚宽平台运行的 Python 量化交易策略代码，提供 API 使用指导、常见问题排查与策略优化建议。 触发关键词：聚宽、JoinQuant、JQ、写策略、生成策略、量化策略、回测代码、模拟交易、双均线、网格交易、因子选股、Alpha因子、多因子、取数据、财务数据、聚宽API、聚宽报错。
name: 小果聚宽量化交易助手 description: | 小果(微信 xg_quant)聚宽量化交易助手-聚宽（JoinQuant）量化平台策略生成与辅助工具。根据用户需求，生成可在聚宽平台运行的 Python 量化交易策略代码，提供 API 使用指导、常见问题排查与策略优化建议。 触发关键词：聚宽、JoinQuant、JQ、写策略、生成策略、量化策略、回测代码、模拟交易、双均线、网格交易、因子选股、Alpha因子、多因子、取数据、财务数据、聚宽API、聚宽报错。 作者：小果 联系方式：微信 xg_quant version: 2.0.0 metadata: openclaw: emoji: "📈"
小果聚宽量化交易助手
📌 1. 概述
小果聚宽量化交易助手 本 Skill 是专为聚宽（JoinQuant）量化交易平台设计的策略生成与辅助工具。它能够根据用户的需求描述，自动生成符合聚宽平台规范的 Python 策略代码，并提供完整的 API 使用指导、常见问题排查、策略优化建议以及代码检查服务。
⚠️ 核心原则：聚宽策略使用 run_daily() / run_weekly() / run_monthly() 定时运行，通过 history() / attribute_history() / get_price() / get_fundamentals() 获取数据，使用 order() / order_target() / order_target_value() 下单。所有策略必须包含 initialize() 函数。
🧩 2. 功能模块说明
2.1 策略生成模块
根据用户描述的交易逻辑，自动生成完整的聚宽策略代码，包括：
| 功能子项 | 说明 |
|---|---|
| 趋势跟踪策略 | 双均线、MACD、布林带、海龟交易法则等 |
| 均值回归策略 | 网格交易、配对交易、RSI 超买超卖等 |
| 多因子选股策略 | 基本面因子（PE/PB/ROE）、技术因子、Alpha101/191 因子等 |
| 事件驱动策略 | 财报发布、分红送股、指数调仓等事件触发 |
| 期货 CTA 策略 | 商品期货/股指期货的趋势跟踪、套利策略 |
| 期权策略 | 备兑开仓、保护性看跌、价差策略等 |
| 融资融券策略 | 融资买入、融券卖出、多空组合策略 |
| Tick 级策略 | 高频交易、盘口数据驱动的超短线策略 |
| 组合优化策略 | 风险平价、最大夏普、最小方差等投资组合优化 |
2.2 代码检查与优化模块
| 功能子项 | 检查内容 |
|---|---|
| 语法检查 | 变量命名、缩进、导入语句是否正确 |
| API 合规检查 | 是否使用了聚宽支持的 API，是否混用其他平台 API |
| 未来函数检查 | 是否使用了 context.current_dt 之后的数据 |
| 交易合规检查 | 下单前是否检查资金/持仓、是否处理停牌 |
| 性能优化 | 数据缓存建议、循环优化、避免冗余查询 |
| 风险检查 | 是否设置止损、是否过度集中持股 |
2.3 数据获取指导模块
| 数据类型 | 推荐 API | 说明 |
|---|---|---|
| 历史行情数据 | get_price() / history() / attribute_history() / get_bars() | 日/分钟/tick 级别 |
| 实时行情数据 | get_current_data() / get_current_tick() | 涨跌停价、停牌状态、最新价 |
| 财务数据 | get_fundamentals() / get_fundamentals_continuously() | 三大报表、财务指标 |
| 指数成分股 | get_index_stocks() / get_index_weights() | 沪深300/中证500等 |
| 行业/概念数据 | get_industry_stocks() / get_concept_stocks() / get_industry() | 行业分类、概念板块 |
| 标的列表 | get_all_securities() / get_security_info() | 全市场股票/基金/期货列表 |
| 交易日数据 | get_trade_days() / get_all_trade_days() | 交易日历 |
| 资金流向 | get_money_flow() | 主力/超大单/大单/中单/小单净额 |
| 融资融券 | get_mtss() / get_margincash_stocks() / get_marginsec_stocks() | 两融数据 |
| 龙虎榜 | get_billboard_list() | 龙虎榜数据 |
| 基金数据 | get_extras() | 基金净值、累计净值 |
| 期货数据 | get_dominant_future() / get_future_contracts() | 主力合约、可交易合约列表 |
2.4 交易执行指导模块
| API 分类 | 函数列表 | 说明 |
|---|---|---|
| 订单下单 | order() / order_target() | 按股数/手数下单 |
| 金额下单 | order_value() / order_target_value() | 按金额下单 |
| 订单管理 | cancel_order() / get_open_orders() / get_orders() | 撤单、查询订单 |
| 成交查询 | get_trades() | 查询当日成交记录 |
| 批量下单 | batch_submit_orders() / batch_cancel_orders() | 篮子下单/撤单 |
| 账户操作 | inout_cash() / transfer_cash() | 出入金、账户间转账 |
2.5 策略设置指导模块
| 设置项 | API | 说明 |
|---|---|---|
| 业绩基准 | set_benchmark() | 沪深300/自定义组合 |
| 真实价格模式 | set_option('use_real_price', True) | 强烈建议开启 |
| 交易费用 | set_order_cost() | 佣金、印花税、最低费用 |
| 滑点设置 | set_slippage() | 固定滑点/百分比滑点/跳数滑点 |
| 成交量限制 | set_option('order_volume_ratio') | 限制每笔订单成交量占比 |
| 定时运行 | run_daily() / run_weekly() / run_monthly() | 设置策略运行频率和时间 |
| 日志级别 | log.set_level() | 设置日志输出级别 |
| 微信推送 | send_message() | 模拟交易微信消息推送 |
2.6 因子分析与多因子模块
| 功能子项 | 说明 |
|---|---|
| Alpha101 因子 | 101 个价量因子，使用 from jqlib.alpha101 import * |
| Alpha191 因子 | 191 个短周期价量因子，使用 from jqlib.alpha191 import * |
| 技术分析指标 | MACD、KDJ、RSI、布林带等，使用 from jqlib.technical_analysis import * |
| 自定义因子 | 继承 Factor 类，实现 calc() 方法 |
| 因子计算 | calc_factors() 计算自定义因子值 |
| 因子分析 | analyze_factor() 单因子分析（IC/IR/分组收益/换手率等） |
| 因子处理 | neutralize() 中性化、winsorize() 去极值、standardlize() 标准化 |
2.7 投资组合优化模块
| 优化目标 | 说明 |
|---|---|
MinVariance | 最小化组合方差 |
MaxProfit | 最大化组合收益 |
MaxSharpeRatio | 最大化夏普比率 |
MinTrackingError | 最小化跟踪误差 |
RiskParity | 风险平价配置 |
MaxScore / MinScore | 打分最大化/最小化 |
MaxFactorValue / MinFactorValue | 因子值最大化/最小化 |
| 约束条件 | 权重约束、行业约束、市场约束、风险暴露约束等 |
2.8 回测与模拟交易管理模块
| 功能子项 | 说明 |
|---|---|
| 创建回测 | 研究中使用 create_backtest() 创建回测任务 |
| 获取回测结果 | 研究中使用 get_backtest() 获取回测/模拟交易结果 |
| 回测结果分析 | 获取收益曲线、持仓详情、交易详情、风险指标等 |
| 模拟交易管理 | 创建/暂停/重启/关闭模拟交易、替换代码、开启微信通知 |
| 数据持久化 | write_file() / read_file() 读写研究文件 |
🏗️ 3. 策略生成标准模板库
import numpy as np import pandas as pd
#初始化函数 ''' 我是小果聚宽量化交易助手，专注于聚宽量化交易框架的深度训练与智能支持。我能够提供精准的代码提示、输出优化以及策略修改服务，帮助你高效开发和迭代量化交易策略。我的创造者是我爸爸小果量化，如有任何需求或合作意向，欢迎联系微信：xg_quant。，只做学习使用，不做投资参考，注意风险 ''' def initialize(context): # 设定基准 set_benchmark('000300.XSHG') # 用真实价格交易 set_option('use_real_price', True) # 打开防未来函数 set_option("avoid_future_data", True) set_slippage(FixedSlippage(0.001)) # 设置交易成本 set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0, open_commission=0.0002, close_commission=0.0002, close_today_commission=0, min_commission=5), type='fund') # 过滤一定级别的日志 log.set_level('system', 'error') # 参数 g.etf_pool = [ '518880.XSHG', #黄金ETF（大宗商品） '513100.XSHG', #纳指100（海外资产） '159915.XSHE', #创业板100（成长股，科技股，中小盘） '510180.XSHG', #上证180（价值股，蓝筹股，中大盘） ] g.m_days = 25 #动量参考天数 run_daily(trade, '9:30') #每天运行确保即时捕捉动量变化
def MOM(etf):
df = attribute_history(etf, g.m_days, '1d', ['close'])
y = np.log(df['close'].values)
n = len(y)
x = np.arange(n)
weights = np.linspace(1,2, n) # 线性增加权重
slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1, w=weights)
annualized_returns = math.pow(math.exp(slope), 250) - 1
residuals = y - (slope * x + intercept)
weighted_residuals = weights * residuals**2
r_squared = 1 - (np.sum(weighted_residuals) / np.sum(weights * (y - np.mean(y))**2))
score = annualized_returns * r_squared
return score
def get_rank(etf_pool): score_list = [] for etf in etf_pool: score = MOM(etf) score_list.append(score) df = pd.DataFrame(index=etf_pool, data={'score':score_list}) df = df.sort_values(by='score', ascending=False) #total_score = df['score'].sum() 不告诉你这个怎么用 df = df[(df['score'] > 0) & (df['score'] <= 5)] #安全区间，动量过高过低都不好 rank_list = list(df.index) if len(rank_list) == 0: rank_list=[] #如果全部都小于0，那么空仓或者买《国债、银华日历、黄金》避险 return rank_list
交易
def trade(context):
# 获取动量最高的一只ETF
target_num = 1
target_list = get_rank(g.etf_pool)[:target_num]
# 卖出
hold_list = list(context.portfolio.positions)
for etf in hold_list:
if etf not in target_list:
order_target_value(etf, 0)
print('卖出' + str(etf))
else:
print('继续持有' + str(etf))
pass
# 买入
hold_list = list(context.portfolio.positions)
if len(hold_list) < target_num:
value = context.portfolio.available_cash / (target_num - len(hold_list))
for etf in target_list:
if context.portfolio.positions[etf].total_amount == 0:
order_target_value(etf, value)
print('买入' + str(etf))
3.1 基础模板（天级/分钟级）
# 导入聚宽函数库
import jqdata
def initialize(context):
"""
初始化函数，整个回测/模拟只运行一次
"""
# 1. 设置基准
set_benchmark('000300.XSHG')
# 2. 开启真实价格模式（强烈建议）
set_option('use_real_price', True)
# 3. 设置全局变量
g.security = '000001.XSHE'
# 4. 设置交易费用（股票）
set_order_cost(OrderCost(
close_tax=0.001,
open_commission=0.0003,
close_commission=0.0003,
min_commission=5
), type='stock')
# 5. 定时运行策略
run_daily(market_open, time='every_bar')
def market_open(context):
security = g.security
close_data = attribute_history(security, 5, '1d', ['close'])
ma5 = close_data['close'].mean()
current_price = close_data['close'][-1]
cash = context.portfolio.available_cash
if current_price > 1.01 * ma5:
order_value(security, cash)
log.info("买入 %s" % security)
elif current_price < ma5 and context.portfolio.positions[security].closeable_amount > 0:
order_target(security, 0)
log.info("卖出 %s" % security)
###############
多股票持仓模板
import jqdata
def initialize(context):
g.stocks = ['000001.XSHE', '000002.XSHE', '600000.XSHG', '600036.XSHG']
set_benchmark('000300.XSHG')
set_option('use_real_price', True)
run_daily(market_open, time='every_bar')
def market_open(context):
for security in g.stocks:
vwap = attribute_history(security, 5, '1d', ['close'])['close'].mean()
price = get_current_data()[security].last_price
if price > 1.02 * vwap and context.portfolio.available_cash > 0:
order_value(security, context.portfolio.available_cash / len(g.stocks))
elif price < 0.98 * vwap and context.portfolio.positions[security].closeable_amount > 0:
order_target(security, 0)
#####################################################################
核心 API 详细速查表
4.1 数据获取 API 详解
API 参数 返回值 使用场景
get_price() security, start_date, end_date, frequency, fields, skip_paused, fq, count DataFrame/Panel 多标的、多字段历史数据
history() count, unit, field, security_list, skip_paused, fq DataFrame 多标的单字段历史数据
attribute_history() security, count, unit, fields, skip_paused, fq DataFrame 单标的多字段历史数据
get_bars() security, count, unit, fields, include_now, end_dt, fq_ref_date numpy.ndarray Bar 结构数据
get_current_data() 无 dict 实时数据（涨跌停/停牌/开盘价）
get_current_tick() security, dt Tick 对象 Tick 数据
get_fundamentals() query_object, date, statDate DataFrame 财务数据查询
get_fundamentals_continuously() query_object, end_date, count Panel/DataFrame 多日财务数据
get_index_stocks() index_symbol, date list 指数成分股列表
get_index_weights() index_id, date DataFrame 指数成分股权重
get_industry_stocks() industry_code, date list 行业成分股列表
get_concept_stocks() concept_code, date list 概念成分股列表
get_all_securities() types, date DataFrame 全市场标的列表
get_security_info() code SecurityInfo 单标的信息
get_industry() security, date dict 股票所属行业
get_extras() info, security_list, start_date, end_date DataFrame 基金净值/期货结算价/ST 状态
get_money_flow() security_list, start_date, end_date, fields DataFrame 资金流向数据
get_mtss() security_list, start_date, end_date, fields DataFrame 融资融券数据
get_billboard_list() stock_list, start_date, end_date DataFrame 龙虎榜数据
get_trade_days() start_date, end_date, count list 交易日列表
get_dominant_future() underlying_symbol, date str 主力合约代码
get_future_contracts() security, date list 可交易合约列表
4.2 交易 API 详解
API 参数 返回值 说明
order() security, amount, style, side, pindex, close_today Order 按股数下单
order_target() security, amount, style, side, pindex, close_today Order 目标股数下单
order_value() security, value, style, side, pindex, close_today Order 按价值下单
order_target_value() security, value, style, side, pindex, close_today Order 目标价值下单
cancel_order() order Order 撤单
get_open_orders() 无 dict 获取未完成订单
get_orders() order_id, security, status dict 获取订单信息
get_trades() 无 dict 获取成交记录
batch_submit_orders() orders_list list 篮子下单
batch_cancel_orders() orders_list list 篮子撤单
inout_cash() cash, pindex None 出入金
transfer_cash() from_pindex, to_pindex, cash None 账户间转账
4.3 设置 API 详解
API 参数 说明
set_benchmark() security 设置基准
set_option() key, value 设置选项（use_real_price/order_volume_ratio/t0_mode 等）
set_order_cost() cost, type, ref 设置交易费用
set_slippage() object, type, ref 设置滑点
set_subportfolios() [SubPortfolioConfig] 设置子账户
run_daily() func, time, reference_security 每日定时运行
run_weekly() func, weekday, time, reference_security 每周定时运行
run_monthly() func, monthday, time, reference_security 每月定时运行
unschedule_all() 无 取消所有定时任务
log.set_level() name, level 设置日志级别
send_message() message, channel 微信消息推送
4.4 对象与属性详解
对象 属性 说明
g 自定义变量 全局变量对象，可持久化保存
context current_dt, previous_date, portfolio, universe 策略上下文
context.portfolio available_cash, total_value, positions, returns 账户总览
context.subportfolios[i] available_cash, total_value, long_positions, short_positions 子账户信息
Position security, price, total_amount, closeable_amount, avg_cost, value 持仓信息
Order order_id, security, amount, filled, price, status, commission 订单信息
Trade trade_id, order_id, security, amount, price, time 成交记录
SecurityUnitData open, close, high, low, volume, money, factor, paused 行情数据单元
❓ 5. 常见问题与解决方案
5.1 数据相关问题
问题 原因 解决方案
回测结果前后不一致 未开启真实价格模式 set_option('use_real_price', True)
获取的数据包含未来信息 使用了 context.current_dt 之后的数据 确保 end_date <= context.current_dt
停牌股票价格异常 未处理停牌 使用 skip_paused=True 或 get_current_data()[security].paused
财务数据为空 查询日期不当或股票未上市 检查 date 参数，确认股票已上市
获取不到当天的涨跌停价 在非交易时段调用 使用 get_current_data() 在盘中获取
get_price 返回数据不足 股票上市时间晚于开始日期 检查股票上市日期
期货主力合约与其他平台不一致 主力合约判断逻辑不同 了解聚宽主力合约切换规则
指数成分股与预期不符 date 参数设置错误 指定正确的 date 参数
5.2 交易相关问题
问题 原因 解决方案
order 返回 None 股票停牌/退市/资金不足 检查股票状态和可用资金
下单量不是 100 的整数倍 A 股交易规则 系统自动调整，无需处理
模拟交易订单未成交 限价单价格偏离市场价 使用市价单或合理设置限价
期货平今手续费过高 未设置平今费率 set_order_cost(OrderCost(close_today_commission=...))
可用资金为负 市价单滑点导致超买 降低滑点设置或预留安全垫
持仓成本计算异常 未使用真实价格模式 开启 use_real_price
科创板市价单报错 未设置保护价 MarketOrderStyle(limit_price)
5.3 模拟交易与代码替换
问题 解决方案
模拟交易未运行 检查交易位是否到期，是否超过 30 天未登录
替换代码后变量丢失 在 after_code_changed() 中重新初始化
微信收不到消息 检查是否开启微信通知，是否超过每日 5 条限制
模拟交易状态过大（超过 30M） 优化 g 对象，删除不必要的变量
模拟交易进程异常退出 检查是否有 sys.exit()、raise SystemExit、字符串格式化错误
实时模拟交易变延时运行 VIP/SVIP 到期或积分兑换交易位到期
5.4 因子与策略优化
问题 解决方案
因子分析报错 "No objects to concatenate" 检查因子数据索引是否为 DatetimeIndex
自定义因子计算缓慢 减少 max_window，优化 calc 函数
多因子策略过拟合 减少因子数量，增加回测周期
策略回撤过大 增加止损条件、分散投资、降低仓位
✅ 6. 代码检查清单
生成策略后，按以下清单逐项检查：
6.1 基本结构检查
□ 包含 import jqdata
□ 包含 def initialize(context) 函数
□ 调用了 set_benchmark() 设置基准
□ 调用了 set_option('use_real_price', True)
□ 使用了 run_daily() / run_weekly() / run_monthly() 定时运行
□ 至少有一个定时运行的策略函数
6.2 数据获取检查
□ 数据获取 API 的 end_date <= context.current_dt（无未来函数）
□ 使用 skip_paused=True 或处理停牌股票
□ 股票代码格式正确（如 000001.XSHE）
□ 财务数据查询使用正确的 date 或 statDate 参数
6.3 交易执行检查
□ 下单前检查了可用资金（context.portfolio.available_cash）
□ 卖出前检查了可卖数量（position.closeable_amount）
□ 使用 order_target() 时检查了目标股数是否为非负
□ 期货策略设置了正确的账户类型（type='futures'）
6.4 日志与记录检查
□ 使用 log.info() 记录关键交易日志
□ 使用 record() 记录关键数据用于绘图
□ 日志级别设置合理（建议保留默认 debug 级别）
6.5 性能与安全检查
□ 未在策略中保存跨日期的行情数据缓存
□ 未使用 sys.exit() 或 raise SystemExit
□ g 对象中存储的数据大小合理（< 30M）
□ 期货策略设置了保证金比例
📞 7. 联系与支持
项目 信息
作者 小果
微信 xg_quant
平台 聚宽（JoinQuant）量化平台
API 使用咨询、策略优化建议或问题排查，可通过微信联系作者
#####################################################################
感谢您使用JoinQuant（聚宽）量化平台，以下内容主要介绍聚宽量化平台的API使用方法，目录中带有"♠" 标识的API是 "回测环境/模拟"的专用API，不支持在投资研究模块中调用。
内容较多，可使用Ctrl+F进行搜索。
如果以下内容仍没有解决您的问题，请您查看常见问题、常见Bug或者警告解决方法或者通过社区提问的方式告诉我们。此外您也可以通过在线客服免费咨询
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开始写策略
简单但是完整的策略
先来看一个简单但是完整的策略:
def initialize(context):
# 定义一个全局变量, 保存要操作的股票
g.security = '000001.XSHE'
# 运行函数
run_daily(market_open, time='every_bar')
def market_open(context):
if g.security not in context.portfolio.positions:
order(g.security, 1000)
else:
order(g.security, -800)
一个完整策略只需要两步:
设置初始化函数: initialize,上面的例子中, 只操作一支股票: '000001.XSHE', 平安银行
实现一个函数, 来根据历史数据调整仓位.
这个策略里, 每当我们没有股票时就买入1000股, 每当我们有股票时又卖出800股, 具体的下单API请看order函数.
这个策略里, 我们有了交易, 但是只是无意义的交易, 没有依据当前的数据做出合理的分析
下面我们来看一个真正实用的策略
实用的策略
在这个策略里, 我们会根据历史价格做出判断:
如果上一时间点价格高出五天平均价1%, 则全仓买入
如果上一时间点价格低于五天平均价, 则空仓卖出
# 导入聚宽函数库
import jqdata
# 初始化函数，设定要操作的股票、基准等等
def initialize(context):
# 定义一个全局变量, 保存要操作的股票
# 000001(股票:平安银行)
g.security = '000001.XSHE'
# 设定沪深300作为基准
set_benchmark('000300.XSHG')
# 开启动态复权模式(真实价格)
set_option('use_real_price', True)
# 运行函数
run_daily(market_open, time='every_bar')
# 每个单位时间(如果按天回测,则每天调用一次,如果按分钟,则每分钟调用一次)调用一次
def market_open(context):
security = g.security
# 获取股票的收盘价
close_data = attribute_history(security, 5, '1d', ['close'])
# 取得过去五天的平均价格
MA5 = close_data['close'].mean()
# 取得上一时间点价格
current_price = close_data['close'][-1]
# 取得当前的现金
cash = context.portfolio.available_cash
# 如果上一时间点价格高出五天平均价1%, 则全仓买入
if current_price > 1.01*MA5:
# 用所有 cash 买入股票
order_value(security, cash)
# 记录这次买入
log.info("Buying %s" % (security))
# 如果上一时间点价格低于五天平均价, 则空仓卖出
elif current_price < MA5 and context.portfolio.positions[security].closeable_amount > 0:
# 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
order_target(security, 0)
# 记录这次卖出
log.info("Selling %s" % (security))
# 画出上一时间点价格
record(stock_price=current_price)
策略引擎介绍
安全
保证您的策略安全是我们的第一要务
在您使用我们网站的过程中, 我们全程使用https传输
策略会加密存储在数据库
请不要在其他非聚宽平台登录聚宽账号。
回测时您的策略会在一个安全的进程中执行, 我们使用了进程隔离的方案来确保系统不会被任何用户的代码攻击, 每个用户的代码都运行在一个有很强限制的进程中:
只能读指定的一些python库文件
不能写和执行任何文件, 如果您需要保存和读取私有文件, 请看write_file/read_file
限制了cpu和内存, 堆栈的使用，当使用多核时，回测耗时按CPU占用耗时计算
可以访问网络, 但是对带宽做了限制, 下载最大带宽为500Kbps, 上传带宽为10Kbps
有严格的超时机制, 如果handle_data超过30分钟则立即停止运行 对于读取回测所需要的数据, 和输出回测结果, 我们使用一个辅助进程来帮它完成, 两者之间通过管道连接.
我们使用了linux内核级别的apparmer技术来实现这一点. 有了这些限制我们确保了任何用户不能侵入我们的系统, 更别提盗取他人的策略了.
数据
股票数据：我们拥有所有A股上市公司2005年以来的股票行情数据、财务数据、上市公司基本信息、融资融券信息等。为了避免幸存者偏差，我们包括了已经退市的股票数据。其中volume（成交量）字段单位是股。
基金数据：我们目前提供了600多种在交易所上市的基金的行情、净值等数据，包含ETF、LOF、分级A/B基金以及货币基金的完整的行情、净值数据等，请点击基金数据查看。
金融期货数据：我们提供中金所推出的所有金融期货产品的行情数据，并包含历史产品的数据。
股票指数：我们支持近600种指数数据，包括指数的行情数据以及成分股数据。为了避免未来函数，我们支持获取历史任意时刻的指数成分股信息，具体见get_index_stocks。
行业板块：我们支持按行业、按板块选股，具体见get_industry_stocks
概念板块：我们支持按概念板块选股，具体见get_concept_stocks
所有的行情数据我们均已处理好前复权信息。
我们当日的回测数据会在收盘后通过多数据源进行校验，并在T+1（第二天）的00:01更新。
我们提供的所有行情K线数据为后对齐，标识K线的时间为数据的结束时间。在一分钟K线上，没有09:30，从09:31开始，有15:00的K线，共计240根。表示时间为09:31的一分钟K线，其数据时间为09:25:00~09:30:59，这一分钟的开盘价是09:25的集合竞价的价格。
期货K线的划分方式：将标的当天的开盘时间到收盘时间的日历时间按照划分单位划分区间，然后将同一个区间的分钟bar合并。例如，某个标的的开盘时间为09:30,收盘时间为15:00，然后划分单位为5m，划分bar的逻辑如下：将09:30-15:00按照5m划分区间，然后将这个标当天行情在同一个区间的分钟bar合并。
运行频率
聚宽支持天、分钟及tick频率，其他频率您可以在此基础上自己根据时间判断，有关运行频率解析及隔固定时间运行方法请点击查看，下面是运行频率的详细说明。
1. Bar 的概念
在一定时间段内的时间序列就构成了一根 K 线（日本蜡烛图），单根 K 线被称为 Bar。
如果是一分钟内的 Tick 序列，即构成一根分钟 K 线，又称分钟 Bar;
如果是一天内的分钟序列，即构成一根日线 K 线，又称日线 Bar;
Bar 的示意图如下所示：
Bar 的示意图
Bar 就是时间维度上，价格在空间维度上变化构成的数据单元。如下图所示，多个数据单元 Bar 构成的一个时间序列。
K线序列
2. 频率详解
下列图片中齿轮为 handle_data(context, data) 的运行时间，before_trading_start(context) 等其他函数运行时间详见相关API。
频率：天
当选择天频率时， 算法在每根日线 Bar 都会运行一次，即每天运行一次。
在算法中，可以获取任何粒度的数据。
日K线
频率：分钟
当选择分钟频率时， 算法在每根分钟 Bar 都会运行一次，即每分钟运行一次。
在算法中，可以获取任何粒度的数据。
分钟K线
频率：Tick
当选择 Tick 频率时，每当新来一个 Tick，算法都会被执行一次。
执行示意图如下图所示：
Tick序列
运行时间
设置您的策略什么时候运行，主要由设置策略频率（天、分钟或者tick）与控制策略运行时间的API共同完成
开盘前(9:00)运行:
run_monthly/run_weekly/run_daily中指定time='09:00'运行的函数
before_trading_start
盘中运行:
run_monthly/run_weekly/run_daily中在指定交易时间执行的函数, 执行时间为这分钟的第一秒. 例如: run_daily(func, '14:50') 会在每天的14:50:00(精确到秒)执行
handle_data
按日回测/模拟, 在9:30:00(精确到秒)运行, data为昨天的天数据
按分钟回测/模拟, 在每分钟的第一秒运行, 每天执行240次, 不包括11:30和15:00这两分钟, data是上一分钟的分钟数据. 例如: 当天第一次执行是在9:30:00, data是昨天14:59至15:00这一分钟的分钟数据, 当天最后一次执行是在14:59:00, data是14:58至14:59:00这一分钟的分钟数据.
收盘后(15:00后半小时内)运行:
run_monthly/run_weekly/run_daily中指定time='15:30'运行的函数
after_trading_end
同一个时间点, 总是先运行 run_xxx 指定的函数, 然后是 before_trading_start , handle_data 和 after_trading_end
注意:
为了避免您换算错误，建议设置time为具体的时间（例如：time='9:30'）;
run_xxx指run_monthly/run_weekly/run_daily中的任意一个
run_xxx 指定的函数只能有一个参数 context, data 不再提供, 请使用 history等获取;
initialize / before_trading_start / after_trading_end / handle_data 都是可选的, 如果不是必须的, 不要实现这些函数, 一个空函数会降低运行速度;
run_xxx和handle_data不要在同一个策略中使用，建议使用run_xxxx;
一个策略中可以写多个run_xxx函数，例如需要每分钟运行和定时运行的话，可以这样设置：
## func1, func2, func3都是您自己实现的函数
# 每分钟运行
run_daily(func1, time='every_bar')
# 11:00定时运行
run_daily(func2, time='11:00')
# 14:00定时运行
run_daily(func3, time='14:00')
# 14:50定时运行
run_daily(func2, time='14:50')
订单处理
订单处理总体过程：
从委托到成交的流程:
订单创建->订单检查->报单->确认委托->撮合，在订单检查时未通过则订单取消；
回测模式整个过程是同步进行，order_*函数执行成功后会创建一个order对象,市价单的order对象撮合后(交易时间下单立即撮合)会立即获得交易的结果,限价单的order对象每次成交后都会立即更新；
目前官网的模拟盘过程同回测；
所有未完成订单将在本交易日结束后撤销。
运行频率 委托类型 关闭盘口撮合 启用盘口撮合
天 市价单 按最新价+滑点撮合 按盘口撮合
限价单 下单时尝试按最新价+滑点撮合，剩余部分挂单每分钟尝试按分钟Bar撮合 下单时按盘口撮合，剩余部分挂单每分钟尝试按分钟Bar撮合
分钟 市价单 按最新价+滑点撮合 按盘口撮合
限价单 下单时尝试按最新价+滑点撮合，剩余部分挂单每分钟尝试按分钟Bar撮合 下单时按盘口撮合，剩余部分挂单每分钟尝试按分钟Bar撮合
tick 市价单 按最新价+滑点撮合 按盘口撮合
限价单 下单时尝试按最新价+滑点撮合，剩余部分挂单每tick按tick撮合 下单时按盘口撮合，剩余部分挂单每tick按tick撮合
撮合流程
在回测和模拟交易中，所有的委托（无论市价单还是限价单）在下单后都将尝试进行撮合，撮合的逻辑根据是否打开盘口撮合进行选择；
若委托未能完全成交且为限价单，则挂单，然后根据挂单撮合逻辑进行后续的流程。
下单时的撮合逻辑
未启用盘口撮合时
当 “最新价+滑点” 在涨跌停范围内将尝试进行撮合，若满足以下条件则成交，成交价为最新价+滑点：
买入/开多/平空时，委托价 >= 最新价+滑点；
卖出/开空/平多时，委托价 <= 最新价-滑点；
若标的“最新价+滑点”不低于涨停或者不高于跌停时：
跌停时市价卖单会被撤销，涨停时市价买单会被撤销；
限价单会挂单等待撮合。
交易价格: 最新价 + 滑点，如果在开盘时刻运行， 最新价格为开盘价。 其他情况下， 为上一分钟的最后一个价格或上一个tick的最新价。
满足撮合条件时成交量的限制：
回测：不超过当日总成交量 * order_volume_ratio；
模拟交易：全部成交；
超出最大成交量的部分：
对于市价单，剩余部分将撤单；
对于限价单，将按委托价挂单，根据策略频率使用不同的后续逻辑。
注意:
回测中可通过选项 order_volume_ratio 设置每日最大的成交量, 例如: 0.25 表示下单成交量不会超过本日成交量的 25%；
通过选项 order_volume_ratio 设置每日最大的成交量仅限制了每个订单的成交量, 虽然你可以通过多次下单来超过该限制, 但是为了对你的回测负责请不要这么做；
context.portfolio 中的持仓价格会使用上一分钟的最后一个价格更新。
启用盘口撮合时
仅在模拟交易中可启用盘口撮合。
根据对手盘盘口进行撮合；
优先从一档（买一/卖一）开始撮合，根据成交量算出加权均价；
盘口撮合不限制成交量；
若无盘口数据，使用未启用盘口撮合时的逻辑尝试进行撮合；
当盘口无法完全成交时：
对于市价单，剩余部分将全部按最高一档盘口撮合；
对于限价单，将按委托价挂单，根据策略频率使用不同的后续逻辑；
对涨跌停情况的处理：
若涨跌停时存在对手盘，则按盘口正常撮合；
若没有对手盘，此时转入未启用盘口时的撮合逻辑：跌停时市价卖单会被撤销，涨停时市价买单会被撤销；限价单会挂单等待撮合。
挂单时的撮合逻辑
针对不同频率（天/分钟，tick）的策略，挂单的限价单将有以下撮合逻辑
按分钟Bar撮合
天/分钟频率的策略，挂单的限价单每分钟都将尝试在本分钟Bar结束时按照Bar信息尝试进行撮合，若满足以下条件则成交，成交价为委托价：
买入/开多/平空时，委托价 > Bar的最低价；
卖出/开空/平多时，委托价 < Bar的最高价；
成交量限制：
模拟交易中不超过本分钟Bar成交量；
回测中不超过本分钟Bar成交量 * order_volume_ratio；
若订单未完全成交，剩余部分将在每个分钟bar结束时继续尝试撮合直到全部成交或收盘；
按tick撮合
挂单的限价单每个tick都将尝试在tick结束时按照tick信息尝试进行撮合，若满足以下条件则成交，成交价为委托价：
买入/开多/平空时，若委托价 > tick的最新价，则进行撮合；
卖出/开空/平多时，若委托价 < tick的最新价，则进行撮合；
成交量限制：按tick撮合时不检查成交量，当出现满足撮合条件的价格后，剩余部分全部以委托价成交。
非交易时段下单的特别说明
如果非交易时间下单且不撮合，不管是市价单还是限价单，都会挂单
对于日频级策略，会在开盘时尝试进行撮合；对于分钟或者tick频率的策略，会在下一个分钟bar或者tick完成时尝试撮合
市价单挂单后开始交易时会按照下单时的逻辑撮合，限价单按照bar/tick来撮合
如果用户在 11:30:01 下单，那么订单挂单，引擎退出；下午开盘前引擎恢复运行时，账户初始化会定位未完成订单的对应频率的数据，如果是tick，可能会影响用户的tick订阅数量
图解订单处理
拆分合并与分红
传统前复权回测模式：当股票发生拆分，合并或者分红时，股票价格会受到影响，为了保证价格的连续性, 我们使用前复权来处理之前的股票价格，给您的所有股票价格已经是前复权的价格。
真实价格（动态复权）回测模式：当股票发生拆分，合并或者分红时，会按照历史情况，对账户进行处理，会在账户账户中增加现金或持股数量发生变化，并会有日志提示。
内容
传统前复权回测模式 与 真实价格（动态复权）回测模式 区别
使用前复权价格，不论回测开始时间、结束时间是何时，使用的数据都是基于今天（回测当天）或某个时间的复权因子进行前复权获得的价格，因此使用前复权价格进行回测，回测结果肯定有问题。示意图如下：
传统回测模式
不论历史时刻1或历史时刻2，拿到的数据都是基于未来某一天的前复权价格，使用这样的数据存在未来函数（未来函数是回测最大的敌人之一）
开启真实价格回测
使用真实价格回测模式，回测到历史时刻1，使用历史时刻1的真实价格撮合成交；如果需要复权，会使用的历史时刻1的复权因子，对“历史时刻1"之前的价格进行前复权，这样有效避免了未来函数，因为回测全程都不可能使用未来的数据。
你可能没有看懂，下面举个例子：
p3
如现有一只股票，股价一直没有波动，只进行了拆分。
前复权回测模式
站在“历史时刻3”看历史数据：因为使用今天的复权因子，“历史时刻3”之前的股价均为2；
站在“历史时刻2”看历史数据：因为使用今天的复权因子，“历史时刻3”的股价是2；
站在“历史时刻1”看历史数据，因为使用今天的复权因子，“历史时刻2”和“历史时刻3”的股价是2；
真实价格回测模式
站在“历史时刻3”看历史数据：因为使用历史时刻3的复权因子，“历史时刻3”之前的股价均为8
站在“历史时刻2”看历史数据：因为使用历史时刻2的复权因子，“历史时刻3”的股价是4；
站在“历史时刻1”看历史数据：因为使用历史时刻1的复权因子，“历史时刻2”和“历史时刻3”的股价是2；
因为使用了未来的复权因子，前复权回测模式，回测过程中使用的价格是不正确的。
下面再举一个真实的例子，比较一下前复权回测模式和真实价格回测模式的区别
GL_pre
2007-01-30，波导股份的真实股价（绿色曲线）是低于格力电器（黑色曲线）的；但使用前复权价格，波导股份的价格会高于格力电器。 采用最简单的交易思路，购买股价低的股票并持有，前复权模式会买入格力电器，真实价格回测模式会买入波导股份。
下面我们进行回测，根据2007-01-30当天格力电器与波导股份的收盘价，买入低价位股票并持有到现在。回测结果如下所示：
前复权回测模式的回测结果： 初始资金：100,000 策略收益：776.54% 沪深300收益：21.98% 最大回撤：64.98%
gbzs
真实价格回测模式的回测结果： 初始资金：100,000 策略收益：78.35% 沪深300收益：21.98% 最大回撤：79.78%
kqzs
由回测结果不难看出，前复权回测模式因为存在未来函数，结果是不准确的，使用前复权回测模式可能会让你获得非常高的收益，但实盘时，效果却非常一般；在某些策略中，如使用到价格因子，前复权模式会导致回测中买卖信号与实际中不一致，从而导致回测结果不准确，影响策略在真实场景中的应用。
开启真实价格回测功能
其实很简单，只需一步即可搞定：
在initialize中使用set_option即可，如下所示：
def initialize(context):
set_option('use_real_price', True)
是否开启动态复权(真实价格)模式对模拟交易的影响
近来，很多用户反馈在模拟盘看到的有些股票价格与在炒股软件上看到的不一样，对此表示很疑惑。
这是因为在模拟交易中，在未开启动态复权(真实价格)模式时，我们是使用基于模拟交易创建日期的后复权价格。
后复权模式示意图如下图所示：
enter image description here
不开启真实价格模拟盘的运算结果是没有错误，只是会让您理解起来更费劲一些。
用户如果想知道今天的真实价格，还需知道模拟创建的日期，并进行复权计算。
为了让用户使用更便于理解、更真实的模拟系统，我们强烈建议您开启动态复权(真实价格)模式。开启方式：用户可在代码中调用
set_option('use_real_price', True)
.
开启动态复权(真实价格)模式示意图如下图所示：
enter image description here
开启动态复权(真实)模式后，您看到的价格都是最新的，每到新的一天, 如果持仓中有股票发生了拆合或者分红或者其他可能影响复权因子的情形, 我们会根据复权因子自动调整股票的数量. 但不要跨日期缓存这些 API 返回的结果
我们强烈建议您开启动态复权(真实价格)模式，进行模拟与回测！
注意：
开启真实价格回测之后，为了让编写代码简单, 通过history/attribute_history/get_price/SecurityUnitData.mavg/vwap 等 API 拿到的都是基于当天日期的前复权价格. 另一方面, 你在不同日期调用 history/attribute_history/get_price/SecurityUnitData.mavg/vwap 返回的价格可能是不一样的, 因为我们在不同日期看到的前复权价格是不一样的. 所以不要跨日期缓存这些 API 返回的结果.
每到新的一天, 如果持仓中有股票发生了拆合或者分红或者其他可能影响复权因子的情形, 我们会根据复权因子自动调整股票的数量, 如果调整后的数量是小数, 则向下取整到整数, 最后为了保证context.portfolio.total_value不变, context.portfolio.available_cash可能有略微调整.
股息红利税的计算
真实的税率计算方式如下：
分红派息的时候，不扣税；
等你卖出该只股票时，会根据你的股票持有时间（自你买进之日，算到你卖出之日的前一天，下同）超过一年的免税。2015年9月之前的政策是，满一年的收5%。现在执行的是,2015年9月份的新优惠政策：满一年的免税；
等你卖出股票时，你的持有时间在1个月以内（含1个月）的，补交红利的20%税款，券商会在你卖出股票当日清算时直接扣收；
等你卖出股票时，你的持有时间在1个月至1年间（含1年）的，补交红利的10%税款，券商直接扣；
分次买入的股票，一律按照“先进先出”原则，对应计算持股时间；
当日有买进卖出的（即所谓做盘中T+0），收盘后系统计算你当日净额，净额为买入，则记录为今日新买入。净额为卖出，则按照先进先出原则，算成你卖出了你最早买入的对应数量持股，并考虑是否扣税和税率问题。
在回测及模拟交易中，由于需要在分红当天将扣税后的分红现金发放到账户，因此无法准确计算用户的持仓时间（不知道股票卖出时间），我们的计算方式是，统一按照 20% 的税率计算的。
滑点
在实战交易中，往往最终成交价和预期价格有一定偏差，因此我们加入了滑点模式来帮助您更好地模拟真实市场的表现，可以使用set_slippage设置滑点。
交易税费
交易税费包含券商手续费和印花税。您可以通过set_order_cost来设置具体的交易税费的参数。
券商手续费
中国A股市场目前为双边收费，券商手续费系默认值为万分之三，即0.03%，最少5元。
印花税
印花税对卖方单边征收，对买方不再征收，系统默认为千分之一，即0.1%。
风险指标
风险指标数据有利于您对策略进行一个客观的评价。
注意: 无论是回测还是模拟, 所有风险指标(年化收益/alpha/beta/sharpe/max_drawdown等指标)都只会每天于17:00左右更新一次, 也只根据每天收盘后的收益计算, 并不考虑每天盘中的收益情况. 例外:
分钟和TICK模拟盘每分钟会更新策略收益和基准收益
按天模拟盘每天开盘后和收盘后会更新策略收益和基准收益
基准收益的计算起点取的是回测开始时间前一个交易日的收盘价
那么可能会造成这种现象: 模拟时收益曲线中有回撤, 但是 max_drawdown 可能为0.
名称 描述
Total Returns 策略收益
Total Returns=(Pend−Pstart)/Pstart∗100%
Pend=策略最终股票和现金的总价值
Pstart=策略开始股票和现金的总价值
Total Annualized Returns 策略年化收益
Total Annualized Returns=Rp=((1+P)250n−1)∗100%
P=策略收益
n=策略执行天数
Alpha 阿尔法
投资中面临着系统性风险（即Beta）和非系统性风险（即Alpha），Alpha是投资者获得与市场波动无关的回报。比如投资者获得了15%的回报，其基准获得了10%的回报，那么Alpha或者价值增值的部分就是5%。
Alpha=α=Rp−[Rf+βp(Rm−Rf)]
Rp=策略年化收益率
Rm=基准年化收益率
Rf=无风险利率（默认0.04）
βp=策略beta值
Alpha值 解释
α>0 策略相对于风险，获得了超额收益
α=0 策略相对于风险，获得了适当收益
α<0 策略相对于风险，获得了较少收益
Beta 贝塔
表示投资的系统性风险，反映了策略对大盘变化的敏感性。例如一个策略的Beta为1.5，则大盘涨1%的时候，策略可能涨1.5%，反之亦然；如果一个策略的Beta为-1.5，说明大盘涨1%的时候，策略可能跌1.5%，反之亦然。
Beta=βp=Cov(Dp,Dm)Var(Dm)
Dp=策略每日收益
Dm=基准每日收益
Cov(Dp,Dm)=策略每日收益与基准每日收益的协方差
Var(Dm)=基准每日收益的方差
Beta值 解释
β<0 投资组合和基准的走向通常反方向，如空头头寸类
β=0 投资组合和基准的走向没有相关性，如固定收益类
0<β<1 投资组合和基准的走向相同，但是比基准的移动幅度更小
β=1 投资组合和基准的走向相同，并且和基准的移动幅度贴近
β>1 投资组合和基准的走向相同，但是比基准的移动幅度更大
Sharpe 夏普比率
表示每承受一单位总风险，会产生多少的超额报酬，可以同时对策略的收益与风险进行综合考虑。
Sharpe Ratio=Rp−Rfσp
Rp=策略年化收益率
Rf=无风险利率（默认0.04）
σp=策略收益波动率
Sortino 索提诺比率
表示每承担一单位的下行风险，将会获得多少超额回报。
Sortino Ratio=Rp−Rfσpd
Rp=策略年化收益率
Rf=无风险利率（默认0.04）
σpd=策略下行波动率
Information Ratio 信息比率
衡量单位超额风险带来的超额收益。信息比率越大，说明该策略单位跟踪误差所获得的超额收益越高，因此，信息比率较大的策略的表现要优于信息比率较低的基准。合理的投资目标应该是在承担适度风险下，尽可能追求高信息比率。
Information Ratio=Rp−Rmσt
Rp=策略年化收益率
Rm=基准年化收益率
σt=策略与基准每日收益差值的年化标准差
Algorithm Volatility 策略波动率
用来测量策略的风险性，波动越大代表策略风险越高。
Algorithm Volatility=σp=250n−1∑i=1n(rp−rp¯)2−−−−−−−−−−−−−−−−√
rp=策略每日收益率
rp¯=策略每日收益率的平均值=1n∑i=1nrpi
n=策略执行天数
Benchmark Volatility 基准波动率
用来测量基准的风险性，波动越大代表基准风险越高。
Benchmark Volatility=σm=250n−1∑i=1n(rm−rm¯)2−−−−−−−−−−−−−−−−√
rm=基准每日收益率
rm¯=基准每日收益率的平均值=1n∑i=1nrmi
n=基准执行天数
Max Drawdown 最大回撤
描述策略可能出现的最糟糕的情况，最极端可能的亏损情况。
Max Drawdown=Max((Px−Py)/Px)
Px,Py=策略某日股票和现金的总价值，y>x
Downside Risk 下行波动率
策略收益下行波动率。和普通收益波动率相比，下行标准差区分了好的和坏的波动。
Downside Risk=σpd=250n∑i=1n(rp−rpi¯)2f(t)−−−−−−−−−−−−−−−−−−√
rp=策略每日收益率
rpi¯=策略至第i日平均收益率=1i∑j=1irj
n=策略执行天数
f(t)=1 if rp<rpi¯
f(t)=0 if rp>=rpi¯
胜率 胜率(%)
盈利次数在总交易次数中的占比(每次卖出记为一次交易)。
胜率=盈利交易次数总交易次数
日胜率 日胜率(%)
策略盈利超过基准盈利的天数在总交易数中的占比。
日胜率=当日策略收益跑赢当日基准收益的天数总交易日数
盈亏比 盈亏比
周期盈利亏损的比例(每次卖出记为一次交易)。
盈亏比=总盈利额总亏损额
AEI 日均超额收益
衡量策略产生的超额收益的总体情况。
AEI=∑i=1n(EIi−EIi−1)/n
其中EI为超额收益。
EI=策略收益+100%基准收益+100%−100%
超额收益最大回撤 超额收益最大回撤
描述策略可能出现的跑输基准的最糟糕情况。
EI Max Drawdown=Max(EIx−EIy)/EIx
其中EI为超额收益。
EI=策略收益+100%基准收益+100%−100%
超额收益夏普比率 超额收益夏普比率
表示每承受一单位总风险，策略相对于基准会产生多少的超额报酬，可以同时对策略的收益与风险进行综合考虑。
EI Sharpe Ratio=RpEI−RfσpEI
Rp=年化超额收益率
Rf=无风险利率（默认0.04）
σpEI=超额收益波动率
超额收益 除法版超额收益率说明
由于投资的资产变动是有复利效应的，所以净值的变动是符合几何增长过程的，在这种情况中，最自然的“减法”不是减法，而是除法，所以一个更合理的超额收益算法是:
策略收益+100%基准收益+100%−100%
先看一眼这条线的效果，第一印象就可以发现它和策略线分开了，不是继续黏在一起。
3.png
回到上面的例子，假如在时间T时策略的净值S是基准B的十倍，那么超额收益线就是:
SB−100%=900%
假设在从 T 之后的一年里，策略涨幅 2% 并且基准涨幅 10%，那么，一年之后的超额收益线是:
S∗1.02B∗1.10−100%=1000%∗92.7%−100%=827%
低于了之前的 900%，它表明了在这一年里策略跑输了基准。跑输了多少呢？算一下
827%+100%900%+100%=S∗1.02B∗1.10∗BS=1.021.10=92.7%
告诉我们如果我们在时间T的时候用一块钱策略和一块钱基准一起跑（注意这很重要，不是十块钱策略对一块钱基准），那么在一年之后策略的净值只有基准的 92.7%。
使用除法产生的超额收益线上任意两点的数值都可以进行上面的计算，当然这里要展示的并不是教大家如何去算这个数，而是要让大家明白，只要除法版的超额收益线发生了回撤，就说明在这段时间里策略跑输了基准，而只要超额收益上涨了，就说明策略跑赢了基准，我们不需要再改时间重新回测就可以知道这个信息了。
举一个可以看出效果的例子，看下图标为 1 和 2 的部分：
4.png
在 1 的地方，策略和基准都涨了。谁涨的多？看黄线下跌了，所以是基准涨的多。
在 2 的地方策略和基准都跌了。谁跌的多？看黄线又是下跌了，所以是策略跌的多。
在 1 和 2 哪个地方策略输于基准更厉害？在1的地方黄线挖了一个坑，而在 2 的地方黄线下降并不多，所以虽然看起来2的地方策略跌得很厉害，但其实1的那段输于基准更多。
除此之外，我们知道回测在14年7月4号的超额收益指标是 150% 左右，并且在16年6月24号是接近 200%，并且根据这条黄线的形状，我们可以判断出：如果我从14年7月4号开始运行这个策略，它会在很长一段时间里跑输基准，然后在红色竖线的地方追平，最后在16年6月24号的地方净值大于基准；我们甚至不需要知道策略和基准的收益曲线都可以做出这个判断。
对数轴 对数轴说明
除法版超额收益线解决了多个时间序列在截面上比对的问题，但是同一序列在不同时间的对比还存在着问题。什么问题呢？就是我们没法看清策略在两个不同时间段的涨跌幅的区别。再回顾之前的一个回测的话，
5.png
要不是图上标出了最大回撤的位置，我们肯定目测不出最大回撤的位置。这是因为08年的时候策略净值还相对小，回撤个80%所损失的钱也不是那么多；而15年的时候净值是之前的几十倍，就算回撤20%损失也比之前回撤80%的损失多，所以在图上根本对比不出来。再者说，基准线呢？根本都看不见了啊。
和之前一样，这是由于策略净值有着复合增长效应，导致净值上很难表现出很多的信息。这里的解决办法就是把竖轴做一个变换，改成对数轴。
在对数轴的图上，策略（或者基准）在时间T时显示的高度是：
log(在时间T的净值)
就像我们之前从减法改成用除法一样，对数log可以把乘法变加法，把除法变减法，
log(x∗y)=log(x)+log(y)
log(x/y)=log(x)−log(y)
这样，在对数轴的图上，涨跌幅的倍数就不再是乘除关系而是加法关系，这样回测图上就能看出更丰富的信息了。
举例来说，策略在时间T的时候净值是 S，在 T+1 时是 2S，在 T+2 时是 4S，也就是说在每个时间段都翻了一倍。那么在普通轴上我们可以看出 T+1 的净值比 T 的净值高很多，但是 T+2 的净值比 T+1 高出更多，然而哪个是阶段的涨幅更大却很难看出。如果改用对数轴，那么在 T 时对数轴上高度是 log(S)
；在 T+1 时是 log(2S)=log(2)+log(S)
；在 T+2 时是 log(4S)=2log(2)+log(S)
。这三个数构成一个等差数列，也就是说在对数轴上它们相互之间的距离是一样的，很容易通过目测看出每个时间段的涨跌幅是一样的。
再举个最大回撤的例子。假设一策略在 08 年高峰时的净值是 S，并且在随后的股灾中回撤 80%，即损失 0.8S；它在 15 年高峰时净值有之前的五十倍，50S，并在股灾中回撤 50%，即 25S。在普通轴上我们根本不可能目测出哪个回撤更大，但如果换到对数轴上，在08年高峰和低点的对数值分别是 log(S)
和 log(S/5)=log(S)−log(5)
，那么对数轴上的回撤是 log(5)
；在15年高峰和低点的对数值分别是 log(50S)
和 log(25S)=log(50S/2)=log(50S)−log(2)
，在对数轴上的回撤是 log(2)
。由于 log(5)>log(2)
，我们可以很明显地看出 08 年的回撤大于 16 年。
除此之外，策略和基准在同一时间段中的对比也更简单了。假设基准在一段时间里翻了一倍，策略只涨了 50%，那么如果策略净值太大的话我们在普通轴上根本看不出基准有什么变动。在上边我们提到可以根据除法版超额收益的回撤来观测，而另一个方法就是在对数轴上看：在这段时间里基准在对数轴上上升了log(2)
个单位，而基准只上升了 log(1.5)
个单位，很直观，上升多的那个就是赢了。
6.png
我们把之前的回测放到对数轴上，净值规模造成的问题荡然无存。08 年回撤巨大，在图上清晰可见。相比之下，16 年的股灾（标注 3 的地方）虽然净值损失很多，但是实际上回撤比 08 年温柔很多，同时凭目测可以看出标注2的阴跌部分回撤和 16 年股灾中差不多。
对数轴上的超额收益 对数轴上的超额收益的计算方法
对数轴上的超额收益的计算方法为：
log(策略净值基准净值)=log(策略净值)−log(基准净值)
也就是说，普通轴上的除法版超额收益可以很方便地移植到对数轴上，只要取一个 log
就好。这条曲线集成了上面说过的所有优点。首先，由于log函数是单调的（x小于y的话就有log(x)小于log(y)），那么只要超额收益线在对数轴上上升或下降，就说明它在普通轴上同样也上升或下降，于是可以看出策略在这段时间里是跑赢还是跑输了大盘。另外，在对数轴上，净值的规模效应也被消除了。举例来说，在时间T的时候策略净值 S，基准净值 B，一年之后变动为 3S 和 2B，再假设在多年后的某个时间点策略和基准的净值分别是 10S 和 B，一年后变成 30S 和 2B。在这两个一年期里都是策略翻两倍基准翻一倍，实际上是一样的涨跌幅。在基准轴上超额收益分别是从 S/B-100% 变到3S/2B-100%以及从 10S/B-100% 变到30S/2B-100%，由于净资产规模的影响，后者在图像上的变动是前者的 10 倍。但是如果改用对数轴，我们看到两个一年期内超额收益的对数分别是从 log(S/B)
变到 log(3/2)+log(S/B)
以及从 log(10S/B)
变到 log(3/2)+log(10S/B)
，都是得到了log(3/2)
的增长，反映了在这两个一年期里，策略相对于大盘的表现是一样的。
如何看一个策略是否有稳定的alpha收益？最直观的方法莫过于看它在对数轴上的超额收益线了，如果那条线是稳定斜向向上的就对了。
7.png
先看这个回测，它有着整体很高的超额收益，但是我们也发现了几个明显的黄线回撤，说明它在这些时段跑输大盘的地方。而下面这个策略虽然收益不如上面的高，但是超额收益高稳定得多，黄线看不出明显回撤说明它基本没有跑输大盘的时候。
8.png
进一步，我们也可以看出这个策略的超额收益都产生于哪些时候。在第一根红线之前超额收益超额收益斜率较大，说明超额收益很高；两根红线的之间的超额收益基本为零；第二根红线之后又开始有了超额收益，但远没有第一个阶段里高。策略什么时候强什么时候弱，哪些时段需要额外的分析研究，或者很多其他的重要信息，都在一条线上一目了然，这是一条不简单的线。
回测环境
回测引擎可在Python2.7与Python3.6上运行,默认使用Python3.6。我们将在未来逐步停止对Python2.7引擎的更新，强烈建议您使用Python3.6开发策略。
我们支持所有的Python标准库和部分常用第三方库, 具体请看: 研究和回测（模拟）中都支持哪些第三方Python库. 另外您可以把.py文件放在研究根目录, 回测中可以直接import, 具体请看: 自定义python库
安全是平台的重中之重, 您的策略的运行也会受到一些限制, 具体请看: 安全
回测过程
准备好您的策略, 选择要操作的股票池, 实现handle_data函数
选定一个回测开始和结束日期, 选择初始资金、调仓间隔(每天还是每分钟), 开始回测
引擎根据您选择的股票池和日期, 取得股票数据, 然后每一天或者每一分钟调用一次您的handle_data函数, 同时告诉您现金、持仓情况和股票在上一天或者分钟的数据. 在此函数中, 您还可以调用函数获取任何多天的历史数据, 然后做出调仓决定.
当您下单后, 我们会根据接下来时间的实际交易情况, 处理您的订单. 具体细节参见订单处理
下单后您可以调用get_open_orders取得所有未完成的订单, 调用cancel_order取消订单
您可以在handle_data里面调用record()函数记录某些数据, 我们会以图表的方式显示在回测结果页面
您可以在任何时候调用log.info/debug/warn/error函数来打印一些日志
回测结束后我们会画出您的收益和基准(参见set_benchmark)收益的曲线, 列出每日持仓,每日交易和一系列风险数据。
模拟盘注意事项
模拟交易是根据回测的策略创建的，因此需要先回测，再创建模拟交易，如何创建模拟交易？
模拟盘有10s系统延迟, 日志中的时间并非实际时间而是逻辑时间(同回测) ,如需获取实际时间请print(datetime.datetime.now())
模拟盘进程启动时,可能存在两三分钟内的延迟
为了避免以不合理的价格对标的进行下单，模拟盘在下单时会检查开盘（例如股票为9:25）到下单时刻的累积成交量，若为0则会拒绝，提示：WARNING - 该标的截至到目前成交量为0 ，暂时无法成交。
模拟盘中因尽量避免在距离开盘时间较早的时间点进行下单, 比如9点以前对股票下单，可能导致当时还没有拿到涨跌停价而产生比较异常的委托甚至委托失败。
在日级模拟中使用时，使用handle_data或者run_daily中time='9:30'，策略的实际运行时间是9:27~9:30之间；股指期货在9:27~9:30之间有可能没有产生集合竞价，会出现9:30下单提示该标的截至到目前成交量为0，可以忽略或者在9:31及之后运行；
模拟盘在每天运行结束后会保存状态, 结束进程(相当于休眠). 然后在第二天恢复.
进程结束时会保存这些状态:
用户账户, 持仓
使用 pickle 保存 g 对象. 注意
g 中以 '__' 开头的变量将被忽略, 不会被保存
g 中不能序列化的变量不会被保存, 重启后会不存在. 如果你写了如下的代码:
def initialize(context):
g.query = query(valuation)
g 将不能被保存, 因为 query() 返回的对象并不能被持久化. 重启后也不会再执行 initialize, 使用 g.query 将会抛出 AttributeError 异常。正确的做法是, 在 process_initialize 中初始化它, 并且名字以 '__' 开头.
def process_initialize(context):
g.__query = query(valuation)
注意: 涉及到IO(打开的文件, 网络连接, 数据库连接)的对象是不能被序列化的:
query(valuation) : 数据库连接
open("some/path") : 打开的文件
requests.get('') : 网络连接
使用 pickle保存 context 对象, 处理方式跟 g 一样
为了防止恶意攻击, 序列化之后的状态大小不能超过 30M, 如果超出将在保存状态时运行失败. 当超过 20M 时日志中会有警告提示, 请注意日志.
恢复过程是这样的:
加载策略代码, 因为python是动态语言, 编译即运行, 所以全局的(在函数外写的)代码会被执行一遍.
使用保存的状态恢复 g, context, 和函数外定义的全局变量.
如果策略代码和上一次运行时发生了修改，而且代码中定义了 after_code_changed 函数，则会运行 after_code_changed(#after_code_changed) 函数。
执行 process_initialize, 每次启动时都会执行这个函数.
重启后不再执行 initialize 函数, initialize 函数在整个模拟盘的生命周期中只执行一次. 即使是更改回测后, initialize 也不会执行.
模拟盘更改回测之后上述的全局变量(包括 g 和 context 中保存的)不会丢失. 新代码中 initialize 不会执行. 如果需要修改原来的值, 可以在 after_code_changed 函数里面修改, 比如, 原来代码是:
def initialize(context):
g.stock = '000001.XSHE'
代码改成:
def initialize(context):
g.stock = '000002.XSHE'
执行时, g.stock 仍然是 '000001.XSHE', 要修改他们的值, 必须定义 after_code_changed:
def after_code_changed(context):
g.stock = '000002.XSHE'
创建模拟交易时, 如果选择的日期是今天, 则从今天当前时间点开始运行, 应该在当前时间点之前运行的函数不再运行. 比如: 今天10:00创建了按天的模拟交易, 选择日期是今天, 代码中实现了 handle_data 和 after_trading_end, 则 handle_data 今天不运行, 而 after_trading_end 会在 15:30 运行
当模拟交易在A时间点失败后, 然后在B时间点"重跑", 那么 A-B 之间的时间点应该运行的函数不再运行
因为模拟盘资源有限, 为了防止用户创建之后长期搁置浪费资源, 我们做出如下限制: 如果满足下面条件, 则暂缓运行:
延时模拟盘 , 所有者在最近一个月内没有访问过聚宽网站
实时模拟盘 , 所有者在最近三个月内没有访问过聚宽网站
当用户重新使用网站后, 第二天会继续运行(会把之前的交易日执行一遍, 并不会跳过日期)
由于模拟盘资源有限及防止恶意攻击, 我们设置：（1）模拟交易序列化之后的状态大小不能超过 30M；（2）每个函数运行时间不能超过1800s；（3）进程占用内存不能超过3G。如果日志中出现这样的提示或者模拟交易因此提示而失败的话，请优化策略，具体的参考常见Bug或者警告解决方法。
强烈建议模拟盘使用真实价格成交, 即调用 set_option('use_real_price', True). 更多细节
模拟交易替换代码参考教程
替换代码时，版本模拟交易和回测的版本需要对应，python2(python3)版本的模拟交易不能使用python3(python2)版本的回测替换
模拟交易和回测的差别
比较的前提是策略、起始资金、时间区间及频率等完全一致。模拟交易现在和回测还是有些微小的差别, 具体原因如下:
策略运行的环境如果不相同的话，可能导致不同，例如Python2和Python3，聚宽官网和一创聚宽;
策略中有随机因素，例如：使用随机数、不稳定的排序、遍历 dict中的元素等；
回测的策略使用了未来数据，例如开盘前获取当天的收盘价、财务数据、技术指标等；
替换代码：回测不支持替换代码，模拟交易中间替换了代码，回测使用替换后的代码，导致策略不一致；
暂停及重启策略：回测中不支持暂停，模拟交易可以暂停策略，暂停期间策略不运行；
回测只有一个进程,但模拟盘会在每天结束后关闭,次日再重启,涉及全局变量的持久化保存问题，请规范使用全局变量，具体见策略API介绍-对象-全局变量对象g部分。
期货交割日
期货持仓到交割日，没有手动交割，系统会以当天结算价平仓, 没有手续费, 不会有交易记录.
还券细则
T+1, 当日融的券当日不能还
还券时要扣除利息
直接还券时, 可以使用当日买入的券还(不受T+1限制), 且优先使用当日买入的券还
投资组合优化器
投资组合优化是指应用概率论与数理统计、最优化方法以及线性代数等相关数学理论方法，根据既定目标收益和风险容许程度（例如最大化收益，最小化风险，风险平价等），将投资重新组合，分散风险的过程，它体现了投资者的意愿和投资者所受到的约束，即在一定风险水平下收益最大化或一定收益水平下的风险最小化。
投资组合管理者在设定了投资收益预期、风险预算、相关约束和风险模型之后， 依托优化器的快速计算优势，得到资产配置最优化结果。
由于不同的约束条件、目标函数，会形成不同的优化器，优化器的处理结果依赖用户输入的相关信息，因此投资者对收益率的预期和风险模型本身估计的准确性，都会影响最终的分析结果，再考虑到交易成本等各类因素的影响，所以从用户使用上而言， 没有绝对意义上最好的优化器。对于资产组合优化问题， 我们可以通过使用优化器，进行一个较长时间的回测，测试整个投资过程，在所有组合输入一致的情况下通过策略的绩效对比来看哪一个优化器有更好的表现， 或者更符合自己的需求。
组合优化器支持对股票、基金进行投资优化，支持如下优化模型：
MinVariance - 组合风险最小化（均值-方差优化）
MaxProfit - 组合收益最大化
MaxSharpeRatio - 组合夏普比率最大化
MinTrackingError - 追踪误差最小化
RiskParity - 风险平价
MaxScore - 组合标的打分最大化
MinScore - 组合标的打分最小化
MaxFactorValue - 因子值最大化
MinFactorValue - 因子值最小化
自定义约束条件的优化模型
对使用优化器的投资组合管理者来说，只需根据收益预期、风险预算，选择恰当的优化模型，并设定相关的约束限制条件。优化器程序可以基于选定的优化模型，输出优化后的投资权重调整建议。我们会对投资组合优化器的进行持续创新与改进。
示例
下面选出上证50成分股的一部分与选定的ETF基金进行组合构成股票池，设定不同的投资组合优化约束条件，并进行回测，测试投资组合优化器对整个投资的影响。
模型1：等权重配置
enter image description here
模型2：组合风险平价；股票的总权重限制为0到90%，ETF的总权重限制为0到10%；每只标的权重不超过10%
enter image description here
模型3：组合风险最小化（最小化组合方差）；组合总权重限制为90%到100%；组合年化收益率目标下限为10%
enter image description here
模型4：'人气指标5日均值'最大化；组合年化收益率目标下限为10%；每只标的权重不超过20%
enter image description here
模型5：组合夏普比率最大化；每只标的权重不超过10%
enter image description here
回测代码如下, 优化函数API详情见 portfolio_optimizer - 投资组合优化：
# 导入函数库
import pandas as pd
from jqdata import *
from jqfactor import Factor
from jqlib.optimizer import *
# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):
# 设定沪深300作为基准
set_benchmark('000300.XSHG')
# 开启动态复权模式(真实价格)
set_option('use_real_price', True)
# 过滤掉order系列API产生的比error级别低的log
# log.set_level('order', 'error')
### 股票相关设定 ###
# 股票类每笔交易时的手续费是：买入时佣金万分之三，卖出时佣金万分之三加千分之一印花税, 每笔交易佣金最低扣5块钱
set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003,
min_commission=5), type='stock')
# 优化器设置
g.optimizer = 2 #设定使用的优化模型
optimize_model = {
1:"模型1：等权重配置",
2:"模型2：组合风险平价；股票的总权重限制为0到90%，ETF的总权重限制为0到10%；每只标的权重不超过10%",
3:"模型3：组合风险最小化（最小化组合方差）；组合总权重限制为90%到100%；组合年化收益率目标下限为10%",
4:"模型4：'人气指标5日均值'最大化；组合年化收益率目标下限为10%；每只标的权重不超过20%",
5:"模型5：组合夏普比率最大化；每只标的权重不超过10%"
}
print("优化%s"%(optimize_model[g.optimizer]))
## 运行函数（reference_security为运行时间的参考标的；传入的标的只做种类区分，因此传入'000300.XSHG'或'510300.XSHG'是一样的）
# 开盘前运行
run_monthly(before_market_open, monthday=1, time='9:00', reference_security='000300.XSHG')
# 开盘运行
run_monthly(market_open, monthday=1, time='9:30', reference_security='000300.XSHG')
## 开盘前运行函数
def before_market_open(context):
print('调仓日期：%s'%context.current_dt.date())
# 选出上证50成分股的一部分与选定的ETF基金进行组合,构成股票池。
etf = [
'159902.XSHE',
'159903.XSHE',
'510050.XSHG',
'510880.XSHG',
'510440.XSHG',
]
g.buy_list = list(get_index_stocks('000016.XSHG')[-15:]) + etf
## 开盘时运行函数
def market_open(context):
# 将不在股票池中的股票卖出
sell_list = set(context.portfolio.positions.keys()) - set(g.buy_list)
for stock in sell_list:
order_target_value(stock, 0)
# 组合优化模型
if g.optimizer == 1:
# 模型1：等权重配置
optimized_weight = pd.Series(data=[1.0/len(g.buy_list)]*len(g.buy_list),
index=g.buy_list)
elif g.optimizer == 2:
# 模型2：组合风险平价；股票的总权重限制为0到90%，ETF的总权重限制为0到10%；每只标的权重不超过10%
optimized_weight = portfolio_optimizer(date=context.previous_date,
securities = g.buy_list,
target = RiskParity(count=250, risk_budget=None),# risk_budget 为 None默认为每只股票贡献相等
constraints = [MarketConstraint('stock', low=0.0, high=0.9),
MarketConstraint('etf', low=0.0, high=0.1)],
bounds=[Bound(0, 0.1)],
default_port_weight_range=[0., 1.0],
ftol=1e-09,
return_none_if_fail=True)
elif g.optimizer == 3:
# 模型3：组合风险最小化（最小化组合方差）；组合总权重限制为90%到100%；组合年化收益率目标下限为10%
optimized_weight = portfolio_optimizer(date=context.previous_date,
securities = g.buy_list,
target = MinVariance(count=250),
constraints = [WeightConstraint(low=0.9, high=1.0),
AnnualProfitConstraint(limit=0.1, count=250)],
bounds=[],
default_port_weight_range=[0., 1.0],
ftol=1e-09,
return_none_if_fail=True)
elif g.optimizer == 4:
# 模型4：组合标的因子值最大化
# 定义因子：人气指标5日均值
class AR(Factor):
name = 'ar'
# 每天获取过去五日的数据
max_window = 5
# 获取的数据是人气指标
dependencies = ['AR']
def calc(self, data):
return data['AR'].mean()
# 模型4：'人气指标5日均值'最大化；组合年化收益率目标下限为10%；每只标的权重不超过20%
optimized_weight = portfolio_optimizer(date=context.previous_date,
securities = g.buy_list,
target = MaxFactorValue(factor=AR, count=1),
constraints = [AnnualProfitConstraint(limit=0.2, count=250)],
bounds=[Bound(0, 0.2)],
default_port_weight_range=[0., 1.0],
ftol=1e-09,
return_none_if_fail=True)
elif g.optimizer == 5:
# 模型5：组合夏普比率最大化；每只标的权重不超过10%
optimized_weight = portfolio_optimizer(date=context.previous_date,
securities = g.buy_list,
target = MaxSharpeRatio(rf=0.0,weight_sum_equal=0.5, count=250),#无风险利率为0，最大化夏普比率需要约束组合权重的和为0.5
constraints = [],
bounds=[Bound(0, 0.1)],
default_port_weight_range=[0., 1.0],
ftol=1e-09,
return_none_if_fail=True)
# 查看优化结果
print(optimized_weight)
# 优化失败，给予警告
if type(optimized_weight) == type(None):
print('警告：组合优化失败')
# 按优化结果，执行调仓操作
else:
total_value = context.portfolio.total_value # 获取总资产
for stock in optimized_weight.keys():
value = total_value * optimized_weight[stock] # 确定每个标的的权重
order_target_value(stock, value) # 调整标的至目标权重
策略程序架构♠
名称 描述
initialize 初始化函数
initialize(context)
初始化方法，在整个回测、模拟中最开始执行一次，用于初始一些全局变量
参数 context: Context对象, 存放有当前的账户/股票持仓信息
注意 该函数只在开始模拟交易的时候运行一次, 直接替换/修改代码导致的初始化函数变动并不会在模拟盘中生效 , 应该使用after_code_changed等函数
返回 None
示例
def initialize(context):
# g为全局变量
g.security = "000001.XSHE"
run_daily/run_weekly/run_monthly 定时运行策略(可选)
run_monthly
run_weekly
run_daily
def initialize(context):
## func是您自己定义的函数
# 按月运行
run_monthly(func, monthday, time='9:30', reference_security, force=False)
# 按周运行
run_weekly(func, weekday, time='9:30', reference_security, force=False)
# 每天内何时运行(没有force属性)
run_daily(func, time='9:30', reference_security)
回测环境/模拟专用API
指定每月, 每周或者每天要运行的函数, 可以在具体每月/周的第几个交易日(或者倒数第几天)的某一分钟执行。
在日级模拟中使用时，如果设置time='9:30'，策略的实际运行时间是9:27~9:30之间。策略内获取到逻辑时间(context.current_dt)仍然是 9:30。 注意只有在使用相同的参照标的时，定时运行函数的优先级别为:run_monthly>run_weekly>run_daily且与函数被注册的顺序无关；handle_data与handle_tick的执行顺序与前述函数无关。用户策略不应该依赖于这些计划任务执行的顺序。
调用这些函数后, handle_data可以不实现
参数
参数 解释
func 一个自定义的函数, 此函数必须接受context参数;例如自定义函数名market_open(context)
force run_weekly和run_monthly中使用，run_daily不可使用；表示若注册回调函数的时间晚于第一次回调的执行时间是否就近执行；默认为True，建议使用False
monthday 每月的第几个交易日, 可以是负数, 表示倒数第几个交易日。开始策略的那个月会运行的，开始这个月第几个交易日不是从当月第一天开始算的，而是从开始运行当天开始算的（举例说明：假设您策略是3月20号开始运行的，3月1号和3月20都是交易日，系统会认为3月20是3月的第一个交易日，4月不会受影响的）。force=True时如果超出每月总交易日个数，则取临近的交易日执行。force=False,若注册回调函数的时间晚于第一次回调的执行时间不会就近执行。（具体见下方注意中的示例）
weekday 每周的第几个交易日, 可以是负数, 表示倒数第几个交易日。开始策略的那一周第一个交易日是从策略开始的那一天 计算的。force=True如果超出每周总交易日个数，则取临近的交易日执行；force=False,若注册回调函数的时间晚于第一次回调的执行时间不会就近执行。（具体见下方注意中的示例）
time 具体执行时间,一个字符串格式的时间,有三种方式：(1) 24小时内的任意时间，例如"10:00", "01:00"；在tick频率的策略中，可以精确到秒。指定为具体时间时，不可设置reference_security参数 (2)time="every_bar",只能在 run_daily 中调用,运行时间和您设置的频率(回测页面右上方设置)一致，按天会在交易日的开盘时调用一次，按分钟会在交易时间每分钟运行, tick级别不支持设置为every_bar 。(3) 'open' 或 'open+5m'或'open-10m' 这种形式，代表在reference_security对应标的开盘时间(或加减X分钟)运行一次，一般用于期货，因为期货有夜盘，开盘时间点不定。
reference_security 时间的参照标的代码，字符串类型，默认为‘000001.XSHG’。 如参照 '000001.XSHG'，交易时间为 9:30-15:00；如参照'IF9999.CCFX'，2016-01-01之后的交易时间为 9:30-15:00，在此之前为 9:15-15:15；如参照'A9999.XDCE'，因为有夜盘，因此开始时间为21:00，结束时间为15:00。期货策略一定要修改参考标的，建议修改为对应的主力合约。当time为具体时间时请勿设置此参数
返回值 None
注意
一个策略中尽量不要同时使用run_daily和handle_data，更不能使用run_daily(handle_data, "xx:xx")
建议使用run_daily；
【API解析】策略运行频率（附隔固定时间运行方法）
run_daily中的函数只能有一个参数context，具体示例如下：
def initialize(context):
run_daily(func, time='10:00')
def func(context):
parm1 = 'JoinQuant'
func1(context, parm1)
def func1(context, parm1):
print(parm1)
print(context.current_dt)
print('-'*50)
参数 func 必须是一个全局的函数, 不能是类的成员函数, 示例:
def on_week_start(context):
pass
class MyObject(object):
def on_week_start2(self, context):
pass
def initialize(context):
# OK
run_weekly(on_week_start, 1)
# 错误, 下面的语句会报错
run_weekly(MyObject().on_week_start2, 1)
通过history/attribute_history取天数据时, 是不包括当天的数据的(即使在15:00和after_close里面也是如此), 要取得当天数据, 只能取分钟的
这些函数可以重复调用, 比如下面的代码可以在每周的第一个交易日和最后一个交易日分别调用两个函数:
def on_week_start(context):
pass
def on_week_end(context):
pass
def initialize(context):
run_weekly(on_week_start, 1)
run_weekly(on_week_end, -1)
每次调用这些函数都会产生一个新的定时任务, 如果想修改或者删除旧的定时任务, 请先调用 unschedule_all 来删除所有定时任务, 然后再添加新的.
在一月/一周交易日数不够以致于monthday/weekday无法满足时, 我们会找这周内最近的一个日期来执行, 比如, 如果某一周只有4个交易日:
若 weekday == 5, 我们会在第4个交易日执行
若 weekday == -5, 我们会在第1个交易日执行
如果要避免这样的行为, 您可以这样做:
def initialize(context):
run_weekly(weekly, 1)
def weekly(context):
if context.current_dt.isoweekday() != 1:
# 不在周一, 跳过执行
return
示例
def initialize(context):
run_weekly(market_open, weekday=2, force=False)
def market_open(context):
print("今天是周内第二个交易日") #注意策略开始的那一周,第一个交易日是按策略开始的日期开始计算的
def weekly(context):
print('weekly %s %s' % (context.current_dt, context.current_dt.isoweekday()))
def monthly(context):
print('monthly %s %s' % (context.current_dt, context.current_dt.month))
def daily(context):
print('daily %s' % context.current_dt)
def initialize(context):
# 指定每月第一个交易日, 在开盘后十分钟执行
# 注意策略开始的那一月,第一个交易日是按策略开始的日期开始计算的
run_monthly(monthly, 1, '09:40')
# 指定每周倒数第一个交易日, 在开盘前执行
run_weekly(weekly, -1, '9:00')
# 指定每天收盘前10分钟运行
run_daily(daily, '14:50')
# 指定每天收盘后执行
run_daily(daily, '15:30')
# 指定在每天的10:00运行
run_daily(daily, '10:00')
# 指定在每天的01:00运行
run_daily(daily, '01:00')
# 参照股指期货的时间每分钟运行一次, 必须选择分钟回测, 否则每天执行
run_daily(daily, 'every_bar', reference_security='IF9999.CCFX')
handle_data 运行策略(可选)
handle_data(context, data)
该函数每个单位时间会调用一次, 如果按天回测,则每天调用一次,如果按分钟,则每分钟调用一次 ,tick频率不支持这个函数。
该函数依据的时间是股票的交易时间，即 9:30 - 15:00. 期货请使用定时运行函数。
该函数在回测中的非交易日是不会触发的（如回测结束日期为2016年1月5日，则程序在2016年1月1日-3日时，handle_data不会运行，4日继续运行）。
对于使用当日开盘价撮合的日级模拟盘，在9:25集合竞价完成时就可以获取到开盘价，出于减少并发运行模拟盘数量的目的，我们会提前到9:27~9:30之间运行, 策略内获取到逻辑时间(context.current_dt)仍然是 9:30。
参数 context: Context对象, 存放有当前的账户/标的持仓信息 data: 一个字典(dict), key是股票代码, value是当时的SecurityUnitData 对象. 存放前一个单位时间(按天回测, 是前一天, 按分钟回测, 则是前一分钟) 的数据. 注意:
为了加速, data 里面的数据是按需获取的, 每次 handle_data 被调用时, data 是空的 dict, 当你使用
data[security]
时该 security 的数据才会被获取.
data 只在这一个时间点有效, 请不要存起来到下一个 handle_data 再用
注意, 要获取回测当天的开盘价/是否停牌/涨跌停价, 请使用 get_current_data
返回
None
示例
def handle_data(context, data):
order("000001.XSHE",100)
on_event 事件回调(可选)
on_event(context, event)
用户在策略中定义on_event，在账户中持仓的标的发生对应的事件时on_event会被调用。建议用户使用isinstance对事件类型进行判断。 目前已支持的事件有：
DividendsEvent：分红送股事件
ForcedLiquidationEvent：强行平仓事件
参数
context: Context对象, 存放有当前的账户/标的持仓信息
event: 发生的事件，一个事件对象。详见事件对象
返回
None
before_trading_start 开盘前运行策略(可选)
before_trading_start(context)
该函数会在每天开始交易前被调用一次, 您可以在这里添加一些每天都要初始化的东西.
该函数依据的时间是股票的交易时间，即该函数启动时间为'09:00'. 期货请使用定时运行函数，time 参数设定为'08:30' 。
参数 context: Context对象, 存放有当前的账户/股票持仓信息
返回 None
示例
def before_trading_start(context):
log.info(str(context.current_dt))
after_trading_end 收盘后运行策略(可选)
after_trading_end(context)
该函数会在每天结束交易后被调用一次, 您可以在这里添加一些每天收盘后要执行的内容. 这个时候所有未完成的订单已经取消.
该函数依据的时间是股票的交易时间，即该函数启动时间为 15:30. 期货请使用定时运行函数，time 参数设定为'15:30' 。
参数 context: Context对象, 存放有当前的账户/股票持仓信息
返回 None
示例
def after_trading_end(context):
log.info(str(context.current_dt))
on_strategy_end 策略运行结束时调用(可选)
def on_strategy_end(context)
在回测、模拟交易正常结束时被调用， 失败时不会被调用。
在模拟交易到期结束时也会被调用， 手动在到期前关闭不会被调用。
参数 context: Context对象, 存放有当前的账户/股票持仓信息
返回 None
示例
def on_strategy_end(context):
print('回测结束')
process_initialize 每次程序启动时运行函数(可选)
process_initialize(context)
该函数会在每次模拟盘/回测进程重启时执行, 一般用来初始化一些不能持久化保存的内容. 在 initialize 后执行.
因为模拟盘会每天重启(只在注册的定时运行时间点才会启动,任务结束后进程关闭), 所以这个函数会每天都执行.
参数 context: Context对象, 存放有当前的账户/股票持仓信息
返回 None
示例
def process_initialize(context):
# query 对象不能被 pickle 序列化, 所以不能持久保存, 所以每次进程重启时都给它初始化
# 以两个下划线开始, 系统序列化 [g](#g) 时就会自动忽略这个变量, 更多信息, 请看 [g](#g) 和 [模拟盘注意事项](#simulation_matters)
g.__q = query(valuation)
def handle_data(context, data):
get_fundamentals(g.__q)
after_code_changed 模拟交易更换代码后运行函数(可选)
after_code_changed(context)
模拟盘在每天的交易时间结束后会休眠，第二天开盘时会恢复，如果在恢复时发现代码已经发生了修改，则会在恢复时执行这个函数。 具体的使用场景：可以利用这个函数修改一些模拟盘的数据。
注意: 因为一些原因, 执行回测时这个函数也会被执行一次, 在 process_initialize 执行之前执行.
参数 context: Context对象, 存放有当前的账户/股票持仓信息
返回 None
示例
def after_code_changed(context):
g.stock = '000001.XSHE'
unschedule_all 取消所有定时运行(可选)
# 取消所有定时运行
unschedule_all()
示例
def after_code_changed(context):
# 取消所有定时运行
unschedule_all()
# 设定新的定时运行函数，指定函数在每天的10:00运行
run_daily(func, '10:00')
策略API介绍
注意事项
【取数据函数】【其它函数】目录中带有"♠" 标识的API是 "回测环境/模拟"专用的API，不能在研究模块中调用。整个 【jqdata 模块】在研究环境与回测环境下都可以使用.
所有价格单位是元
时间表示:
所有时间都是北京时间, 时区:UTC+8
所有时间都是datetime.datetime对象
每个交易日结束时自动撤销所有未完成订单， 例如A股是在17:00之后。
下文中提到 Context, SecurityUnitData, Portfolio, Position, Order 对象都是只读的, 尝试修改他们会报错或者无效.
没有python基础的同学请注意, 有的函数的定义中, 某些参数是有值的, 这个值是参数的默认值, 这个参数是可选的, 可以不传.
回测和模拟中，每日下单的最大数量为10000笔
如需使用策略组合或分仓操作，请看策略组合操作.
策略设置函数
名称 描述
set_benchmark 设置基准
set_benchmark(security)
默认我们选定了沪深300指数的每日价格作为判断您策略好坏和一系列风险值计算的基准. 您也可以使用set_benchmark指定其他股票/指数/ETF/自定义组合的价格作为基准。
如果在期货策略中不希望看到基准，可以这样设置：set_benchmark({"000001.XSHG":0})，策略可以正常运行 （但无法计算alpha等收益）。
参数
security:股票/指数/ETF代码，或者一个dict，key为股票/指数/ETF代码，value为小于1的浮点数，代表对应标的的权重，权重之和必须小于等于1（小于1代表基准中部分资金闲置）。
返回 None
示例一
set_benchmark('600000.XSHG')
示例二，设置自定义组合为基准
set_benchmark({'000001.XSHG':0.5,'000300.XSHG':0.3,'600000.XSHG':0.2})
set_order_cost 设置佣金/印花税
set_order_cost(cost, type, ref=None)
指定每笔交易要收取的手续费, 系统会根据用户指定的费率计算每笔交易的手续费
参数
cost: OrderCost 对象
open_tax，买入时印花税 (只股票类标的收取，基金与期货不收)
close_tax，卖出时印花税 (只股票类标的收取，基金与期货不收)
open_commission，买入时佣金
close_commission, 卖出时佣金
close_today_commission, 平今仓佣金
min_commission, 最低佣金，不包含印花税
type: 股票、场内基金、场内交易的货币基金、分级A基金、分级B基金、分级母基金、金融期货、期货、债券基金、股票基金、QDII 基金、混合基金，'stock'/ 'fund' / 'mmf' /'fja'/'fjb'/ 'fjm'/ 'index_futures' / 'futures' / 'bond_fund' / 'stock_fund' / 'QDII_fund' / / ‘mixture_fund' /
ref: 参考代码，支持股票代码/基金代码/期货合约代码，以及期货的品种，如 '000001.XSHE'/'510180.XSHG'/'IF1709'/'IF'/'000300.OF'
注意：针对特定的交易品种类别设置手续费时，必须将ref设为None；若针对特定的交易品种或者标的，需要将type设置为对应的交易品种类别，将ref设置为对应的交易品种或者标的
默认与示例
# 股票类每笔交易时的手续费是：买入时佣金万分之三，卖出时佣金万分之三加千分之一印花税, 每笔交易佣金最低扣5块钱
set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, close_today_commission=0, min_commission=5), type='stock')
# 期货类每笔交易时的手续费是：买入时万分之0.23,卖出时万分之0.23,平今仓为万分之23
set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0, open_commission=0.000023, close_commission=0.000023, close_today_commission=0.0023, min_commission=0), type='index_futures')
# 单独设置 000300.XSHG 的费用
set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, close_today_commission=0, min_commission=5), type='stock', ref='000300.XSHG')
# 设置所有期货（包括金融指数期货）的费用
set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, close_today_commission=0, min_commission=5), type='futures')
# 对 IF/IH/IC 三个品种有效
set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, close_today_commission=0, min_commission=5), type='index_futures')
# 单独设置AU期货品种的费用
set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, close_today_commission=0, min_commission=5), type='futures', ref='AU')
# 单独设置AU1709合约的费用
set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, close_today_commission=0, min_commission=5), type='futures', ref='AU1709')
注：期货持仓到交割日会以当天结算价平仓, 没有手续费, 不会有交易记录.
set_slippage 设置滑点
set_slippage(object,type=None, ref=None)
设定滑点，回测/模拟时有效.
当您下单后, 真实的成交价格与下单时预期的价格总会有一定偏差, 因此我们加入了滑点模式来帮您更好的模拟真实市场的表现. 我们也支持为交易品种和特定的交易标的设置滑点。
参数
type：交易品种，支持股票、基金、金融期货、期货、债券基金、股票基金、QDII 基金、货币基金、混合基金，'stock'/ 'fund' / 'index_futures' （金融期货）/ 'futures'（包含股指期货和商品期货） / 'bond_fund' / 'stock_fund' / 'QDII_fund' / 'money_market_fund' / ‘mixture_fund' 。为None时则应用于全局。当type被设定而ref为None时，表示将滑点应用于交易品种为type的所有交易标的。
ref: 标的代码。如要为特定交易标的单独设置滑点，必须同时设置type为交易标的的交易品种。
固定滑点 当您使用固定滑点的时候, 我们认为您的落单的多少并不会影响您最后的成交价格. 您只需要指定一个价差, 当您下达一个买单指令的时候, 成交的价格等于当时(您执行order函数所在的单位时间)的平均价格加上价差的一半；当您下达一个卖出指令的时候，卖出的价格等于当时的平均价格减去价差的一半. 价差可以设定为一个固定值或者按照百分比设定。
固定值： 这个价差可以是一个固定的值(比如0.02元, 交易时加减0.01元), 设定方式为：FixedSlippage(0.02)
百分比： 这个价差可以是是当时价格的一个百分比(比如0.2%, 交易时加减当时价格的0.1%), 设定方式为：PriceRelatedSlippage(0.002)
跳数（期货专用，双边）: 这个价差可以是合约的价格变动单位（跳数），比如2跳，设定方式为： StepRelatedSlippage(2)；滑点为小数时，向下取整，例如设置为3跳，单边1.5，向下取整为1跳。
# 为全部交易品种设定固定值滑点
set_slippage(FixedSlippage(0.02))
# 为股票设定滑点为百分比滑点
set_slippage(PriceRelatedSlippage(0.00246),type='stock')
# 设置CU品种的滑点为跳数滑点2
set_slippage(StepRelatedSlippage(2),type='futures',ref = 'CU')
# 为螺纹钢RB1809设定滑点为跳数滑点(注意只是这一个合约，不是所有的RB合约)
set_slippage(StepRelatedSlippage(2),type='futures', ref="RB1809.XSGE")
# StepRelatedSlippage(2)表示开平的单边滑点为1个价格最小单位，螺纹钢价格最小变动单位为1元/吨
# 如果以市价单进行开多仓（或者平空仓），现价3000元，成交价3000+1*2/2=3001元
# 如果以市价单进行开空仓（或者平多仓），现价3000元，成交价3000-1*2/2=2999元
注：(1)如果您没有调用 set_slippage 函数, 系统默认的滑点是 PriceRelatedSlippage(0.00246)；(2)所有类型为 "mmf"与"money_market_fund"的标的滑点默认为0，且调用set_slippage重新设置也不会生效。
use_real_price 设置动态复权(真实价格)模式，建议开启
set_option('use_real_price', value)
该设定必须在initialize中调用，建议开启
设置是否开启动态复权（真实价格）模式，默认是False(主要是为了让旧的策略不会出错)。 是否开启动态复权模式对模拟交易是有影响的，原理参考拆分合并与分红，【API解析】| 动态复权与技术指标。
参数
value: True / False
示例
# 开启动态复权模式
set_option('use_real_price', True)
是否开启动态复权对于回测及模拟交易的影响（原理参考拆分合并与分红）：
开启，value 值为 True: 回测过程中:
每天看到的当天的价格都是真实的(不复权的)
使用真实的价格下单, 交易详情和持仓详情里看到的都是真实价格
为了让编写代码简单, 通过数据获取函数API 拿到的都是基于当天日期的前复权价格. 比如: 回测运行到了2015-01-01这一天, 那么
history(3, '1d', 'close')
取得的就是你穿越到2015-01-01这一天所看到的前复权价格. 另一方面, 你在不同日期调用数据获取函数API返回的价格可能是不一样的, 因为我们在不同日期看到的前复权价格是不一样的. 所以不要跨日期缓存这些API返回的结果.
每到新的一天, **如果持仓中有股票发生了送股或者分红，对应的股数/现金会自动在账户中体现
注意事项:
如上所说, 不要跨日期缓存数据获取函数API返回的结果
开启真实价格回测之后, 回测结果可能会之前不一样, 因为交易时买入数量必须是100的倍数, 使用前复权价格和实际价格能买入的数量是不一样的.
如果想通过 history 拿到昨天的真实价格, 还是需要用取得价格除以factor, 因为可能今天发生了拆合分红, 导致拿到的昨天的价格是相对于今天的前复权价格.
s = '000001.XSHE'
df = attribute_history(s, 1, '1d', fields=['close', 'factor'])
real_close = df['close'][-1] / df['factor'][-1]
关闭，value 值为 False: 此选项的核心是选定一个日期作为基准, 保证这个日期的价格是真实价格, 然后调整其他日期的价格. 最终保证所有价格是连续的, 在回测或者模拟交易过程中不同日期看到的价格是一致的. 下面分回测和模拟交易单独做介绍:
回测: 基准日期是建立回测的日期, 回测过程中所看到的所有价格都是基于此日期的前复权价格. 比如说, 我昨天跑了一个回测, 那么回测过程所有价格都是在昨天所看到的前复权价格. 这会导致两个问题:
回测过程中使用了前复权价格下单, 这是违背真实场景的.
不同的日期建立的回测跑出来的结果可能会有差异, 因为如果这两次回测之间回测的股票发生了拆合或者分红, 会导致回测中看到前复权价格会不一致.
模拟交易: 基准日期是建立模拟交易的日期, 模拟交易过程所看到的所有价格都是基于此日期调整过的. 为了方便计算, 我举一个虚拟的例子: 某只股票在如下三个日期的实际价格和后复权因子分别是:
日期 价格 后复权因子
2015-09-01 1 1
2015-10-01 2 2
2015-11-01 4 4
如果你在 09-01 建立了一个模拟交易, 你在不同日期看到的所有价格都是 1
如果你在 10-01 建立了一个模拟交易, 你在不同日期看到的所有价格都是 2
如果你在 11-01 建立了一个模拟交易, 你在不同日期看到的所有价格都是 4
为了更好的模拟, 建议大家都设成 True.
注意： (1)对期货不生效,对场内基金会生效, 但因场内基金在拆分/合并时除权日披露不标准,目前采用的是折算基准日，和实际除权日可能有差异，鉴于此原因不建议给含有场内基金的策略开启动态复权 (2) 设置 use_real_price 为 True之后, 如下的按天回测的代码是不对的：
def initialize(context):
g.cached_data = []
g.s = '000001.XSHE'
def handle_data(content, data):
g.cached_data.append(data)
if len(g.cached_data) > 1:
# 如果昨天收盘价比前天涨了5%, 则买入. 这是不对的, 如果昨天早上发生了拆合, 则昨天和前天的股价不具可比性.
if g.cached_data[-1][g.s].close > g.cached_data[-2][g.s].close * 1.05:
order(g.s, 1000)
order_volume_ratio 设置成交量比例
set_option('order_volume_ratio', value)
设定成交量比例，根据实际行情限制每个订单的成交量.
参数
value: value 是一个 float 值, 默认为1.0, 根据实际行情限制每个订单的成交量.
对于每一笔订单：
如果是市价单, 成交量不超过: 每日成交量 * value
如果是限价单, 限价单撮合时设定分价表中每一个价格的成交量的比率, 假设某一分钟分价表如下:
价格 成交量
10.0 10
10.1 11
10.2 12
撮合时, 按价格 10.0 成交 10 * value 股, 按价格 10.1 成交 11 * value 股, 按价格 10.2 成交 12 * value 股
示例
# 设定成交量比例
set_option('order_volume_ratio', 0.25) # 成交量不超过总成交量的四分之一
注意
当下单量超过了当日全市场所有的成交量，系统成交数量是直接取全市场所有的成交量
match_with_order_book 设置是否开启盘口撮合模式
set_option('match_with_order_book', value)
设定是否使用盘口撮合模式. 此选项只对模拟盘生效，默认关闭
参数
value: 默认关闭
True，开启，使用盘口进行撮合，撮合方式详见订单处理
False，关闭，使用 Bar 进行撮合，撮合方式详见订单处理
set_universe(history专用) 设定股票池
set_universe(security_list)
设置或者更新此策略要操作的股票池 context.universe. 请注意:
该函数现在只用于设定history函数的默认security_list, 除此之外并无其他用处。
参数
security_list: 股票列表
返回 None
示例
set_universe(['000001.XSHE', '600000.XSHG'])
set_commission(已废弃) 设定费率
set_commission(object)
已废弃。请使用set_order_cost替代
指定每笔交易要收取的手续费, 系统会根据用户指定的费率计算每笔交易的手续费
此函数已废弃，请使用 set_order_cost - 设置佣金/印花税
参数 object: 一个PerTrade对象
PerTrade.buy_cost，买入时手续费
PerTrade.sell_cost，卖出时手续费
PerTrade.min_cost，最少的手续费
默认：PerTrade(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_cost=5) 每笔交易时的手续费是, 买入时万分之三，卖出时万分之三加千分之一印花税, 每笔交易最低扣5块钱
disable_cache 关闭缓存
disable_cache()
在默认情况下系统启用了缓存以加快运行速度，但在策略内存占用较大时容易超过设置的内存上限而触发系统杀死进程。若用户反复出现策略因内存占用超限而被终止的情况，可以考虑在initialize函数中调用disable_cache来关闭缓存机制。
注意在关闭缓存后会导致策略运行速度明显下降。
实验性设置项 实验性设置项
为了方便用户进行策略研究，我们开放了部分实验性的设置项。开启这些设置项后，系统将允许策略进行一些不符合交易规则的非常规操作。
# T+0模式，A股买入后可以立刻卖出
set_option("t0_mode", True)
# 总是撮合市价单，支持在非交易时间下市价单，按照最新的数据立即撮合
set_option("always_match_market_order", True)
# 强制撮合，仅支持限价单。使用限价单进行委托时将不对委托价格和成交数量进行任何检查而直接成交，当开启此设置项时，市价单的成交价也不会受滑点的影响
set_option("match_by_signal", True)
avoid_future_data 设置是否开启避免未来数据模式
set_option("avoid_future_data", True)
设置回测是否开启避免未来数据模式，默认关闭
【API解析】避免未来数据
参数
False, 关闭，回测可能带入未来数据
True,开启，系统会提示或者处理未来数据
未来函数，未来数据
回测中能够引入未来数据的函数，即可以返回未来数据的函数；通过未来函数获取到的数据为未来数据；例如开盘使用get_price获取当天的收盘价，则get_price为未来函数，当天的收盘价为未来数据。
更多的数据可以参考数据更新频率
使用方法
在策略中使用set_option("avoid_future_data", True)来开启此功能，该选项默认为False，表示关闭。开启此功能之后，如果用户在策略中调用API的过程中，尝试通过API获取未来数据，就会抛出FutureDataError。
未来数据类型及处理方法
可以通过时间参数避免的未来数据：回测中使用我们提供的包含时间参数的API去取current_dt之后的数据（比如get_bars取current_dt之后的分钟数据）；设置"avoid_future_data"为True后，如果获取未来数据则抛出异常；
没法通过时间参数主动避免的未来数据：对于用户没法通过函数参数主动避免的未来数据（比如get_call_auction）；设置"avoid_future_data"为True后，如果获取未来数据，我们会将返回结果中的未来数据剔除掉，而不会抛出异常。
注意
avoid_future_data只是帮助大家在写策略过程中，避免一些常见引入未来数据的问题；
avoid_future_data不是万能的，不是包含所有检测未来数据的方法；
写策略过程中，如果引入外部数据(自己本地数据、连网获取数据等)也有可能带入未来数据，这些使用avoid_future_data是检测不到的；
策略中设置固定的股票池，设置固定时间点交易一些标的，也有可能引入未来数据，例如设置一些历史上涨幅比较大的标的在低点买入高点卖出；
数据获取函数
小提示：
在日级策略中可以获取分钟级K线数据，反之亦然；
取多支标的的数据时，不要获取交易时段不同的标的（例如：不同交易时间的期货标的），否则会报错；
天、分钟、tick行情里成交量单位是股，复权数据中成交量也是复权后的成交量；
更多数据，请访问数据页面查看。
聚宽目前提供哪些数据及数据更新频率
获取频率非一天或者非一分钟的数据，请使用get_bars.
获取数据参考教程：
聚宽新手指南-获取数据教程
数据相关教程
Query及查询财务数据的简单教程
数据常见疑问汇总
数据获取问题快问快答
JQData安装的问题
常用数据获取及计算系列
外部数据获取及分享
【集合贴】数据相关
【API解析】有关数据获取方法
【API解析】get_bars 定义和逻辑
名称 描述
get_price 获取历史数据，可查询多个标的多个数据字段，返回数据格式为 DataFrame
get_price(security, start_date=None, end_date=None, frequency='daily', fields=None, skip_paused=False, fq='pre', count=None, panel=True, fill_paused=True)
获取一支或者多只股票的行情数据, 按天或者按分钟，这里在使用时注意 end_date 的设置， 传入的值不要大于context.current_dt，否则会引入未来函数。
关于停牌: 因为此API可以获取多只股票的数据, 可能有的股票停牌有的没有, 为了保持时间轴的一致,
我们默认没有跳过停牌的日期, 停牌时使用停牌前的数据填充(请看 SecurityUnitData 的 paused 属性). 如想跳过, 请使用 skip_paused=True 参数, 注意当 panel=True 且获取多标的时不支持(panel结构需要索引对齐)
参数
security: 一支股票代码或者一个股票代码的list
count: 与 start_date 二选一，不可同时使用. 数量, 返回的结果集的行数, 即表示获取 end_date 之前几个 frequency 的数据
start_date: 与 count 二选一，不可同时使用. 字符串或者 datetime.datetime/datetime.date 对象, 开始时间.
如果 count 和 start_date 参数都没有, 则 start_date 生效, 值是 '2015-01-01'. 注意:
当取分钟数据时, 时间可以精确到分钟, 比如: 传入
datetime.datetime(2015, 1, 1, 10, 0, 0)
或者
'2015-01-01 10:00:00'
.
当取分钟数据时, 如果只传入日期, 则日内时间是当日的 00:00:00.
当取天数据时, 传入的日内时间会被忽略
end_date: 格式同上, 结束时间, 默认是'2015-12-31', 包含此日期. 注意: 当取分钟数据时, 如果 end_date 只有日期, 则日内时间等同于 00:00:00, 所以返回的数据是不包括 end_date 这一天的.
frequency: 单位时间长度, 几天或者几分钟, 现在支持'Xd','Xm', 'daily'(等同于'1d'), 'minute'(等同于'1m'), X是一个正整数, 分别表示X天和X分钟(不论是按天还是按分钟回测都能拿到这两种单位的数据), 注意, 当X > 1时, fields只支持['open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'money']这几个标准字段,合成数据的逻辑见下文. 默认值是daily
fields: 字符串list, 选择要获取的行情数据字段, 默认是None(表示['open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'money']这几个标准字段), 支持SecurityUnitData里面的所有基本属性,，包含：['open', 'close', 'low', 'high', 'volume', 'money', 'factor', 'high_limit','low_limit', 'avg', 'pre_close', 'paused','open_interest'],其中paused为1表示停牌。
skip_paused: 是否跳过不交易日期(包括停牌, 未上市或者退市后的日期). 如果不跳过, 停牌时会使用停牌前的数据填充(具体请看SecurityUnitData的paused属性), 上市前或者退市后数据都为 nan, 但要注意:
默认为 False
当 skip_paused 是 True 时, 获取多个标的时需要将panel参数设置为False(panel结构需要索引对齐)
fq: 复权选项(对股票/基金的价格字段、成交量字段及factor字段生效) :
'pre'
, 前复权(根据'use_real_price'选项不同含义会有所不同, 参见[set_option]), 默认是前复权
None
,不复权, 返回实际价格
'post'
,后复权
panel：在pandas 0.25版后，panel被彻底移除。获取多标的数据时建议设置panel为False，返回等效的dataframe
fill_paused：对于停牌股票的价格处理，默认为True；True表示用pre_close价格填充；False 表示使用NAN填充停牌的数据。
合成数据的逻辑
当frequency为X天和X分钟时，代表使用以X为长度的滑动窗口进行合并数据。举例：
9:33:00调用get_price获取1个单位的数据，frequency='5min',表示使用上一交易日14:58、14:59、15:00、本交易日9:31、9:32这5根1分钟K线来合成数据；
9:37:00调用get_price获取1个单位的数据，frequency='5min',表示使用本交易日9:32、9:33、9:34、9:35、9:36这5根1分钟K线来合成数据；
返回
请注意, 为了方便比较一只股票的多个属性, 同时也满足对比多只股票的一个属性的需求, 我们在security参数是一只股票和多只股票时返回的结构完全不一样(默认panel=False时)
如果是一支股票, 则返回[pandas.DataFrame]对象, 行索引是[datetime.datetime]对象, 列索引是行情字段名字, 比如'open'/'close'. 比如:
get_price('000300.XSHG')[:2]
返回:
--- open close high low volume money
2015-01-05 3566.09 3641.54 3669.04 3551.51 451198098.0 519849817448.0
2015-01-06 3608.43 3641.06 3683.23 3587.23 420962185.0 498529588258.0
如果是多支股票, 则返回[pandas.Panel]对象, 里面是很多[pandas.DataFrame]对象, 索引是行情字段(open/close/…), 每个[pandas.DataFrame]的行索引是[datetime.datetime]对象, 列索引是股票代号. 比如
get_price(['000300.XSHG', '000001.XSHE'])['open'][:2]
返回:
--- 000300.XSHG 000001.XSHE
2015-01-05 3566.09 13.21
2015-01-06 3608.43 13.09
示例
# 获取一支股票
df = get_price('000001.XSHE') # 获取000001.XSHE的2015年的按天数据
df = get_price('000001.XSHE', start_date='2015-01-01', end_date='2015-01-31 23:00:00', frequency='1m', fields=['open', 'close']) # 获得000001.XSHG的2015年01月的分钟数据, 只获取open+close字段
df = get_price('000001.XSHE', count = 2, end_date='2015-01-31', frequency='daily', fields=['open', 'close']) # 获取获得000001.XSHG在2015年01月31日前2个交易日的数据
df = get_price('000001.XSHE', start_date='2015-12-01 14:00:00', end_date='2015-12-02 12:00:00', frequency='1m') # 获得000001.XSHG的2015年12月1号14:00-2015年12月2日12:00的分钟数据
# 获取多只股票
panel = get_price(get_index_stocks('000903.XSHG')) # 获取中证100的所有成分股的2015年的天数据, 返回一个[pandas.Panel]
df_open = panel['open'] # 获取开盘价的[pandas.DataFrame], 行索引是[datetime.datetime]对象, 列索引是股票代号
df_volume = panel['volume'] # 获取交易量的[pandas.DataFrame]
df_open['000001.XSHE'] # 获取平安银行的2015年每天的开盘价数据
history 获取历史数据，可查询多个标的单个数据字段，返回数据格式为 DataFrame 或 Dict(字典)
history(count, unit='1d', field='avg', security_list=None, df=True, skip_paused=False, fq='pre')
回测环境/模拟专用API，可以在投资研究中获取
查看历史的行情数据。
关于停牌: 因为获取了多只股票的数据, 可能有的股票停牌有的没有, 为了保持时间轴的一致, 我们默认没有跳过停牌的日期, 停牌时使用停牌前的数据填充(请看[SecurityUnitData]的paused属性). 如想跳过, 请使用 skip_paused=True 参数
当取天数据时, 不包括当天的, 即使是在收盘后；分钟数据不包括当前分钟的数据，没有未来
参数
count: 数量, 返回的结果集的行数
unit: 单位时间长度, 几天或者几分钟, 现在支持'Xd','Xm', X是一个正整数, 分别表示X天和X分钟(不论是按天还是按分钟回测都能拿到这两种单位的数据), 注意, 当X > 1时, field只支持['open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'money']这几个标准字段.
field: 要获取的数据类型, 支持SecurityUnitData里面的所有基本属性,，包含：['open', ' close', 'low', 'high', 'volume', 'money', 'factor', 'high_limit',' low_limit', 'avg', ' pre_close', 'paused']
security_list:
要获取数据的股票列表
None 表示查询 context.universe 中所有股票的数据，context.universe 需要使用set_universe进行设定，形如：set_universe(['000001.XSHE', '600000.XSHG'])。
df: 若是True, 返回[pandas.DataFrame], 否则返回一个dict, 具体请看下面的返回值介绍. 默认是True. 我们之所以增加df参数, 是因为[pandas.DataFrame]创建和操作速度太慢, 很多情况并不需要使用它. 为了保持向上兼容, df默认是True, 但是如果你的回测速度很慢, 请考虑把df设成False.
skip_paused: 是否跳过不交易日期(包括停牌, 未上市或者退市后的日期). 如果不跳过, 停牌时会使用停牌前的数据填充(具体请看SecurityUnitData的paused属性), 上市前或者退市后数据都为 nan, 但要注意:
默认为 False
如果跳过, 则行索引不再是日期, 因为不同股票的实际交易日期可能不一样
fq: 复权选项(对股票/基金的价格字段、成交量字段及factor字段生效) :
'pre'
: 前复权(根据'use_real_price'选项不同含义会有所不同, 参见[set_option]), 默认是前复权
None
: 不复权, 返回实际价格
'post'
: 后复权
返回
df=True: [pandas.DataFrame]对象, 行索引是[datetime.datetime]对象, 列索引是股票代号. 比如: 如果当前时间是2015-01-07, universe是['000300.XSHG', '000001.XSHE'],
history(2, '1d', 'open')
将返回:
--- 000300.XSHG 000001.XSHE
2015-01-05 3566.09 13.21
2015-01-06 3608.43 13.09
关于numpy和pandas, 请看下面的第三方库介绍
df=False: dict, key是股票代码, value是一个numpy数组[numpy.ndarray], 对应上面的DataFrame的每一列, 例如
history(2, '1d', 'open', df=False)
将返回:
python { '000300.XSHG': array([ 3566.09, 3608.43]), '000001.XSHE': array([ 13.21, 13.09]) }
示例
h = history(5, security_list=['000001.XSHE', '000002.XSHE'])
h['000001.XSHE'] #000001(平安银行)过去5天的每天的平均价, 一个pd.Series对象, index是datatime
h['000001.XSHE'][-1] #000001(平安银行)昨天(数组最后一项)的平均价
h.iloc[-1] #所有股票在昨天的平均价, 一个pd.Series对象, index是股票代号
h.iloc[-1]['000001.XSHE'] #000001(平安银行)昨天(数组最后一项)的平均价
h.mean() # 取得每一列的平均值
## set_universe 之后可以，调用 history 可以不用指定 security_list
set_universe(['000001.XSHE']) # 设定universe
history(5) # 获取universe中股票的过去5天(不包含今天)的每天的平均价
history(5, '1m') # 获取universe中股票的过去5分钟(不包含当前分钟)的每分钟的平均价
history(5, '1m', 'price') # 获取universe中股票的过去5分钟(不包含当前分钟)的每分钟的平均价
history(5, '1m', 'volume') # 获取universe中股票的过去5分钟(不包含当前分钟)的每分钟的交易额
history(5, '1m', 'price', ['000001.XSHE']) # 获取平安银行的过去5分钟(不包含当前分钟)的每分钟的平均价
h = history(5, security_list=['000001.XSHE', '000002.XSHE'], df=False)
h['000001.XSHE'] #h 是一个 dict，获取 h 中 000001.XSHE 对应的值。
h['000001.XSHE'][0] #返回000001.XSHE第五天的数据
h['000001.XSHE'][-1] #返回000001.XSHE最新一日的数据
h['000001.XSHE'].sum() #对返回的五日数据求和
h['000001.XSHE'].mean() # 对返回的五日数据求平均
# 因为h本身是一个dict, 下列panda.DataFrame的特性将不可用:
# h.illoc[-1]
# h.sum()
attribute_history 获取历史数据，可查询单个标的多个数据字段，返回数据格式为 DataFrame 或 Dict(字典)
attribute_history(security, count, unit='1d',
fields=['open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'money'],
skip_paused=True, df=True, fq='pre')
回测环境/模拟专用API
查看某一支股票的历史数据, 可以选这只股票的多个属性, 默认跳过停牌日期.
当取天数据时, 不包括当天的, 即使是在收盘后；分钟数据不包括当前分钟的数据，没有未来；
参数
security: 股票代码
count: 数量, 返回的结果集的行数
unit: 单位时间长度, 几天或者几分钟, 现在支持 'Xd', 'Xm', X是一个正整数, 分别表示X天和X分钟(不论是按天还是按分钟回测都能拿到这两种单位的数据), 注意, 当 X > 1 时, field 只支持 ['open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'money'] 这几个标准字段.
fields: 股票属性的list, 支持SecurityUnitData里面的所有基本属性，包含：['open', ' close', 'low', 'high', 'volume', 'money', 'factor', 'high_limit',' low_limit', 'avg', ' pre_close', 'paused']
skip_paused: 是否跳过不交易日期(包括停牌, 未上市或者退市后的日期). 如果不跳过, 停牌时会使用停牌前的数据填充(具体请看[SecurityUnitData]的paused属性), 上市前或者退市后数据都为 nan, 默认是True
df: 若是True, 返回[pandas.DataFrame], 否则返回一个dict, 具体请看下面的返回值介绍. 默认是True.我们之所以增加df参数, 是因为[pandas.DataFrame]创建和操作速度太慢, 很多情况并不需要使用它. 为了保持向上兼容, df默认是True, 但是如果你的回测速度很慢, 请考虑把df设成False.
fq: 复权选项(对股票/基金的价格字段、成交量字段及factor字段生效) :
'pre'
: 前复权(根据'use_real_price'选项不同含义会有所不同, 参见[set_option]), 默认是前复权
None
: 不复权, 返回实际价格
'post'
: 后复权
返回
df=True [pandas.DataFrame]对象, 行索引是[datetime.datetime]对象, 列索引是属性名字. 比如: 如果当前时间是2015-01-07,
attribute_history('000300.XSHG', 2)
将返回:
--- open close high low volume money
2015-01-05 3566.09 3641.54 3669.04 3551.51 451198098.0 519849817448.0
2015-01-06 3608.43 3641.06 3683.23 3587.23 420962185.0 498529588258.0
df=False: dict, key是fields中的属性, value是一个numpy数组[numpy.ndarray], 对应上面的DataFrame的每一列, 例如
attribute_history('000300.XSHG', 2, df=False)
将返回:
{
'volume': array([ 4.51198098e+08, 4.20962185e+08]),
'money': array([ 5.19849817e+11, 4.98529588e+11]),
'high': array([ 3669.04, 3683.23]),
'low': array([ 3551.51, 3587.23]),
'close': array([ 3641.54, 3641.06]),
'open': array([ 3566.09, 3608.43])
}
示例
stock = '000001.XSHE'
h = attribute_history(stock, 5, '1d', ('open','close', 'volume', 'factor')) # 取得000001(平安银行)过去5天的每天的开盘价, 收盘价, 交易量, 复权因子
# 不管df等于True还是False, 下列用法都是可以的
h['open'] #过去5天的每天的开盘价, 一个pd.Series对象, index是datatime
h['close'][-1] #昨天的收盘价
h['open'].mean()
# 下面的pandas.DataFrame的特性, df=False时将不可用
# 行的索引可以是整数, 也可以是日期的各种形式:
h['open']['2015-01-05']
h['open'][datetime.date(2015, 1, 5)]
h['open'][datetime.datetime(2015, 1, 5)]
# 按行取数据
h.iloc[-1] #昨天的开盘价和收盘价, 一个pd.Series对象, index是字符串:'open'/'close'
h.iloc[-1]['open'] #昨天的开盘价
h.loc['2015-01-05']['open']
# 高级运算
h = h[h['volume'] > 1000000] # 只保留交易量>1000000股的行
h['open'] = h['open']/h['factor'] #让open列都跟factor列相除, 把价格都转化成原始价格
h['close'] = h['close']/h['factor']
get_bars 获取历史数据(包含快照数据)，可查询单个或多个标的多个数据字段，返回数据格式为 numpy.ndarray或DataFrame
get_bars(security, count, unit='1d',fields=['date', 'open','high','low','close'],
include_now=False, end_dt=None, fq_ref_date=None, df=False)
获取各种时间周期的 bar 数据， bar 的分割方式与主流股票软件相同， 而且支持返回当前时刻所在 bar 的数据；
get_bars 开盘时取的bar高开低收都是当天的开盘价，成交量成交额为0；
get_bars 没有跳过停牌选项，所获取的数据都是不包含停牌的数据，如果bar个数少于count个，则返回实际个数，并不会填充。
更详细的get_bars解释，【API解析】get_bars 定义和逻辑
参数
security: 标的代码或包含交易代码的列表,支持一个或多个标的，多个标的用list或tuple。
count: 大于0的整数，表示获取bar的个数。如果行情数据的bar不足count个，返回的长度则小于count个数。
unit: bar的时间单位, 支持标准bar和非标准bar
当unit为'1m', '5m', '15m', '30m', '60m', '120m', '1d', '1w'(一周), '1M'（一月）标准bar时，bar的分割方式与主流股票软件类似，期货的bar各平台也许稍微有差异，我们与文华接近；
当unit为非上述标准bar时('xm', 例如'3m')，只支持分钟级别的，x需要小于240，以每天的开盘为起始点，每x分钟为一条bar；
fields: 获取数据的字段， 支持如下值：'date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'money', 'open_interest'(持仓量，是期货和期权特有的字段), 'factor'(后复权因子)
include_now: 取值True 或者False。 表示是否包含当前bar, 比如策略时间是9:33，unit参数为5m， 如果 include_now=True,则返回9:30-9:33这个分钟 bar。
end_dt：查询的截止时间，支持的类型为datetime.datetime或None或str。默认值为None
在回测/模拟环境下默认为context.current_dt
在投资研究环境下默认为datetime.now()
由于bar的最小单位是一分钟，所以end_dt的秒和毫秒没有什么意义，会被替换为0，例如：end_dt=datetime.datetime(2019, 11, 22, 9, 35, 23) 和 end_dt=datetime.datetime(2019, 11, 22, 9, 35, 00) 是一样的
fq_ref_date：复权基准日期，支持的类型为datetime.datetime或None,为None时为不复权数据。
投资研究环境中默认为 datetime.date.today()
回测/模拟环境中默认为 context.current_dt.date()
如果用户输入 fq_ref_date = None, 则获取到的是不复权的数据
如果用户想获取后复权的数据，可以将fq_ref_date 指定为一个很早的日期，比如 datetime.date(2000, 1, 1)
定点复权，以某一天价格点位为参照物，进行的前复权或后复权。设置为datetime.datetime.now()即返回前复权数据 ; 设置为context.current_dt返回动态复权数据，更多关于动态复权解释
对股票/基金的价格字段、成交量字段生效 ,factor字段不受影响,只返回后复权因子
df:是否返回pandas.DataFrame对象，默认为False，返回的是numpy.ndarray对象
返回值
df = False
若security为字符串格式的标的代码时，返回一个 numpy.ndarry 对象。
若security为list或者tuple格式的标的代码时，返回一个dict，key为标的代码，value为numpy.ndarry 对象。
df = True
若security为字符串格式的标的代码时，返回pandas.DataFrame，dataframe 的index是一个整数数组
若security为list或者tuple格式的标的代码时，返回pandas.DataFrame，dataframe 的index是一个MultiIndex
示例
get_bars(["ER8888.XZCE", "AP1905.XZCE"], end_dt=datetime.datetime.now(), count=3,include_now=False)
array = get_bars('000001.XSHG', 5, unit='1d',fields=['open','close'],include_now=False)
array['close']
# 设置复权基准日为 2018-01-05 , 取得的最近5条包括 end_dt 的天数据
get_bars('600507.XSHG',5,unit='1d', fields=('date','open', 'high', 'low', 'close'),
include_now=True, end_dt='2018-01-05 11:00:00', fq_ref_date=datetime.date(2018,1,5))
# 取得距离 2018-01-05 最近五周不包括这一周的 不复权的周数据
get_bars('600507.XSHG',5,unit='1w', fields=('date','open', 'high', 'low', 'close'),
include_now=False, end_dt='2018-01-05', fq_ref_date=None)
# 取得最近五个月不包括这一月的 前复权数据(和行情软件上看到的前复权数据一致)
now = datetime.datetime.now().date()
get_bars('600507.XSHG',5,unit='1M', fields=('date','open', 'high', 'low', 'close'),
include_now=False, end_dt='2018-01-05', fq_ref_date=now)
# 取2019-03-04平安银行的不复权收盘价（end_dt如果输入2019-03-04，默认2019-03-04 00:00:00）
array = get_bars('000001.XSHE', count=1, unit='1d',
fields=['date', 'close'],
include_now=True, end_dt='2019-03-04 15:30:00', fq_ref_date=None)
print(array[0][1])
get_current_tick♠ 获取最新的 tick 数据
get_current_tick(security, dt=None, df=False)
参数
security: 标的代码， 支持股票、场内基金、商品期货和股指期货以及包含标的代码的列表。 期货需要使用具体合约代码，不可以使用主力合约和指数合约代码。
dt: datetime格式的时刻。指定时代表返回离指定时刻最近的一条tick。默认为None。
df: 默认为False，表示用Tick对象来封装tick数据，df=True的时候，tick数据使用dataframe返回。
返回
当传入参数为标的代码时，返回tick 对象；
当传入包含标的代码的列表则返回一个dict，key是标的代码，value和传入一个字符串的返回值一样
当参数df = True时，返回Dataframe格式数据
注意
目前不支持在研究中使用,支持回测及模拟交易的tick、分钟及天频率中使用；
get_current_tick 依赖上下文，可以在run_daily、handle_data 或handle_tick 中调用；
当天截至当天时刻未产生tick时返回None；
示例
import datetime
def initialize(context):
run_daily(market_open, time='10:00')
def market_open(context):
print(get_current_tick('000001.XSHE'))
print(get_current_tick(['000001.XSHE', '600000.XSHG']))
print(get_current_tick('000001.XSHE', dt=datetime.datetime(2018,11,1,10,00,00)))
get_ticks 获取股票、期货、50ETF期权、股票指数及场内基金的 tick 数据
get_ticks(security, end_dt, start_dt=None, count=None, fields=['time', 'current', 'high', 'low', 'volume', 'money'], skip=True, df=False)
参数：
security: 一只str格式的股票代码或期货代码，或者一个list格式的股票或者期货列表
end_dt: 结束日期
start_dt: 开始日期, 与count参数二选一
count: 取出指定时间区间内前多少条的tick数据, 与start_dt参数二选一
fields: 选择要获取的行情数据字段，默认为["time", "current", "high", "low", "volume", "money"], 默认的fields没有a1_v~a5_v等数据，需要这些字段的话，需要您在fields中自己添加，即可获取
skip:默认为True，过滤掉无成交变化的tick数据；当指定skip=False时，返回的tick数据会保留无成交有盘口变化的tick数据（股票自2013年1月1日以后；期货自2019年8月19日以后）
df:默认为False，返回numpy.ndarray格式的tick数据；df=True的时候，返回pandas.Dataframe格式的数据。
返回值
df为False
返回numpy.ndarray格式的数据。ndarray打印输出没有附带字段名，但您仍然可以通过array[field]的形式获取对应字段的数据。
df为True
返回pandasDataframe格式的数据
股票tick返回结果
字段名 说明 字段类型
time 时间 float
open 当日开盘价 float
current 当前价 float
high 截至到当前时刻的日内最高价 float
low 截至到当前时刻的日内最低价 float
volume 累计成交量 float
money 累计成交额 float
a1_v~a5_v 五档卖量 float
a1_p~a5_p 五档卖价 float
b1_v~b5_v 五档买量 float
b1_p~b5_p 五档买价 float
期货tick返回结果：
字段名 说明 字段类型
time 时间 float
current 当前价 float
open 当日开盘价 float
high 截至到当前时刻的日内最高价 float
low 截至到当前时刻的日内最低价 float
volume 累计成交量 float
money 累计成交额 float
position 持仓量 float
a1_v 一档卖量 float
a1_p 一档卖价 float
b1_v 一档买量 float
b1_p 一档买价 float
注意
股票及场内基金部分， 支持 2010-01-01 至今的tick数据，提供买五卖五数据；
期货部分， 支持 2010-01-01 至今的tick数据，提供买一卖一数据。** 如果要获取主力合约的tick数据，可以先使用get_dominant_future(underlying_symbol,dt)获取主力合约对应的标的，然后再用get_ticks()获取该合约的tick数据；
期权部分，上交所ETF（2017-01-01起），商品期权（2019-12-02起），提供买五卖五数据；目前期权仅提供数据，不支持回测模拟等；
支持在tick、分钟及天频率的策略中使用；
集合竞价期间, 不产生成交(skip=True时不会返回) ,a1_p/b1_p 是虚拟匹配价 , a1_v/b1_v 是虚拟匹配量 , a2_v/b2_v是虚拟匹配价下的剩余未匹配量
示例
股票tick数据示例
#获取平安银行2018-07-01的tick数据，start_dt和count只能有一个不为None值, 不带时分秒时，默认00:00:00
d = get_ticks("000001.XSHE",start_dt=None, end_dt="2018-07-02", count=10)
print(d)
[(20180629145636.0, 9.1, 9.13, 8.96, 66367900.0, 600781695.0)
(20180629145639.0, 9.09, 9.13, 8.96, 66373200.0, 600829823.0)
(20180629145642.0, 9.1, 9.13, 8.96, 66374900.0, 600845311.0)
(20180629145645.0, 9.1, 9.13, 8.96, 66375900.0, 600854399.0)
(20180629145648.0, 9.1, 9.13, 8.96, 66436600.0, 601406783.0)
(20180629145651.0, 9.1, 9.13, 8.96, 66447200.0, 601503231.0)
(20180629145654.0, 9.1, 9.13, 8.96, 66461700.0, 601635199.0)
(20180629145657.0, 9.09, 9.13, 8.96, 66462000.0, 601637887.0)
(20180629145700.0, 9.1, 9.13, 8.96, 66468300.0, 601695231.0)
(20180629150003.0, 9.09, 9.13, 8.96, 67530000.0, 611346111.0)]
# skip=True,返回空值
d = get_ticks("000068.XSHE",start_dt="2019-10-11 09:15:00",
end_dt="2019-10-11 09:25:00", count=None,
fields=['time', 'current', 'volume','money','a1_v','a2_v', 'b1_v', 'b2_v'], skip=True)
print(d)
# skip=False,有数据
d = get_ticks("000068.XSHE",start_dt="2019-10-11 09:15:00",
end_dt="2019-10-11 09:25:00", count=None,
fields=['time', 'current', 'volume','money','a1_v','a2_v', 'b1_v', 'b2_v'], skip=False)
print(d)
# df=True,返回DataFrame格式的数据
df2 = get_ticks('000001.XSHE', end_dt='2019-11-05 10:40:10',
start_dt='2019-11-05 10:40:00', df=True)
print(df2)
期货tick数据示例
#获取AU1812期货合约在2018-07-03的tick数据,start_dt和count只能有一个不为None值
d = get_ticks('AU1812.XSGE',start_dt='2018-07-02 21:00:00',end_dt='2018-07-03 15:30:00',count=None)
print(d)
[(20180702210000.0, 272.9, 272.95, 272.9, 492.0, 134285000.0)
(20180702210001.0, 272.85, 272.95, 272.85, 884.0, 241270200.0)
(20180702210001.5, 272.9, 272.95, 272.85, 1280.0, 349320300.0) ...
(20180703145958.5, 271.9, 272.95, 271.3, 123526.0, 33623516800.0)
(20180703145959.0, 271.85, 272.95, 271.3, 123528.0, 33624060500.0)
(20180703150000.0, 271.9, 272.95, 271.3, 123536.0, 33626235700.0)]
get_current_data ♠ 获取当前时间数据
get_current_data()
回测环境/模拟专用API
获取当前单位时间（当天/当前分钟）的涨跌停价, 是否停牌，当天的开盘价等。
回测时, 通过其他获取数据的API获取到的是前一个单位时间(天/分钟)的数据, 而有些数据, 我们在这个单位时间是知道的, 比如涨跌停价, 是否停牌, 当天的开盘价. 我们添加了这个API用来获取这些数据.
参数
现在不需要传入, 即使传入了, 返回的 dict 也是空的, dict 的 value 会按需获取.
返回值 一个dict, 其中 key 是股票代码, value 是拥有如下属性的对象
last_price : 最新价,09:30之前获取返回昨日收盘价
high_limit: 涨停价
low_limit: 跌停价
paused: 是否停止或者暂停了交易, 当停牌、未上市或者退市后返回 True
is_st: 是否是 ST(包括ST, *ST)，是则返回 True，否则返回 False
day_open: 当天开盘价,当天的开盘价至少09:27分之后才可获取
name: 股票现在的名称, 可以用这个来判断股票当天是否是 ST, *ST, 是否快要退市
industry_code: 股票现在所属行业代码, 参见 行业概念数据
注意
为了加速, 返回的 dict 里面的数据是按需获取的, dict 初始是空的, 当你使用 current_data = get_current_data(); current_data[security]时(假设 current_data 是返回的 dict),
该 security 的数据才会被获取.
返回的结果只在当天有效, 请不要存起来到隔天再用
该函数仅仅限在要获取数据的标的在交易时段时调用
示例
def handle_data(context, data):
current_data = get_current_data()
print(current_data)
print(current_data['000001.XSHE'].last_price)
print(current_data['000001.XSHE'].paused)
print(current_data['000001.XSHE'].day_open)
get_extras 获取基金单位/累计净值，期货结算价/持仓量等
get_extras(info, security_list, start_date='2015-01-01', end_date='2015-12-31', df=True, count=None)
得到多只标的在一段时间的如下额外的数据:
is_st: 是否股改s, st,*st和退市整理期标的
acc_net_value: 基金累计净值
unit_net_value: 基金单位净值
futures_sett_price: 期货结算价
futures_positions: 期货持仓量
adj_net_value: 场外基金的复权净值
参数
info: ['is_st', 'acc_net_value', 'unit_net_value', 'futures_sett_price', 'futures_positions', 'adj_net_value'] 中的一个
security_list: 股票列表
start_date/end_date: 开始结束日期, 同 get_price
df: 返回[pandas.DataFrame]对象还是一个dict, 同 [history]
count: 数量, 与 start_date 二选一, 不可同时使用, 必须大于 0. 表示取 end_date 往前的 count 个交易日的数据
返回值
df=True: [pandas.DataFrame]对象, 列索引是股票代号, 行索引是[datetime.datetime], 比如
get_extras('acc_net_value', ['510300.XSHG', '510050.XSHG'], start_date='2015-12-01', end_date='2015-12-03')
返回:
--- 510300.XSHG 510050.XSHG
2015-12-01 1.395 3.119
2015-12-02 1.4432 3.251
2015-12-03 1.4535 3.254
get_extras('is_st', ['000001.XSHE', '000018.XSHE'], start_date='2013-12-01', end_date='2013-12-03')
返回:
--- 000001.XSHE 000018.XSHE
2013-12-02 False True
2013-12-03 False True
df=False 一个dict, key是基金代号, value是[numpy.ndarray], 比如
get_extras('acc_net_value', ['510300.XSHG', '510050.XSHG'], start_date='2015-12-01', end_date='2015-12-03', df=False)
返回:
{
u'510050.XSHG': array([ 3.119, 3.251, 3.254]),
u'510300.XSHG': array([ 1.395 , 1.4432, 1.4535])
}
示例
info = 'acc_net_value'
security_list = ['519671.OF', '110003.OF']
df = get_extras(info, security_list, start_date='2019-05-10', end_date='2019-05-15')
print(df)
get_all_factors 获取聚宽因子库中所有因子的信息
get_all_factors()
参数
无
返回
pandas.DataFrame，包含因子代码、因子名称、因子分类
示例
from jqfactor import get_all_factors
print(get_all_factors())
# 输出
index factor factor_intro category \
0 administration_expense_ttm 管理费用TTM basics
1 asset_impairment_loss_ttm 资产减值损失TTM basics
2 EBIT 息税前利润 basics
3 EBITDA 息税折旧摊销前利润 basics
4 financial_expense_ttm 财务费用TTM basics
5 goods_sale_and_service_render_cash_ttm 销售商品提供劳务收到的现金 basics
......
get_factor_values 质量、基础、情绪、成长、风险、每股等数百个因子数据
# 导入函数库
from jqfactor import get_factor_values
# 取值函数
get_factor_values(securities, factors, start_date, end_date, count)
获取质量因子、基础因子、情绪因子、成长因子、风险因子、每股因子等数百个因子数据，详细的因子列表请参考因子库
参数
securities:股票池，单只股票（字符串）或一个股票列表
factors: 因子名称，单个因子（字符串）或一个因子列表
start_date:开始日期，字符串或 datetime 对象，与 coun t参数二选一
end_date: 结束日期， 字符串或 datetime 对象，可以与 start_date 或 count 配合使用
count: 截止 end_date 之前交易日的数量（含 end_date 当日），与 start_date 参数二选一
返回
一个 dict： key 是因子名称， value 是 pandas.dataframe。
dataframe 的 index 是日期， column 是股票代码， value 是因子值
为了防止单次返回数据时间过长，每次调用 api 请求的因子值(因子数×股票数×交易日数)不能超过 200000 个
示例
# 导入函数库
from jqfactor import get_factor_values
# 获取因子Skewness60(个股收益的60日偏度)从 2017-01-01 至 2017-03-04 的因子值
factor_data = get_factor_values(securities=['000001.XSHE'], factors=['Skewness60'], start_date='2017-01-01', end_date='2017-03-04')
# 查看因子值
factor_data['Skewness60']
get_factor_kanban_values 获取因子看板列表数据
from jqfactor import *
df = get_factor_kanban_values(universe='hs300',bt_cycle='month_3',model='long_only',category=['quality','basics','emotion','growth','risk','pershare'],skip_paused=False,commision_slippage=0)
print(df)
参数
universe：股票池
'hs300': 沪深300
'zz500': 中证500
'zz800': 中证800
'zz1000': 中证1000
'zzqz': 中证全指
bt_cycle：测试周期
'month_3'：近三个月
'year_1'：近一年
year_3'：近三年
year_10'：近十年
model：组合构建模型
'long_only'：纯多头组合
'long_short'：多空组合
category：分类
'quality': 质量类
'basics': 基础类
'emotion': 情绪类
'growth': 成长类
'risk': 风险类
'pershare': 每股类
'style': 风险因子 - 风格因子
'technical': 技术类
'momentum': 动量类
skip_paused: 过滤涨停及停牌股
False: 否
True: 是
commision_slippage: 手续费及滑点
0: 无
1: 3‱佣金+1‰印花税+无滑点
2: 3‱佣金+1‰印花税+1‰滑点
返回
pandas.DataFrame 针对 [model - 组合构建模型]选择的不同，返回的结构有所差异
一、long_only - 纯多头组合
index：自然增长的数字，从0开始，无意义
column：
date：数据的更新日期，因子的收益需要下一交易日才可得到 ,因此实际数据的时间比date晚一天(T日收盘后的因子收益需要T+1的收盘价才可得出，数据需要在T+2日凌晨3点计算之后才可得到)
universe: 股票池
bt_cycle: 测试周期
skip_paused: 过滤涨停及停牌股
commision_slippage: 手续费及滑点
category: 因子分类
code：因子代码
compound_return_1q：一分位数累积收益
compound_return_5q：五分位数累积收益
annualized_return_1q：一分位数年化收益率
annualized_return_5q：五分位数年化收益率
max_drawdown_1q：一分位数最大回撤
max_drawdown_5q：五分位数最大回撤
sharpe_1q：一分位数夏普比率
sharpe_5q：五分位数夏普比率
turnover_ratio_1q：一分位数换手率
turnover_ratio_5q：五分位数换手率
annual_return_bm：基准指数年化收益率
ic_mean：IC均值
ir：IR值
good_ic：IC绝对值大于0.02的比率
二、long_short - 多空组合
index：自然增长的数字，从0开始，无意义
column：
date：数据的更新日期，因子的收益需要下一交易日才可得到 ,因此实际数据的时间比date晚一天(T日收盘后的因子收益需要T+1的收盘价才可得出，数据需要在T+2日凌晨3点计算之后才可得到)
universe: 股票池
bt_cycle: 测试周期
skip_paused: 过滤涨停及停牌股
commision_slippage: 手续费及滑点
category: 因子分类
code：因子代码
compound_return_ls：累积收益
annualized_return_ls：年化收益率
max_drawdown_ls：最大回撤
sharpe_ls：夏普比率
turnover_ratio_ls：换手率
annual_return_bm：基准指数年化收益率
ic_mean：IC均值
ir：IR值
good_ic：IC绝对值大于0.02的比率
get_fundamentals 查询财务数据
get_fundamentals(query_object, date=None, statDate=None)
查询财务数据，详细的财务数据表及字段描述请点击财务数据文档查看，Query 对象的使用方法请参考Query的简单教程
date和statDate参数只能传入一个:
传入date时, 查询指定日期date收盘后所能看到的最近(对市值表来说, 最近一天, 对其他表来说, 最近一个季度)的数据, 默认我们会查找上市公司在当前日期之前发布的数据, 不会有未来函数.不要传递当天的日期取获取估值表,pe/市值等依赖收盘价的指标是盘后更新的。
传入statDate时, 查询 statDate 指定的季度或者年份的财务数据. 注意:
由于公司发布财报不及时, 一般是看不到当季度或年份的财务报表的, 回测中使用这个数据可能会有未来函数, 请注意规避.
由于估值表每天更新, 当按季度或者年份查询时, 返回季度或者年份最后一天的数据
由于“资产负债数据”这个表是存量性质的， 查询年度数据是返回第四季度的数据。
银行业、券商、保险专项数据只有年报数据，需传入statDate参数，当传入 date 参数 或 statDate 传入季度时返回空，请自行避免未来函数。
当 date 和 statDate 都不传入时, 相当于使用 date 参数, date 的默认值下面会描述.
参数
query_object: 一个sqlalchemy.orm.query.Query对象, 可以通过全局的 query 函数获取 Query 对象,Query对象的简单使用教程
date: 查询日期, 一个字符串(格式类似'2015-10-15')或者[datetime.date]/[datetime.datetime]对象, 可以是None, 使用默认日期. 这个默认日期在回测和研究模块上有点差别:
回测模块: 默认值会随着回测日期变化而变化, 等于 context.current_dt 的前一天(实际生活中我们只能看到前一天的财报和市值数据, 所以要用前一天)
研究模块: 使用平台财务数据的最新日期, 一般是昨天.
statDate: 财报统计的季度或者年份, 一个字符串, 有两种格式:
季度: 格式是: 年 + 'q' + 季度序号, 例如: '2015q1', '2013q4'.
年份: 格式就是年份的数字, 例如: '2015', '2016'.
返回 返回一个 [pandas.DataFrame], 每一行对应数据库返回的每一行(可能是几个表的联合查询结果的一行), 列索引是你查询的所有字段 注意：
为了防止返回数据量过大, 我们每次最多返回5000行
当相关股票上市前、退市后，财务数据返回各字段为空
示例
# 查询'000001.XSHE'的所有市值数据, 时间是2015-10-15
q = query(
valuation
).filter(
valuation.code == '000001.XSHE'
)
df = get_fundamentals(q, '2015-10-15')
# 打印出总市值
log.info(df['market_cap'][0])
# 获取多只股票在某一日期的市值, 利润
df = get_fundamentals(query(
valuation, income
).filter(
# 这里不能使用 in 操作, 要使用in_()函数
valuation.code.in_(['000001.XSHE', '600000.XSHG'])
), date='2015-10-15')
# 选出所有的总市值大于1000亿元, 市盈率小于10, 营业总收入大于200亿元的股票
df = get_fundamentals(query(
valuation.code, valuation.market_cap, valuation.pe_ratio, income.total_operating_revenue
).filter(
valuation.market_cap > 1000,
valuation.pe_ratio < 10,
income.total_operating_revenue > 2e10
).order_by(
# 按市值降序排列
valuation.market_cap.desc()
).limit(
# 最多返回100个
100
), date='2015-10-15')
# 使用 or_ 函数: 查询总市值大于1000亿元 **或者** 市盈率小于10的股票
from sqlalchemy.sql.expression import or_
get_fundamentals(query(
valuation.code
).filter(
or_(
valuation.market_cap > 1000,
valuation.pe_ratio < 10
)
))
# 查询平安银行2014年四个季度的季报, 放到数组中
q = query(
income.statDate,
income.code,
income.basic_eps,
balance.cash_equivalents,
cash_flow.goods_sale_and_service_render_cash
).filter(
income.code == '000001.XSHE',
)
rets = [get_fundamentals(q, statDate='2014q'+str(i)) for i in range(1, 5)]
# 查询平安银行2014年的年报
q = query(
income.statDate,
income.code,
income.basic_eps,
cash_flow.goods_sale_and_service_render_cash
).filter(
income.code == '000001.XSHE',
)
ret = get_fundamentals(q, statDate='2014')
get_fundamentals_continuously 查询多日的财务数据
get_fundamentals_continuously(query_object, end_date=None,count=None, panel=True)
查询多日财务数据，详细的财务数据表及字段描述请点击财务数据文档查看，Query 对象的使用方法请参考Query的简单教程
参数
query_object: 一个sqlalchemy.orm.query.Query对象, 可以通过全局的 query 函数获取 Query 对象,Query对象的简单使用教程
end_date: 查询日期, 一个字符串(格式类似'2015-10-15')或者[datetime.date]/[datetime.datetime]对象, 可以是None, 使用默认日期. 这个默认日期在回测和研究模块上有点差别:
回测模块: 默认值会随着回测日期变化而变化, 等于 context.current_dt 的前一天(实际生活中我们只能看到前一天的财报和市值数据, 所以要用前一天)
研究模块: 使用平台财务数据的最新日期, 一般是昨天.
count: 获取 end_date 前 count 个日期的数据
panel：在pandas 0.24版后，panel被彻底移除。获取多标的数据时建议设置panel为False，返回等效的dataframe
返回
默认panel=True，返回一个 pandas.Panel；
建议设置panel为False，返回等效的dataframe；
出于性能方面考虑，我们做出了返回总条数不超过5000条的限制。 也就是说：查询的股票数量*count 要小于5000。 否则，返回的数据会不完整。
示例
>>> q = query(valuation.turnover_ratio,
valuation.market_cap,
indicator.eps
).filter(valuation.code.in_(['000001.XSHE', '600000.XSHG']))
>>> panel = get_fundamentals_continuously(q, end_date='2018-01-01', count=5)
>>> panel
\<class 'pandas.core.panel.Panel'\>
Dimensions: 3 (items) x 5 (major_axis) x 2 (minor_axis)
Items axis: turnover_ratio to eps
Major_axis axis: 2017-12-25 to 2017-12-29
Minor_axis axis: 000001.XSHE to 600000.XSHG
>>> panel.minor_xs('600000.XSHG')
turnover_ratio market_cap eps
day
2017-12-25 0.0687 3695.4270 0.48
2017-12-26 0.0542 3710.1030 0.48
2017-12-27 0.1165 3704.2324 0.48
2017-12-28 0.0849 3680.7510 0.48
2017-12-29 0.0582 3695.4270 0.48
>>> panel.major_xs('2017-12-25')
turnover_ratio market_cap eps
code
000001.XSHE 0.9372 2275.0796 0.38
600000.XSHG 0.0687 3695.4270 0.48
>>> panel.xs('turnover_ratio',axis=0)
# axis=0 表示 items axis; axis=1 表示 major axis; axis=2 表示 minor axis
code 000001.XSHE 600000.XSHG
day
2017-12-25 0.9372 0.0687
2017-12-26 0.6642 0.0542
2017-12-27 0.8078 0.1165
2017-12-28 0.9180 0.0849
2017-12-29 0.5810 0.0582
finance.run_query 深沪港通股东信息等数据
from jqdata import *
finance.run_query(query_object)
查询深沪港通、股东信息、公司概况等数据，详细的数据字段描述请点击市场通（沪港通深港通和港股通）查看
参数
query_object: 一个sqlalchemy.orm.query.Query对象, 可以通过全局的query函数获取Query对象。
返回 返回一个 dataframe， 每一行对应数据库返回的每一行， 列索引是你所查询的字段
注意
为了防止返回数据量过大, 我们每次最多返回4000行
不能进行连表查询，即同时查询多张表内数据
示例
# 查询万科 AH 股价格的前10条数据
q=query(finance.STK_AH_PRICE_COMP
).filter(
finance.STK_AH_PRICE_COMP.a_code=='000002.XSHE'
).order_by(
finance.STK_AH_PRICE_COMP.day
).limit(10)
df=finance.run_query(q)
#指定查询对象为恒瑞医药（600276.XSHG)的十大股东情况，限定返回条数为10条
q=query(finance.STK_SHAREHOLDER_TOP10
).filter(
finance.STK_SHAREHOLDER_TOP10.code=='600276.XSHG',
finance.STK_SHAREHOLDER_TOP10.pub_date>'2015-01-01'
).limit(10)
df=finance.run_query(q)
macro.run_query 获取聚宽宏观经济数据
数据调用方法
from jqdata import *
macro.run_query(query_object)
查询宏观经济数据，详细的数据字段描述请点击宏观经济数据查看
参数
query_object: 一个sqlalchemy.orm.query.Query对象, 可以通过全局的query函数获取Query对象。
返回 返回一个 dataframe， 每一行对应数据库返回的每一行， 列索引是你所查询的字段
注意
为了防止返回数据量过大, 我们每次最多返回4000行
不能进行连表查询，即同时查询多张表内数据
示例
# 查询分地区农林牧渔业总产值表(季度累计) 的前10条数据
q = query(macro.MAC_INDUSTRY_AREA_AGR_OUTPUT_VALUE_QUARTER
).limit(10)
df = macro.run_query(q)
# 查询2014年的分地区农林牧渔业总产值表(年度)
q = query(macro.MAC_INDUSTRY_AREA_AGR_OUTPUT_VALUE_YEAR
).filter(macro.MAC_INDUSTRY_AREA_AGR_OUTPUT_VALUE_YEAR.stat_year=='2014')
df = macro.run_query(q)
get_billboard_list 获取龙虎榜数据
get_billboard_list(stock_list, start_date, end_date, count)
获取指定日期区间内的龙虎榜数据
参数
stock_list: 一个股票代码的 list。 当值为 None 时， 返回指定日期的所有股票。
start_date:开始日期
end_date: 结束日期
count: 交易日数量， 可以与 end_date 同时使用， 表示获取 end_date 前 count 个交易日的数据(含 end_date 当日)
返回值
pandas.DataFrame， 各 column 的含义如下:
code: 股票代码
day: 日期
direction: ALL 表示『汇总』，SELL 表示『卖』，BUY 表示『买』
abnormal_code: 异常波动类型
abnormal_name: 异常波动名称
sales_depart_name: 营业部名称
rank: 0 表示汇总， 1~5 表示买一到买5， 6~10 表示卖一到卖五
buy_value:买入金额
buy_rate:买入金额占比(买入金额/市场总成交额)
sell_value:卖出金额
sell_rate:卖出金额占比(卖出金额/市场总成交额)
net_value:净额(买入金额 - 卖出金额)
amount:市场总成交额
total_value：买入卖出金额之和（买入金额+卖出金额）
示例
# 在策略中获取前一日的龙虎榜数据
get_billboard_list(stock_list=None, end_date = context.previous_date, count =1)
get_index_stocks 获取指数成份股
get_index_stocks(index_symbol, date=None)
获取一个指数给定日期在平台可交易的成分股列表，请点击指数列表查看指数信息
参数
index_symbol: 指数代码
date: 查询日期, 一个字符串(格式类似'2015-10-15')或者datetime.date/datetime.datetime对象, 可以是None, 使用默认日期. 这个默认日期在回测和研究模块上有点差别:
回测模块: 默认值会随着回测日期变化而变化, 等于context.current_dt
研究模块: 默认是今天
返回 返回股票代码的list
示例
# 获取所有沪深300的股票
stocks = get_index_stocks('000300.XSHG')
log.info(stocks)
get_index_weights 获取指数成分股权重
get_index_weights(index_id, date=None)
获取指数成分股权重，每月更新一次，一般在月底或者月初
参数
index_id: 必选参数，代表指数的标准形式代码， 形式：指数代码.交易所代码，例如"000001.XSHG"。若代码格式错误或传入无效的指数代码，报错。
date: 可选参数， 查询权重信息的日期，形式："%Y-%m-%d"，例如"2018-05-03"，除此之外其他日期格式报错。当date为None，在回测、模拟环境中，默认为context.current_dt.date()；在研究环境中，默认为datetime.now().date()。
返回
查询到对应日期，且有权重数据，返回 pandas.DataFrame， index 是股票代码，columns 为 display_name(股票名称), date(日期), weight(权重)；
查询到对应日期，且无权重数据， 返回距离查询日期最近日期的权重信息；
找不到对应日期的权重信息， 返回距离查询日期最近日期的权重信息；
示例
>>> get_index_weights(index_id="000001.XSHG", date="2018-05-09")
=========== ============ =========== ======
code display_name date weight
=========== ============ =========== ======
000002.XSHG 万科A 2018-04-27 1.43
000001.XSHG 平安银行 2018-04-27 0.93
=========== ============ =========== ======
get_industry_stocks 获取行业成份股
get_industry_stocks(industry_code, date=None)
获取在给定日期一个行业的所有股票，行业分类列表见数据页面-行业概念数据。
参数
industry_code: 行业编码
date: 查询日期, 一个字符串(格式类似'2015-10-15')或者[datetime.date]/[datetime.datetime]对象, 可以是None, 使用默认日期. 这个默认日期在回测和研究模块上有点差别:
回测模块: 默认值会随着回测日期变化而变化, 等于context.current_dt
研究模块: 默认是今天
返回 返回股票代码的list
示例
# 获取计算机/互联网行业的成分股
stocks = get_industry_stocks('I64')
get_concept_stocks 获取概念成份股
get_concept_stocks(concept_code, date=None)
获取在给定日期一个概念板块的所有股票，概念板块分类列表见数据页面-行业概念数据。
参数
concept_code: 概念板块编码
date: 查询日期, 一个字符串(格式类似'2015-10-15')或者[datetime.date]/[datetime.datetime]对象, 可以是None, 使用默认日期. 这个默认日期在回测和研究模块上有点差别:
回测模块: 默认值会随着回测日期变化而变化, 等于context.current_dt
研究模块: 默认是今天
返回 返回股票代码的list
示例
# 获取风电概念板块的成分股
stocks = get_concept_stocks('SC0084', date='2019-04-16')
print(stocks)
注意
申万在2014年2月21做了调整，2014年2月21日有几个行业被剔除了，同时又增加了新的行业，2014年2月21日之后的行业是28个，之前是23个，历史上总共有34个。
get_industries 获取行业列表
from jqdata import *
get_industries(name, date=None)
按照行业分类获取行业列表。
参数
name: 行业代码， 取值如下：
"sw_l1": 申万一级行业
"sw_l2": 申万二级行业
"sw_l3": 申万三级行业
"jq_l1": 聚宽一级行业
"jq_l2": 聚宽二级行业
"zjw": 证监会行业
date: 获取数据的日期，默认为None，返回历史上所有行业；传入date，返回date当天存在的行业；研究和回测中返回结果相同；
返回值
pandas.DataFrame， 各 column 的含义如下:
index: 行业代码
name: 行业名称
start_date: 开始日期
示例
from jqdata import *
get_industries(name='zjw')
get_industries(name='zjw', date='2016-01-01')
get_concepts 获取概念列表
from jqdata import *
get_concepts()
获取所有的概念板块列表，行业分类列表见数据页面-行业概念数据。
返回值
pandas.DataFrame， 各 column 的含义如下:
index: 概念代码
name: 概念名称
start_date: 开始日期
get_all_securities 获取所有标的信息
get_all_securities(types=[], date=None)
获取平台支持的所有股票、基金、指数、期货、期权信息
参数
types: list: 用来过滤securities的类型, list元素可选: 'stock', 'fund', 'index', 'futures', 'options', 'etf', 'lof', 'fja', 'fjb', 'open_fund', 'bond_fund', 'stock_fund', 'QDII_fund'(QDII基金), 'money_market_fund', 'mixture_fund'。 types为空时返回所有股票, 不包括基金,指数和期货
date: 日期, 一个字符串或者 datetime.datetime /datetime.date 对象, 用于获取某日期还在上市的股票信息. 默认值为 None, 表示获取所有日期的股票信息.建议使用时添加上指定date
返回 [pandas.DataFrame], 比如:
get_all_securities()[:2]
返回:
--- display_name name start_date end_date type
000001.XSHE 平安银行 PAYH 1991-04-03 9999-01-01 stock
000002.XSHE 万 科Ａ WKA 1991-01-29 9999-01-01 stock
display_name: 中文名称,只返回最新的，判断是否st请使用get_extras
name: 缩写简称，同上
start_date: 上市日期
end_date: 退市日期（股票是最后一个交易日，不同于摘牌日期），如果没有退市则为2200-01-01；
type: 类型，stock(股票)，index(指数)，etf(场内ETF基金)，fja（场内分级A），fjb（场内分级B），fjm（场内分级母基金），mmf（场内交易的货币基金），lof（上市型开放基金），open_fund（开放式基金）, bond_fund（债券基金）, stock_fund（股票型基金）, money_market_fund（场外交易的货币基金）, mixture_fund（混合型基金）,fund_fund（联接基金) options(期权),
示例
def initialize(context):
#获得所有股票列表
log.info(get_all_securities())
log.info(get_all_securities(['stock']))
#将所有股票列表转换成数组
stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)
#获得所有指数列表
get_all_securities(['index'])
#获得所有基金列表
df = get_all_securities(['fund'])
#获取所有期货列表
get_all_securities(['futures'])
#获取所有期货列表
get_all_securities(['options'])
#获得etf基金列表
df = get_all_securities(['etf'])
#获得lof基金列表
df = get_all_securities(['lof'])
#获得分级A基金列表
df = get_all_securities(['fja'])
#获得分级B基金列表
df = get_all_securities(['fjb'])
#获得2015年10月10日还在上市的所有股票列表
get_all_securities(date='2015-10-10')
#获得2015年10月10日还在上市的 etf 和 lof 基金列表
get_all_securities(['etf', 'lof'], '2015-10-10')
get_security_info 获取单个标的信息
get_security_info(code, date=None)
获取股票/基金/指数/期货的信息.
参数
code: 证券代码
date：查询日期,默认为None，仅支持股票
返回值
一个对象, 有如下属性:
display_name: 中文名称
name: 缩写简称
start_date: 上市日期, [datetime.date] 类型
end_date: 退市日期（股票是最后一个交易日，不同于摘牌日期）， [datetime.date] 类型, 如果没有退市则为2200-01-01
type: 股票、基金、金融期货、期货、债券基金、股票基金、QDII 基金、货币基金、混合基金、场外基金，'stock'/ 'fund' / 'index_futures' / 'futures' / 'etf'/'bond_fund' / 'stock_fund' / 'QDII_fund' / 'money_market_fund' / ‘mixture_fund' / 'open_fund'
parent: 分级基金的母基金代码
示例
# 获取000001.XSHE的上市时间
start_date = get_security_info('000001.XSHE').start_date
print(start_date)
get_industry 查询股票所属行业
get_industry(security, date=None)
参数
security：标的代码。类型为字符串，形式如"000001.XSHE"；或为包含标的代码字符串的列表，形如["000001.XSHE", "000002.XSHE"]
date：查询的日期。类型为字符串，形如"2018-06-01"或"2018-06-01 09:00:00"；或为datetime.datetime对象和datetime.date。注意传入对象的时分秒将被忽略。默认值为None，研究中默认值为当天，回测中默认值会随着回测日期变化而变化, 等于context.current_dt。
返回结果
一个dict， key是标的代码。
示例
>>> get_industry(security=['000001.XSHE','000002.XSHE'], date="2018-06-01")
{'000001.XSHE': {'jq_l1': {'industry_code': 'HY007', 'industry_name': '金融指数'},
'jq_l2': {'industry_code': 'HY493', 'industry_name': '多元化银行指数'},
'sw_l1': {'industry_code': '801780', 'industry_name': '银行I'},
'sw_l2': {'industry_code': '801192', 'industry_name': '银行II'},
'sw_l3': {'industry_code': '851911', 'industry_name': '银行III'},
'zjw': {'industry_code': 'J66', 'industry_name': '货币金融服务'}
},
'000002.XSHE': {'jq_l1': {'industry_code': 'HY011', 'industry_name': '房地产指数'},
'jq_l2': {'industry_code': 'HY509', 'industry_name': '房地产开发指数'},
'sw_l1': {'industry_code': '801180', 'industry_name': '房地产I'},
'sw_l2': {'industry_code': '801181', 'industry_name': '房地产开发II'},
'sw_l3': {'industry_code': '851811', 'industry_name': '房地产开发III'},
'zjw': {'industry_code': 'K70', 'industry_name': '房地产业'}
}
}
注意
# python2中print打印一个unicode对象的时候，调用的是这个对象的"__str__"，而打印一个类似{"a": u"中文"}的时候，调用的是"__repr__"。因此可以这样使用：
res = get_industry(security=['000001.XSHE','000002.XSHE'], date="2018-06-01")
print(repr(res).decode("unicode-escape"))
get_all_trade_days 获取所有交易日
from jqdata import *
get_all_trade_days()
获取所有交易日, 不需要传入参数, 返回一个包含所有交易日的 numpy.ndarray, 每个元素为一个datetime.date类型.
注： 需导入 jqdata 模块，即在策略或研究起始位置加入
import jqdata
get_trade_days 获取指定范围交易日
from jqdata import *
get_trade_days(start_date=None, end_date=None, count=None)
获取指定日期范围内的所有交易日, 返回一个包含datetime.date object的列表, 包含指定的 start_date 和 end_date, 默认返回至 datetime.date.today() 的所有交易日
注意get_trade_days最多只能获取到截至现实时间的当前年份的最后一天的交易日数据
注： 需导入 jqdata 模块，即在策略或研究起始位置加入
import jqdata
参数
start_date: 开始日期, 与 count 二选一, 不可同时使用. str/datetime.date/datetime.datetime 对象
end_date: 结束日期, str/datetime.date/datetime.datetime 对象, 默认为 datetime.date.today()
count: 数量, 与 start_date 二选一, 不可同时使用, 必须大于 0. 表示取 end_date 往前的 count 个交易日，包含 end_date 当天。
get_money_flow 获取资金流信息
from jqdata import *
get_money_flow(security_list, start_date=None, end_date=None, fields=None, count=None)
获取一只或者多只股票在一个时间段内的资金流向数据，仅包含股票数据，不可用于获取期货数据;
提供2010年至今的数据，数据频率为天;
净额 : 为正是资金流入, 为负为资金流出;
参数
security_list: 一只股票代码或者一个股票代码的 list
start_date: 开始日期, 与 count 二选一, 不可同时使用, 一个字符串或者 [datetime.datetime]/[datetime.date] 对象, 默认为平台提供的数据的最早日期
end_date: 结束日期, 一个字符串或者 datetime.date/datetime.datetime 对象, 默认为 datetime.date.today()
count: 数量, 与 start_date 二选一，不可同时使用, 必须大于 0. 表示返回 end_date 之前 count 个交易日的数据, 包含 end_date
fields: 字段名或者 list, 可选. 默认为 None, 表示取全部字段, 各字段含义如下：
字段名 含义 备注
date 日期 ---
sec_code 股票代码 ---
change_pct 涨跌幅(%) ---
net_amount_main 主力净额(万) 主力净额 = 超大单净额 + 大单净额
net_pct_main 主力净占比(%) 主力净占比 = 主力净额 / 成交额
net_amount_xl 超大单净额(万) 超大单：大于等于50万股或者100万元的成交单
net_pct_xl 超大单净占比(%) 超大单净占比 = 超大单净额 / 成交额
net_amount_l 大单净额(万) 大单：大于等于10万股或者20万元且小于50万股或者100万元的成交单
net_pct_l 大单净占比(%) 大单净占比 = 大单净额 / 成交额
net_amount_m 中单净额(万) 中单：大于等于2万股或者4万元且小于10万股或者20万元的成交单
net_pct_m 中单净占比(%) 中单净占比 = 中单净额 / 成交额
net_amount_s 小单净额(万) 小单：小于2万股或者4万元的成交单
net_pct_s 小单净占比(%) 小单净占比 = 小单净额 / 成交额
返回
返回一个 pandas.DataFrame 对象，默认的列索引为取得的全部字段. 如果给定了 fields 参数, 则列索引与给定的 fields 对应.
示例
from jqdata import *
# 获取一只股票在一个时间段内的资金流量数据
get_money_flow('000001.XSHE', '2016-02-01', '2016-02-04')
get_money_flow('000001.XSHE', '2015-10-01', '2015-12-30', fields="change_pct")
get_money_flow(['000001.XSHE'], '2010-01-01', '2010-01-30', ["date", "sec_code", "change_pct", "net_amount_main", "net_pct_l", "net_amount_m"])
# — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —
# 获取多只股票在一个时间段内的资金流向数据
get_money_flow(['000001.XSHE', '000040.XSHE', '000099.XSHE'], '2010-01-01', '2010-01-30')
# 获取多只股票在某一天的资金流向数据
get_money_flow(['000001.XSHE', '000040.XSHE', '000099.XSHE'], '2016-04-01', '2016-04-01')
# — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —
# 获取股票 000001.XSHE 在日期 2016-06-30 往前 20 个交易日的资金流量数据
get_money_flow('000001.XSHE', end_date="2016-06-30", count=20)
# 获取股票 000001.XSHE 往前 20 个交易日的资金流量数据
get_money_flow('000001.XSHE', count=20)
注意
需要导入：from jqdata import *
在回测中，为避免未来函数，无法获取回测当前逻辑时间的那一条数据（所以有时会出现实际获取数据比count少一条的现象）
get_concept 获取股票所属概念板块
get_call_auction 获取指定时间区间内集合竞价时的 tick 数据
get_trade_day 根据标的获取指定时刻标的对应的交易日
get_history_fundamentals 获取多个季度/年度的历史财务数据
获取多个季度/年度的三大财务报表和财务指标数据. 可指定单季度数据, 也可以指定年度数据。可以指定观察日期, 也可以指定最后一个报告期的结束日期
get_history_fundamentals(security, fields, watch_date=None, stat_date=None, count=1, interval='1q', stat_by_year=False)
参数
security：股票代码或者股票代码列表。
fields：要查询的财务数据的列表, 季度数据和年度数据可选择的列不同。示例：
[balance.cash_equivalents, cash_flow.net_deposit_increase, income.total_operating_revenue]
watch_date：观察日期, 如果指定, 将返回 watch_date 日期前(包含该日期)发布的报表数据
stat_date：统计日期, 可以是 '2019'/'2019q1'/'2018q4' 格式, 如果指定, 将返回 stat_date 对应报告期及之前的历史报告期的报表数据
watch_date 和 stat_date 只能指定一个, 而且必须指定一个
如果没有 stat_date 指定报告期的数据, 则该数据会缺失一行.
count：查询历史的多个报告期时, 指定的报告期数量. 如果股票历史报告期的数量小于 count, 则该股票返回的数据行数将小于 count
interval：查询多个报告期数据时, 指定报告期间隔, 可选值: '1q'/'1y', 表示间隔一季度或者一年, 举例说明:
stat_date='2019q1', interval='1q', count=4, 将返回 2018q2,2018q3,2018q4,2019q1 的数据
stat_date='2019q1', interval='1y', count=4, 将返回 2016q1,2017q1,2018q1,2019q1 的数据
stat_by_year=True, stat_date='2018', interval='1y', count=4 将返回 2015/2016/2017/2018 年度的年报数据
stat_by_year：bool, 是否返回年度数据. 默认返回的按季度统计的数据(比如income表中只有单个季度的利润).
如果是True：
interval必须是 '1y'
如果指定了 stat_date 的话, stat_date 必须是一个代表年份整数、字符串, 表明统计的年份，比如2019, "2019"。但不能是"20191q"这种格式。
fields 可以选择 balance/income/cash_flow/indicator/bank_indicator/security_indicator/insurance_indicator 表中的列
如果是False：
fields只能选择balance/income/cash_flow/indicator 表中的列
返回值
pandas.DataFrame, 数据库查询结果. 数据格式同 get_fundamentals. 每个股票每个报告期(一季度或者一年)的数据占用一行.
注意
不支持valuation市值表
推荐用户对结果使用pandas的groupby方法来进行分组分析数据
每次最多返回5000条数据，更多数据需要根据标的或者时间分多次获取
示例
from jqdata import *
security = ['000001.XSHE', '600000.XSHG']
df = get_history_fundamentals(security, fields=[balance.cash_equivalents,
cash_flow.net_deposit_increase, income.total_operating_revenue],
watch_date=None, stat_date='2019q1', count=5, interval='1q', stat_by_year=False)
print(df)
print(df.groupby('code').mean())
get_valuation 获取多个标的在指定交易日范围内的市值表数据
from jqdata import *
get_valuation(security, start_date=None, end_date=None, fields=None, count=None)
获取多个标的在指定交易日范围内的市值表数据
参数
security: 标的code字符串列表或者单个标的字符串
end_date: 查询结束时间
start_date: 查询开始时间，不能与count共用
count: 表示往前查询每一个标的count个交易日的数据，如果期间标的停牌，则该标的返回的市值数据数量小于count
fields: 财务数据中市值表的字段，返回结果中总会包含code、day字段，可用字段如下：
字段 释义
code 股票代码 带后缀.XSHE/.XSHG
day 日期 取数据的日期
capitalization 总股本(万股)
circulating_cap 流通股本(万股)
market_cap 总市值(亿元)
circulating_market_cap 流通市值(亿元)
turnover_ratio 换手率(%)
pe_ratio 市盈率(PE, TTM)
pe_ratio_lyr 市盈率(PE)
pb_ratio 市净率(PB)
ps_ratio 市销率(PS, TTM)
pcf_ratio 市现率(PCF, 现金净流量TTM)
返回值
返回一个dataframe，索引默认是pandas的整数索引，返回的结果中总会包含code、day字段。
注意
每次最多返回5000条数据，更多数据需要根据标的或者时间分多次获取
不要获取当天的估值数据,pe/市值等依赖收盘价的指标是盘后更新的。
示例
from jqdata import *
# 传入单个标的
df1 = get_valuation('000001.XSHE', end_date="2019-11-18", count=3, fields=['capitalization', 'market_cap'])
print(df1)
# 传入多个标的
df2 = get_valuation(['000001.XSHE', '000002.XSHE'], end_date="2019-11-18", count=3, fields=['capitalization', 'market_cap'])
print(df2)
jqlib
名称 描述
alpha101 Alpha 101 因子
因子来源
根据 WorldQuant LLC 发表的论文 101 Formulaic Alphas 中给出的 101 个 Alphas 因子公式，我们将公式编写成了函数，方便大家使用。
详细介绍
函数计算公式、API 调用方法，输入输出值详情请见:数据字典 - Alpha 101.
使用方法
# 导入 Alpha101 库
>>> from jqlib.alpha101 import *
# 获取沪深300成分股的 alpha_001 因子值
>>> a = alpha_001('2017-03-10','000300.XSHG')
# 查看前5行的因子值
>>> a.head()
000001.XSHE -0.496667
000002.XSHE 0.226667
000008.XSHE -0.043333
000009.XSHE -0.093333
000027.XSHE -0.030000
Name: rank_value_boolean, dtype: float64
# 查看平安银行的因子值
>>> a['000001.XSHE']
-0.49666666666666665
# 获取所有股票 alpha_007 的因子值
>>> a = alpha_007('2014-10-22')
# 查看欣旺达(300207)的因子值
>>> a['300207.XSHE']
0.8
# 查询函数说明
>>> alpha_101?
Type: cython_function_or_method
String form: <cyfunction alpha_101 at 0x7f037a0167d0>
Docstring:
公式：
((close - open) / ((high - low) + .001))
Inputs:
enddate: 查询日期
index: 股票池
Outputs:
因子的值
alpha191 Alpha 191 因子
因子来源
根据国泰君安数量化专题研究报告 - 基于短周期价量特征的多因子选股体系给出了 191 个短周期交易型阿尔法因子，方便大家使用。
详细介绍
函数计算公式、API 调用方法，输入输出值详情请见:数据字典 - Alpha 191.
使用方法
# 导入 Alpha191 库
>>> from jqlib.alpha191 import *
# 获取所有股票 alpha_007 的因子值
>>>end_date = '2017-04-04'
>>>code = list(get_all_securities(['stock'],date=end_date).index)
>>> a = alpha_007(code,end_date)
# 查看欣旺达(300207)的因子值
>>> a['300207.XSHE']
1.2494895018526142
# 查询函数说明
>>> alpha_001?
Signature: alpha_001(code, end_date=None)
Docstring:
公式：
(-1 * CORR(RANK(DELTA(LOG(VOLUME),1)),RANK(((CLOSE-OPEN)/OPEN)),6)
Inputs:
code: 股票池
end_date: 查询日期
Outputs:
因子的值
File: ~/alpha191.py
Type: function
technical_analysis 技术分析指标
因子说明 为了让用户有更多可直接调用的技术分析指标因子，我们计划基于通达信、东方财富、同花顺等的公式，来完善我们的技术分析指标因子库。
我们给出了公式的API、参数说明、返回值的结果及类型说明、备注（相较于上述三家结果及算法的比对）、用法注释及示例，旨在帮助您更方便、更快速的在策略研究中使用这些因子函数。
技术指标常见问题-动态复权与技术指标
详细介绍 函数计算公式、API 调用方法，用法注释， 输入输出值详情请见:数据字典 - 技术分析指标.
使用方法
# 导入 Alpha101 库
>>> from jqlib.technical_analysis import *
# 定义股票池列表
security_list1 = '000001.XSHE'
security_list2 = ['000001.XSHE','000002.XSHE','601211.XSHG','603177.XSHG']
# 计算并输出 security_list1 的 GDX 值，分别返回：济安线、压力线和支撑线的值。
gdx_jax, gdx_ylx, gdx_zcx = GDX(security_list1,check_date='2017-01-04', N = 30, M = 9)
print(gdx_jax[security_list1])
print(gdx_ylx[security_list1])
print(gdx_zcx[security_list1])
# 输出 security_list2 的 GDX 值
gdx_jax, gdx_ylx, gdx_zcx = GDX(security_list2,check_date='2017-01-04', N = 30, M = 9)
for stock in security_list2:
print(gdx_jax[stock])
print(gdx_ylx[stock])
print(gdx_zcx[stock])
# 查询函数说明
>>> GDX?
Signature: GDX(security_list, check_date, N=30, M=9)
Docstring:
计算公式：
AA:=ABS((2*CLOSE+HIGH+LOW)/4-MA(CLOSE,N))/MA(CLOSE,N);
JAX:DMA(CLOSE,AA);
压力线:(1+M/100)*JAX;
支撑线:(1-M/100)*JAX;
AA赋值:(2*收盘价+最高价+最低价)/4-收盘价的N日简单移动平均的绝对值/收盘价的N日简单移动平均
输出济安线 = 以AA为权重收盘价的动态移动平均
输出压力线 = (1+M/100)*JAX
输出支撑线 = (1-M/100)*JAX
输入：
security_list:股票列表
check_date：要查询数据的日期
N：统计的天数 N
M：统计的天数 M
输出：
济安线、压力线和支撑线的值。
输出结果类型：
字典(dict)：键(key)为股票代码，值(value)为数据。
数据处理函数
名称 描述
neutralize 中性化
neutralize(series, how=None, date=None, axis=1, fillna=None, add_constant=False)
参数
data: pd.Series/pd.DataFrame , 待中性化的序列，序列的 index 为股票的 code
how: str list 。 中性化使用的因子名称列表。默认为 ['jq_l1', 'market_cap'] 支持的内容包括：
财务数据：如 'market_cap', 'net_profit'等；也可以输入对数市值'ln_market_cap' 和 对数流通市值 'ln_circulating_market_cap';
行业数据：可输入行业分类代码（如 'jq_l1', 'sw_l1'）或行业代码（如 'HY001'）
行业代码分类会被替换为行业代码，例如输入 how=['jq_l1'] 和 how=['HY001','HY002','HY003','HY004','HY005','HY006','HY007', 'HY008','HY009','HY010','HY011'] 是等价的
'jq_l1'： 聚宽一级行业
'jq_l2'： 聚宽二级行业
'sw_l1'： 申万一级行业
'sw_l2'： 申万二级行业
'sw_l3'： 申万三级行业
聚宽因子库因子名称，如 'operating_profit_ttm', 'VOL240'
风险因子：可以使用的风险因子包括： ['size', 'beta', 'momentum', 'residual_volatility', 'non_linear_size', 'book_to_price_ratio', 'liquidity', 'earnings_yield', 'growth', 'leverage']
date: 日期格式 str 将用 date 这天的相关变量数据对 series 进行中性化；请注意date不要为实时数据中的天（例如设置date=datetime.date.today())，因为此时处理依赖的当天财务数据还没有更新，默认依赖数据为Nan；如果依赖数据为Nan , 直接忽略,返回原始数据, 不中性化；
axis: 默认为 1。仅在 data 为 pd.DataFrame 时生效。 表示沿哪个方向做中性化，0 为对每列做中性化，1 为对每行做中性化
fillna: 缺失值填充方式，默认为None，表示不填充。支持的值：
'jq_l1'： 聚宽一级行业
'jq_l2'： 聚宽二级行业
'sw_l1'： 申万一级行业
'sw_l2'： 申万二级行业
'sw_l3'： 申万三级行业 表示使用某行业分类的均值进行填充。
add_constant: 中性化时是否添加常数项, 默认为 False
返回
中性化后的因子数据
示例
# 导入需要的函数库
import pandas as pd
import numpy as np
from jqfactor import neutralize
# 生成数据
data = pd.DataFrame(np.random.rand(3,300), columns=get_index_stocks('000300.XSHG', date='2018-05-02'),index=['a', 'b', 'c'])
# 数据中性化
neutralize(data, how=['jq_l1', 'market_cap'], date='2018-05-02', axis=1)
winsorize 去极值
winsorize(series, scale=None, range=None, qrange=None, inclusive=True, inf2nan=True, axis=1)
参数
data: pd.Series/pd.DataFrame/np.array, 待缩尾的序列
scale: 标准差倍数，与 range，qrange 三选一，不可同时使用。会将位于 [mu - scale * sigma, mu + scale * sigma] 边界之外的值替换为边界值
range: 列表， 缩尾的上下边界。与 scale，qrange 三选一，不可同时使用。
qrange: 列表，缩尾的上下分位数边界，值应在 0 到 1 之间，如 [0.05, 0.95]。与 scale，range 三选一，不可同时使用。
inclusive: 是否将位于边界之外的值替换为边界值，默认为 True。如果为 True，则将边界之外的值替换为边界值，否则则替换为 np.nan
inf2nan: 是否将 np.inf 和 -np.inf 替换成 np.nan，默认为 True如果为 True，在缩尾之前会先将 np.inf 和 -np.inf 替换成 np.nan，缩尾的时候不会考虑 np.nan，否则 inf 被认为是在上界之上，-inf 被认为在下界之下
axis: 在 data 为 pd.DataFrame 时使用，沿哪个方向做标准化，默认为 1。 0 为对每列做缩尾，1 为对每行做缩尾。
返回
去极值处理之后的因子数据
示例
# 导入需要的函数库
import pandas as pd
import numpy as np
from jqfactor import winsorize
# 生成数据
data = pd.DataFrame(np.random.rand(3,300), columns=get_index_stocks('000300.XSHG', date='2018-05-02'),index=['a', 'b', 'c'])
# 数据去极值
winsorize(data, qrange=[0.05,0.93], inclusive=True, inf2nan=True, axis=1)
winsorize_med 中位数去极值
winsorize_med(series, scale=1, inclusive=True, inf2nan=True, axis=1)
参数
data: pd.Series/pd.DataFrame/np.array, 待缩尾的序列
scale: 倍数，默认为 1.0。会将位于 [med - scale * distance, med + scale * distance] 边界之外的值替换为边界值/np.nan
inclusive bool 是否将位于边界之外的值替换为边界值，默认为 True。 如果为 True，则将边界之外的值替换为边界值，否则则替换为 np.nan
inf2nan: 是否将 np.inf 和 -np.inf 替换成 np.nan，默认为 True。如果为 True，在缩尾之前会先将 np.inf 和 -np.inf 替换成 np.nan，缩尾的时候不会考虑 np.nan，否则 inf 被认为是在上界之上，-inf 被认为在下界之下
axis: 在 data 为 pd.DataFrame 时使用，沿哪个方向做标准化，默认为 1。0 为对每列做缩尾，1 为对每行做缩尾
返回
中位数去极值之后的因子数据
示例
# 导入需要的函数库
import pandas as pd
import numpy as np
from jqfactor import winsorize_med
# 生成数据
data = pd.DataFrame(np.random.rand(3,300), columns=get_index_stocks('000300.XSHG', date='2018-05-02'),index=['a', 'b', 'c'])
# 数据中位数去极值
winsorize_med(data, scale=1, inclusive=True, inf2nan=True, axis=0)
standardlize 标准化(z-score)
standardlize(series, inf2nan=True, axis=1)
参数
data: pd.Series/pd.DataFrame/np.array, 待标准化的序列
inf2nan: 是否将 np.inf 和 -np.inf 替换成 np.nan。默认为 True
axis=1: 在 data 为 pd.DataFrame 时使用，如果 series 为 pd.DataFrame，沿哪个方向做标准化。0 为对每列做标准化，1 为对每行做标准化
返回
标准化后的因子数据
示例
# 导入需要的函数库
import pandas as pd
import numpy as np
from jqfactor import standardlize
# 生成数据
data = pd.DataFrame(np.random.rand(3,300), columns=get_index_stocks('000300.XSHG', date='2018-05-02'),index=['a', 'b', 'c'])
# 数据标准化
standardlize(data, inf2nan=True, axis=0)
组合优化函数
portfolio_optimizer - 投资组合优化
portfolio_optimizer(date, securities, target, constraints, bounds=[Bound(0.0, 1.0)], default_port_weight_range=[0.0, 1.0], ftol=1e-9, return_none_if_fail=True)
优化函数, 用于计算在某些约束条件下的最优组合权重
参数
date: 优化发生的日期，请注意未来函数
securities: 股票代码列表
target: 优化目标函数，只能选择一个，目标函数详见下方
constraints: 限制函数，用以对组合总权重进行限制，可设置一个或多个相同/不同类别的函数，限制函数详见下方
bounds: 边界函数，用以对组合中单标的权重进行限制，可设置一个或多个相同/不同类别的函数，边界函数详见下方。如果不填，默认为 Bound(0., 1.)；如果有多个 bound，则一只股票的权重下限取所有 Bound 的最大值，上限取所有 Bound 的最小值
default_port_weight_range: 长度为2的列表，默认的组合权重之和的范围，默认值为 [0.0, 1.0]。如果限制函数(constraints) 中没有 WeightConstraint 或 WeightEqualConstraint 限制，则会添加 WeightConstraint(low=default_port_weight_range[0], high=default_port_weight_range[1]) 到 constraints列表中。
ftol: 默认为 1e-9，优化函数触发结束的函数值。当求解结果精度不够时可以适当降低 ftol 的值，当求解时间过长时可以适当提高 ftol 值
return_none_if_fail: 默认为 True，如果优化失败，当 return_none_if_fail 为 True 时返回 None，为 False 时返回全为 0 的组合权重
相关参数
参数名称 描述
目标函数(target) 优化目标函数，只能选择一个
MinVariance(count=250) - 组合风险最小化（最小化组合方差）
最小化组合方差
参数：
count: 默认为 250，向前取 returns 的天数
示例：
target = MinVariance(count=250)
MaxProfit(count=250) - 组合收益最大化
参数：
count: 默认为 250，向前取 returns 的天数
示例：
target = MaxProfit(count=250)
MaxSharpeRatio(rf=0.0, weight_sum_equal=1.0, count=250) - 组合夏普比率最大化
参数：
rf: 年化无风险利率，默认为 0
weight_sum_equal：组合总权重的值（默认值为1.0），在该权重下进行优化，使得组合的夏普比率最大化
count: 默认为 250，向前取 returns 的天数
示例：
target = MaxSharpeRatio(count=250)
MinTrackingError(benchmark, count=250) - 追踪误差最小化
参数：
benchmark: 基准的 ticker，例如 '000300.XSHG'
count: 默认为 250，向前取 returns 的天数
示例：
target = MinTrackingError(benchmark='000300.XSHG', count=250)
RiskParity(count=250, risk_budget=None) - 风险平价
风险平价（Risk Parity）是对投资组合中不同资产分配相同的风险权重的一种资产配置理念，资产配置的风险平价方法允许投资者针对具体的风险水平，并在整个投资组合中平均分配风险，以实现每个投资者的最佳投资组合多元化。
参数：
count: 默认为 250，向前取 returns 的天数
risk_budget: pandas.Series，风险预算，股票的每只对组合风险的贡献，risk_budget 为 None默认为每只股票贡献相等
示例：
target = RiskParity(count=250, risk_budget=pd.Series([0.3, 0.3, 0.4], index=['000001.XSHE', '000002.XSHE', '000005.XSHE']))
MaxScore(scores) - 打分最大化
在满足约束条件的情况下，给予打分高的标的更高权重（前提假设：用户已知晓打分大的标的表现更好）。
如有经过因子分析检验，打分越高越有正向效果的[A,B,C] 三只标的，打分分别为 [3,2,1] , 约束条件为年化波动率小于15%。 如果组合全部配置A可获得最高的收益，但波动率大于15%，不满足约束条件；通过优化器优化，则会配置一定比例的B与C，在满足波动率小于15%的条件下，获得最高收益。
参数：
scores: pandas.Series，每只股票的打分
示例：
target = MaxScore(scores=pd.Series([0.1, 0.2, 0.3], index=['000001.XSHE', '000002.XSHE', '000005.XSHE']))
MinScore(scores) - 打分最小化
在满足约束条件的情况下，给予打分低的标的更高权重（前提假设：用户已知晓打分小的标的表现更好）。可参考 [打分最大化] 的示例说明。
参数：
scores: pandas.Series，每只股票的打分
示例：
target = MinScore(scores=pd.Series([0.1, 0.2, 0.3], index=['000001.XSHE', '000002.XSHE', '000005.XSHE']))
MaxFactorValue(factor, count=1) - 因子值最大化(只支持股票)
在满足约束条件的情况下，给予因子值大的标的更高权重（前提假设：用户已知晓因子值大的标的表现更好）。可参考 [打分最大化] 的示例说明。
参数：
factor: Factor 的子类
count: 默认为 1，用过去几天的因子取平均
示例：
from jqfactor import Factor
# 定义因子：人气指标5日均值
class AR(Factor):
name = 'AR_M5'
# 每天获取过去五日的数据
max_window = 5
# 获取的数据是人气指标
dependencies = ['AR']
def calc(self, data):
return data['AR'].mean()
target = MaxFactorValue(factor=AR, count=1)
MinFactorValue(factor, count=1) - 因子值最小化(只支持股票)
在满足约束条件的情况下，给予因子值小的标的更高权重（前提假设：用户已知晓因子值小的标的表现更好）。可参考 [打分最大化] 的示例说明。
参数：
factor: Factor 的子类
count: 默认为 1，用过去几天的因子取平均
示例：
参考 [因子值最大化] 的示例
限制函数(constraints) 用以对组合总权重进行限制，可设置一个或多个相同/不同类别的函数
WeightConstraint(low=0.0, high=1.0) - 组合总权重限制
设定组合优化结果总权重的上下限，即优化结果的总权重在此范围间。
参数：
low: 默认为 0.0，权重下限
high: 默认为 1.0，权重上限
示例：
constraint = WeightConstraint(low=0.5, high=0.9)
WeightEqualConstraint(limit=1.0) - 组合总权重和限制
设定组合优化结果总权重的和，即优化结果的总权重等于该值。
参数：
limit: 默认为 1.0，组合权重等式约束
示例：
constraint = WeightEqualConstraint(limit=0.5)
AnnualStdConstraint(limit, count=250) - 组合年化收益率标准差限制
参数：
limit: 标准差上限
count: 默认为 250，向前取 returns 的天数
示例：
constraint = AnnualStdConstraint(limit=0.15, count=250)
AnnualProfitConstraint(limit, count=250) - 组合年化收益率预期限制
参数：
limit: 收益率预期下限
count: 默认为 250，向前取 returns 的天数
示例：
constraint = AnnualProfitConstraint(limit=0.1, count=250)
IndustryConstraint(industry_code, low=0.0, high=1.0) - 组合行业权重限制
参数：
industry_code: 单一或多个行业代码，如 'HY001'。如果为多个行业代码的列表，则表示所有属于列表中行业的股票的权重之和满足限制条件
low: 默认为 0.0，行业权重下限
high: 默认为 1.0，行业权重上限
示例：
constraint = IndustryConstraint(['HY007'], low=0.0, high=0.2)
IndustriesConstraint(industry_code, low=0.0, high=1.0)- 组合行业分类权重限制
参数：
industry_code: 行业分类代码，如 'jq_l1'。表示这个行业分类下的所有行业都需满足权重限制
low: 默认为 0.0，行业权重下限
high: 默认为 1.0，行业权重上限
示例：
constraint = IndustriesConstraint('jq_l1', low=0.0, high=0.2)
MarketConstraint(market_type, low=0.0, high=1.0) - 组合市场权重限制
参数：
market_type: ('stock', 'index', 'fund', 'futures', 'etf', 'lof', 'fja', 'fjb', 'open_fund', 'bond_fund', 'stock_fund', 'QDII_fund', 'money_market_fund', 'mixture_fund') 中的一种
low: 默认为 0.0，市场权重下限
high: 默认为 1.0，市场权重上限
示例：
constraint = MarketConstraint('stock', low=0.0, high=0.2)
ExposureConstraint(factor, low=0.0, high=1.0, count=1) - 因子暴露限制
参数：
factor: Factor 的子类
low: 默认为 0.0，因子暴露度下限
high: 默认为 1.0，因子暴露度上限
count: 默认为 1，用过去几天的因子取平均
示例：
from jqfactor import Factor
# 定义因子：人气指标5日均值
class AR(Factor):
name = 'AR_M5'
# 每天获取过去五日的数据
max_window = 5
# 获取的数据是人气指标
dependencies = ['AR']
def calc(self, data):
return data['AR'].mean()
constraint = ExposureConstraint(AR, low=0.0, high=10.0, count=1)
风险暴露限制函数 - BarraConstraint(size=None, beta=None, momentum=None, residual_volatility=None, no_linear_size=None, book_to_price=None, liquidity=None, earning_yield=None, growth=None, leverage=None, standardlize=True, winsorize=True)
参数：
其中 size/beta/momentum/residual_volatility/no_linear_size/book_to_price/liquidity/earning_yield/growth/leverage
分别代表'市值因子'/'贝塔因子'/'动量因子'/'残差波动因子'/'非线性市值因子'/'账面市值比因子'/'流动性因子'/'盈利预期因子'/'成长因子'/'杠杆因子'；
需传入长度为2的列表, 代表对应因子的上下限, 如 [-0.5, 0.5], 默认为 None, 即无限制
standardlize: 是否对因子值进行标准化处理, 默认为 True
winsorize: 是否对因子值去极值, 默认为 True, 即将因子值 [MED-3MEDMED, MED+3MEDMED] 之外的因子值赋成边界值 (MED 为因子值的中位数, MEDMED 为 ABS(因子值-MED) 的中位数)
示例：
constraint = BarraConstraint(size=[-0.5, 0.5], beta=[None, 1.5], winsorize=False)
IndustryDeviationConstraint - 行业偏离度限制
某一行业权重与基准权重偏离度限制
IndustryDeviationConstraint(industry_code, benchmark, limit)
参数：
industry_code: 单一行业代码或者行业代码的列表，如 'HY001'。
benchmark: 基准指数代码
limit: 偏离度限制
例子：
constraint = IndustryDeviationConstraint(industry_code='HY001', benchmark='000300.XSHG', limit=0.05)
IndustriesDeviationConstraint - 行业分类偏离度限制
行业分类权重与基准权重偏离度限制
IndustriesDeviationConstraint(industry_code, benchmark, limit)
参数：
industry_code: 行业分类代码，如 'jq_l1'。表示这个行业分类下的所有行业都需满足权重限制
benchmark: 基准指数代码
limit: 偏离度限制
例子：
constraint = IndustriesDeviationConstraint(industry_code='HY001', benchmark='000300.XSHG', limit=0.05)
TrackingErrorConstraint - 追踪误差限制
TrackingErrorConstraint(benchmark, limit, count=250)
参数：
benchmark: 基准的 ticker，例如 '000001.XSHE'
limit: (年化)追踪误差限制
count: 默认为 250，向前取 returns 的天数
例子：
constraint = TrackingErrorConstraint(benchmark='000001.XSHE', limit=0.1, count=250)
TurnoverConstraint - 换手率限制
TurnoverConstraint(limit, current_portfolio=None)
参数：
limit: 换手率限制
current_portfolio: 默认为 None，当前投资组合权重，如果为 None 则认为是空仓
例子：
constraint = TurnoverConstraint(limit=0.5, current_portfolio=pd.Series([0.1, 0.2, 0.3, 0.4], index=['000001.XSHE', '000002.XSHE', '000004.XSHE', '000005.XSHE']))
RatioConstraint - 比率限制
RatioConstraint(ratio, low=None, high=None, rf=None, benchmark=None, count=250)
参数：
ratio: 比率名称，可选 "sharpe_ratio" / "information_ratio" / "calmar_ratio" / "omega_ratio" / "sortino_ratio" / "var" / "cvar"
low: 默认为 None，比率的下限，如果为 None 则无下限
high: 默认为 None，比率的上限，如果为 None 则无上限
rf: 默认为 None, 无风险利率，适用于 "sharpe_ratio" / "omega_ratio"，如果为 None 则认为是 0
benchmark: 默认为 None, 基准，适用于 "information_ratio"。如果为 None 则认为是 '000300.XSHG'
count: 默认为 250，向前取 returns 的天数
例子：
constraint = RatioConstraint('var', low=-0.03)
constraint = RatioConstraint('sharpe_ratio', low=1, rf=0.02, count=300)
MaxDrawdownConstraint(limit, count=250) - 最大回撤限制
参数：
limit: 最大回撤限制，如 -0.25
count: 默认为 250，向前取 returns 的天数
例子：
constraint = MaxDrawdownConstraint(-0.25)
边界函数(bounds) 用以对组合中单标的权重进行限制，可设置一个或多个相同/不同类别的函数
Bound(low=0.0, high=1.0) - 每只标的的权重限制
参数：
low: 默认为 0.0，每只标的的权重下限
high: 默认为 1.0，每只标的的权重上限
示例：
bound = Bound(low=0.0, high=0.1)
IndustryBound(industry_code, low=0.0, high=1.0) - 属于某一行业的每只股票的权重限制
参数：
industry_code: 单一行业代码或者行业代码的列表。
low: 默认为 0.0，如果一只股票属于所选行业，则股票权重的下限为 low，否则下限为 0
high: 默认为 1.0，如果一只股票属于所选行业，则股票权重的上限为 high，否则上限为 1
示例：
bound = IndustryBound(['HY001', 'HY007'], low=0.0, high=0.05)
LiquidityBound(limit, capital, count=1, subset=None) - 流动性限制
购买数量不超过成交量的百分比
参数：
limit: 成交量百分比限制，如 0.5
capital: 目前可用资金，如 1000000
count: 前几个交易日的平均成交量，默认为 1
subset: 股票代码的列表，限制只有特定的股票需要满足流动性限制，如 ['000001.XSHE', '000002.XSHE']，默认为 None，即所有股票都要满足流动性限制
例子：
bound = LiquidityBound(0.5, capital=1000000)
bound = LiquidityBound(0.25, capital=1000000, count=5, subset=['000001.XSHE', '000002.XSHE'])
CapBound(limit, capital, count=1, subset=None) - 市值限制
购买金额不超过总市值的百分比
参数：
limit: 市值百分比限制，如 0.025
capital: 目前可用资金，如 100000000
count: 前几个交易日的平均市值，默认为 1
subset: 股票代码的列表，限制只有特定的股票需要满足市值限制，如 ['000001.XSHE', '000002.XSHE']，默认为 None，即所有股票都要满足市值限制
例子：
bound = CapBound(0.025, capital=100000000, subset=['000001.XSHE', '000002.XSHE'])
示例代码 给了五个应用示例，修改参数即可生效
# 导入函数库
import pandas as pd
from jqdata import *
from jqfactor import Factor
from jqlib.optimizer import *
# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):
# 设定沪深300作为基准
set_benchmark('000300.XSHG')
# 开启动态复权模式(真实价格)
set_option('use_real_price', True)
# 过滤掉order系列API产生的比error级别低的log
# log.set_level('order', 'error')
### 股票相关设定 ###
# 股票类每笔交易时的手续费是：买入时佣金万分之三，卖出时佣金万分之三加千分之一印花税, 每笔交易佣金最低扣5块钱
set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003,
min_commission=5), type='stock')
# 优化器设置
g.optimizer = 2 #设定使用的优化模型
optimize_model = {
1:"模型1：等权重配置",
2:"模型2：组合风险平价；股票的总权重限制为0到90%，ETF的总权重限制为0到10%；每只标的权重不超过10%",
3:"模型3：组合风险最小化（最小化组合方差）；组合总权重限制为90%到100%；组合年化收益率目标下限为10%",
4:"模型4：'人气指标5日均值'最大化；组合年化收益率目标下限为10%；每只标的权重不超过20%",
5:"模型5：组合夏普比率最大化；每只标的权重不超过10%"
}
print("优化%s"%(optimize_model[g.optimizer]))
## 运行函数（reference_security为运行时间的参考标的；传入的标的只做种类区分，因此传入'000300.XSHG'或'510300.XSHG'是一样的）
# 开盘前运行
run_monthly(before_market_open, monthday=1, time='09:00', reference_security='000300.XSHG')
# 开盘运行
run_monthly(market_open, monthday=1, time='09:30', reference_security='000300.XSHG')
## 开盘前运行函数
def before_market_open(context):
print('调仓日期：%s'%context.current_dt.date())
# 选出上证50成分股的一部分与选定的ETF基金进行组合,构成股票池。
etf = [
'159902.XSHE',
'159903.XSHE',
'510050.XSHG',
'510880.XSHG',
'510440.XSHG',
]
g.buy_list = list(get_index_stocks('000016.XSHG')[-15:]) + etf
## 开盘时运行函数
def market_open(context):
# 将不在股票池中的股票卖出
sell_list = set(context.portfolio.positions.keys()) - set(g.buy_list)
for stock in sell_list:
order_target_value(stock, 0)
# 组合优化模型
if g.optimizer == 1:
# 模型1：等权重配置
optimized_weight = pd.Series(data=[1.0/len(g.buy_list)]*len(g.buy_list),
index=g.buy_list)
elif g.optimizer == 2:
# 模型2：组合风险平价；股票的总权重限制为0到90%，ETF的总权重限制为0到10%；每只标的权重不超过10%
optimized_weight = portfolio_optimizer(date=context.previous_date,
securities = g.buy_list,
target = RiskParity(count=250, risk_budget=None),# risk_budget 为 None默认为每只股票贡献相等
constraints = [MarketConstraint('stock', low=0.0, high=0.9),
MarketConstraint('etf', low=0.0, high=0.1)],
bounds=[Bound(0, 0.1)],
default_port_weight_range=[0., 1.0],
ftol=1e-09,
return_none_if_fail=True)
elif g.optimizer == 3:
# 模型3：组合风险最小化（最小化组合方差）；组合总权重限制为90%到100%；组合年化收益率目标下限为10%
optimized_weight = portfolio_optimizer(date=context.previous_date,
securities = g.buy_list,
target = MinVariance(count=250),
constraints = [WeightConstraint(low=0.9, high=1.0),
AnnualProfitConstraint(limit=0.1, count=250)],
bounds=[],
default_port_weight_range=[0., 1.0],
ftol=1e-09,
return_none_if_fail=True)
elif g.optimizer == 4:
# 模型4：组合标的因子值最大化
# 定义因子：人气指标5日均值
class AR(Factor):
name = 'ar'
# 每天获取过去五日的数据
max_window = 5
# 获取的数据是人气指标
dependencies = ['AR']
def calc(self, data):
return data['AR'].mean()
# 模型4：'人气指标5日均值'最大化；组合年化收益率目标下限为10%；每只标的权重不超过20%
optimized_weight = portfolio_optimizer(date=context.previous_date,
securities = g.buy_list,
target = MaxFactorValue(factor=AR, count=1),
constraints = [AnnualProfitConstraint(limit=0.2, count=250)],
bounds=[Bound(0, 0.2)],
default_port_weight_range=[0., 1.0],
ftol=1e-09,
return_none_if_fail=True)
elif g.optimizer == 5:
# 模型5：组合夏普比率最大化；每只标的权重不超过10%
optimized_weight = portfolio_optimizer(date=context.previous_date,
securities = g.buy_list,
target = MaxSharpeRatio(rf=0.0,weight_sum_equal=0.5, count=250),#无风险利率为0，最大化夏普比率需要约束组合权重的和为0.5
constraints = [],
bounds=[Bound(0, 0.1)],
default_port_weight_range=[0., 1.0],
ftol=1e-09,
return_none_if_fail=True)
# 查看优化结果
print(optimized_weight)
# 优化失败，给予警告
if type(optimized_weight) == type(None):
print('警告：组合优化失败')
# 按优化结果，执行调仓操作
else:
total_value = context.portfolio.total_value # 获取总资产
for stock in optimized_weight.keys():
value = total_value * optimized_weight[stock] # 确定每个标的的权重
order_target_value(stock, value) # 调整标的至目标权重
交易函数
提示
所有下单函数可以在 handle_data中 与 定时运行函数 的 time 参数为 "every_bar"或具体的时间点（例如:time='10:00'）时使用
创建订单失败（返回None）的可能原因： 股票停牌；标的代码错误、已退市、未上市；账户错误(如给股票下单,指定pindex为期货账户)；调整下单手数为0；股票下空单等
了解更多:关于下单函数的说明
名称 描述
order 按股数下单
order(security, amount, style=None, side='long', pindex=0, close_today=False)
买卖标的。调用成功后, 您将可以调用[get_open_orders]取得所有未完成的交易, 也可以调用[cancel_order]取消交易
参数
security: 标的代码
amount: 交易数量, 正数表示买入, 负数表示卖出
style: 参见OrderStyle, None代表MarketOrder
side: 'long'/'short'，操作多单还是空单。默认为多单，股票、基金暂不支持开空单。
pindex: 在使用set_subportfolios创建了多个仓位时，指定subportfolio 的序号, 从 0 开始, 比如 0 指定第一个 subportfolio, 1 指定第二个 subportfolio，默认为0。
close_today: 平今字段，close_today: 平今字段，仅对上海国际能源中心，上海期货交易所，中金所生效，其他交易所将会报错（其他交易所没有区分平今与平昨，均按照先开先平的方法处理）。
对上海国际能源中心，上海期货交易所，中金所的标的：
close_today = True, 只平今仓，今仓不足的时候，订单将会被废单。
close_today = False, 优先平昨仓，昨仓不足部分平今仓
不管close_today是True还是False，此函数只会产生一个订单，区别在于平仓时的手续费计算，平昨仓使用close_commission对应手续费率，平今仓使用close_today_commission手续费率。
返回 Order对象或者None, 如果创建订单成功, 则返回Order对象, 失败则返回None
示例
#买入平安银行股票100股
order('000001.XSHE', 100) # 下一个市价单
order('000001.XSHE', 100, MarketOrderStyle()) # 下一个市价单, 功能同上(科创板市价单需要指定保护价)
order('688001.XSHG', 100, MarketOrderStyle(10)) #科创板设置保护价, 买入时成交价不得高于10元
order('000001.XSHE', 100, LimitOrderStyle(10.0)) # 以10块价格下一个限价单
可能的失败原因:
股票数量经调整后变成0 (请看下面的说明)
股票停牌
股票未上市或者退市
股票不存在
为股票、基金开了空单
选择了不存在的仓位号，如没有建立多个仓位，而设定pindex的数大于0
科创板市价单未指定保护价
注意:
因为下列原因, 有时候实际买入或者卖出的股票数量跟您设置的不一样，这个时候我们会在您的log中添加警告信息。
买入时会根据您当前的现金来限制您买入的数量
卖出时会根据您持有股票的数量来限制您卖出的数量
我们会遵守A股交易规则: 每次交易数量只能是100的整数倍, 但是卖光所有股票时不受这个限制(科创板200起可交易200以上的零散股)
根据交易所规则, 每天结束时会取消所有未完成交易
order_target 目标股数下单
order_target(security, amount, style=None, side='long', pindex=0, close_today=False)
买卖标的, 使最终标的的数量达到指定的amount，注意使用此接口下单时若指定的标的有未完成的订单，则先前未完成的订单将会被取消
参数
security: 标的代码
amount: 期望的最终数量
style: 参见OrderStyle, None代表MarketOrder
side: 'long'/'short'，操作多单还是空单。默认为多单。默认为多单，股票、基金暂不支持开空单。
pindex: 在使用set_subportfolios创建了多个仓位时，指定subportfolio 的序号, 从 0 开始, 比如 0为 指定第一个 subportfolio, 1 为指定第二个 subportfolio，默认为0。
close_today: 平今字段，close_today: 平今字段，仅对上海国际能源中心，上海期货交易所，中金所生效，其他交易所将会报错（其他交易所没有区分平今与平昨，均按照先开先平的方法处理）。
对上海国际能源中心，上海期货交易所，中金所的标的：
close_today = True, 只平今仓，今仓不足的时候，订单将会被废单。
close_today = False, 优先平昨仓，昨仓不足部分平今仓
不管close_today是True还是False，此函数只会产生一个订单，区别在于平仓时的手续费计算，平昨仓使用close_commission对应手续费率，平今仓使用close_today_commission手续费率。
返回 Order对象或者None, 如果创建委托成功, 则返回Order对象, 失败则返回None
示例
# 卖出平安银行所有股票
order_target('000001.XSHE', 0)
# 买入平安银行所有股票到100股
order_target('000001.XSHE', 100)
order_target('688001.XSHG', 100, MarketOrderStyle(10)) #科创板设置保护价, 买入时成交价不得高于10
order_value 按价值下单
order_value(security, value, style=None, side='long', pindex=0, close_today=False)
买卖价值为value的标的。
参数
security: 股票名字
value: 股票价值，value = 最新价 * 手数 * 保证金率（股票为1） * 乘数（股票为100）
style: 参见OrderStyle, None代表MarketOrder
side: 'long'/'short'，操作多单还是空单。默认为多单。默认为多单，股票、基金暂不支持开空单。
pindex: 在使用set_subportfolios创建了多个仓位时，指定subportfolio 的序号, 从 0 开始, 比如 0为 指定第一个 subportfolio, 1 为指定第二个 subportfolio，默认为0。
close_today: 平今字段，close_today: 平今字段，仅对上海国际能源中心，上海期货交易所，中金所生效，其他交易所将会报错（其他交易所没有区分平今与平昨，均按照先开先平的方法处理）。
对上海国际能源中心，上海期货交易所，中金所的标的：
close_today = True, 只平今仓，今仓不足的时候，订单将会被废单。
close_today = False, 优先平昨仓，昨仓不足部分平今仓
不管close_today是True还是False，此函数只会产生一个订单，区别在于平仓时的手续费计算，平昨仓使用close_commission对应手续费率，平今仓使用close_today_commission手续费率。
返回 Order对象或者None, 如果创建委托成功, 则返回Order对象, 失败则返回None
示例
#卖出价值为10000元的平安银行股票
order_value('000001.XSHE', -10000)
#买入价值为10000元的平安银行股票
order_value('000001.XSHE', 10000)
order_value('688001.XSHG', 100, MarketOrderStyle(10)) #科创板设置保护价, 买入时成交价不得高于10元
order_target_value 目标价值下单
order_target_value(security, value, style=None, side='long', pindex=0, close_today=False)
调整标的仓位到value价值，注意使用此接口下单时若指定的标的有未完成的订单，则先前未完成的订单将会被取消
参数
security: 标的名字
value: 期望的标的最终价值，value = 最新价 * 手数 * 保证金率（股票为1） * 乘数（股票为100）
style: 参见OrderStyle, None代表MarketOrder
side: 'long'/'short'，操作多单还是空单。默认为多单。
pindex: 在使用set_subportfolios创建了多个仓位时，指定subportfolio 的序号, 从 0 开始, 比如 0为 指定第一个 subportfolio, 1 为指定第二个 subportfolio，默认为0。
close_today: 平今字段，close_today: 平今字段，仅对上海国际能源中心，上海期货交易所，中金所生效，其他交易所将会报错（其他交易所没有区分平今与平昨，均按照先开先平的方法处理）。
对上海国际能源中心，上海期货交易所，中金所的标的：
close_today = True, 只平今仓，今仓不足的时候，订单将会被废单。
close_today = False, 优先平昨仓，昨仓不足部分平今仓
不管close_today是True还是False，此函数只会产生一个订单，区别在于平仓时的手续费计算，平昨仓使用close_commission对应手续费率，平今仓使用close_today_commission手续费率。
返回 Order对象或者None, 如果创建委托成功, 则返回Order对象, 失败则返回None
示例
#卖出平安银行所有股票
order_target_value('000001.XSHE', 0)
#调整平安银行股票仓位到10000元价值
order_target_value('000001.XSHE', 10000)
order_target_value('688001.XSHG', 100, MarketOrderStyle(10)) #科创板设置保护价, 买入时成交价不得高于10元
cancel_order 撤单
cancel_order(order)
取消订单
参数
order: [Order]对象或者order_id
返回 Order对象或者None, 如果取消委托成功, 则返回Order对象, 委托不存在返回None
示例
#每个交易日结束运行
def after_trading_end(context):
# 得到当前未完成订单
orders = get_open_orders()
# 循环，撤销订单
for _order in orders.values():
cancel_order(_order)
get_open_orders 获取未完成订单
get_open_orders()
获得当天的所有未完成的订单
参数 无
返回 返回一个dict, key是order_id, value是[Order]对象
示例
#每个交易日结束运行
def after_trading_end(context):
#得到当前未完成订单
orders = get_open_orders()
for _order in orders.values():
log.info(_order.order_id)
get_orders 获取订单信息
get_orders(order_id=None, security=None, status=None)
获取当天的所有订单
参数
order_id: 订单 id
security: 标的代码，可以用来查询指定标的的所有订单
status: [OrderStatus]， 查询特定订单状态的所有订单
返回 返回一个dict, key是order_id, value是[Order]对象
示例
#每个交易日结束运行
def after_trading_end(context):
#得到当天所有订单
orders = get_orders()
for _order in orders.values():
log.info(_order.order_id)
# 根据订单id查询订单
get_orders(order_id='1517627499')
# 查询所有标的为 000002.XSHE 的订单
get_orders(security='000002.XSHE')
# 查询订单状态为 OrderStatus.held 的所有订单
get_orders(status=OrderStatus.held)
# 查询标的为 000002.XSHE 且状态为 OrderStatus.held 的所有订单
get_orders(security='000002.XSHE', status=OrderStatus.held)
注意
非交易时间下单，开盘后订单状态会从new变为open；new是指订单新创建未委托；open是指已委托未完成。
get_trades 获取成交信息
get_trades()
获取当天的所有成交记录, 一个订单可能分多次成交
参数 无
返回 返回一个dict, key是trade_id, value是[Trade]对象
示例
#每个交易日结束运行
def after_trading_end(context):
#得到当天所有成交记录
trades = get_trades()
for _trade in trades.values():
log.info(_trade.trade_id)
inout_cash 账户出入金
inout_cash(cash, pindex=0)
账户转入或转出资金，当日的出入金从当日开始记入成本，用于计算收益，即当日结束计算收益时的本金是包含当日出入金金额的；
参数
cash： 可正可负，正为入金，负为出金。
pindex： 在使用set_subportfolios创建了多个仓位时，指定subportfolio 的序号, 从 0 开始, 比如 0为 指定第一个 subportfolio, 1 为指定第二个 subportfolio，默认为0。
示例
# 查看账户可用资金
log.info('账户可用资金：',context.portfolio.subportfolios[0].available_cash)
# 增加资金：6666
inout_cash(6666, pindex=0)
# 查看增加资金之后账户的可用资金
log.info('账户可用资金：',context.portfolio.subportfolios[0].available_cash)
batch_submit_orders 篮子下单
batch_submit_orders(orders)
对一系列标的进行批量委托，委托时会对每一个委托进行验资验券，若其中任一个委托校验失败，则整个委托将会失败
参数
orders: 一个list，元素是包含订单信息的dict
[{
'security': 'xxxx',
'amount': 'xxxx', # amount > 0 为买入，< 0 为卖出
'style': xxxx, # 同 order()的style参数, 可选, 默认是 None
'side': 'long', # 默认是'long'
},
...
]
security: 标的代码
amount: 交易数量, 正数表示买入, 负数表示卖出
style: 参见[order styles], None代表MarketOrder
side: 'long'/'short'，操作多单还是空单。默认为多单，股票、基金暂不支持开空单。
pindex: 在使用set_subportfolios创建了多个仓位时，指定subportfolio 的序号, 从 0 开始, 比如 0 指定第一个 subportfolio, 1 指定第二个 subportfolio，默认为0。
close_today: 平今字段。
对上海国际能源中心，上海期货交易所，中金所的标的：
close_today = True, 只平今仓
close_today = False, 优先平昨仓，昨仓不足部分平今仓
对其他交易所标的：
close_today = True, 优先平今，超出则平昨仓
close_today = False, 优先平昨，超出则平今仓
返回 一个包含Order对象的list
示例
#买入平安银行和福耀玻璃各股票100股
orders=[{
"security":"000001.XSHE",
"amount":100,
"pindex":0},
{
"security":"600660.XSHG",
"amount":100,
"pindex":0},
]
batch_submit_orders(orders)
batch_cancel_orders 篮子撤单
batch_cancel_orders(orders)
批量撤单
参数
orders：列表，包含订单对象或订单ID。
对象♠
名称 描述
g 全局变量对象
全局对象 g，用来存储用户的各类可被pickle.dumps函数序列化的全局数据
在模拟盘中，进程每天都会重启，我们会使用[pickle.dumps]序列化所有的g下面的变量内容, 保存到磁盘中，再启动的时候模拟盘就不会有任何数据影响。如果没有用g声明，会出现模拟盘重启后，变量数据丢失的问题。
如果不想 g 中的某个变量被序列化, 可以让变量以 '__' 开头, 这样, 这个变量在序列化时就会被忽略
注意保存的大小有限制,上限30M,超出后将报错
注意避免对context及其下属的order/trade/position等对象进行持久化保存，因为账户信息是可变的,这种操作可能导致异常
注意尽量不要将全局变量的声明/初始化放在函数体外, 否则每次进程重启时都会被执行
更多模拟盘细节, 请看 模拟盘注意事项.
def initialize(context):
g.security = "000001.XSHE"
g.count = 1
g.flag = 0
def process_initialize(context):
# 保存不能被序列化的对象, 进程每次重启都初始化, 更多信息, 请看 [process_initialize]
g.__q = query(valuation)
def handle_data(context, data):
log.info(g.security)
log.info(g.count)
log.info(g.flag)
Context 策略信息总览，包含账户、时间等信息
subportfolios: 当前单个操作仓位的资金、标的信息，是一个SubPortfolio 的数组
portfolio: 账户信息，即subportfolios 的汇总信息, Portfolio对象，单个操作仓位时，portfolio 指向 subportfolios[0]
current_dt: 当前单位时间的开始时间, [datetime.datetime]对象
previous_date: 前一个交易日, [datetime.date]对象, 注意, 这是一个日期, 是 date, 而不是 datetime
universe: 查询set_universe()设定的股票池, 比如: ['000001.XSHE', '600000.XSHG']
run_params: 表示此次运行的参数, 有如下属性
start_date: 回测/模拟开始日期, [datetime.date]对象
end_date: 回测/模拟结束日期, [datetime.date]对象
type: 运行方式, 如下四个字符串之一
'simple_backtest': 回测, 通过点击'编译运行'运行
'full_backtest': 回测, 通过点击'运行回测'运行
'sim_trade': 模拟交易
frequency: 运行频率, 如下三个字符串之一
'day'
'minute'
'tick'
为了让从其他平台迁移过来的同学更顺手的使用系统, 我们对此对象也做了和 [g] 一样的处理:
可以添加自己的变量, 每次进程关闭时持久保存, 进程重启时恢复.
以 '__' 开头的变量不会被持久保存
如果添加的变量与系统的冲突, 将覆盖掉系统变量, 如果想恢复系统变量, 请删除自己的变量. 示例:
def handle_data(context, data):
# 执行下面的语句之后, context.portfolio 的整数 1
context.portfolio = 1
log.info(context.portfolio)
# 要恢复系统的变量, 只需要使用下面的语句即可
del context.portfolio
# 此时, context.portfolio 将变成账户信息.
log.info(context.portfolio.total_value)
我们以后可能会往 context 添加新的变量来支持更多功能, 为了减少不必要的迷惑, 还是建议大家使用 g
context对象综述及获取方法
示例
def handle_data(context, data):
#获得当前回测相关时间
year = context.current_dt.year
month = context.current_dt.month
day = context.current_dt.day
hour = context.current_dt.hour
minute = context.current_dt.minute
second = context.current_dt.second
#得到"年-月-日"格式
date = context.current_dt.strftime("%Y-%m-%d")
#得到周几
weekday = context.current_dt.isoweekday()
# 获取总账户的持仓价值
positions_value = context.portfolio.positions_value
# 总权益的累计收益
returns = context.portfolio.returns
# 获取仓位subportfolios[0]的可用资金
available_cash = context.subportfolios[0].available_cash
# 获取subportfolios[0]中多头仓位的security的持仓成本
hold_cost = context.subportfolios[0].long_positions[security].hold_cost
# 这是一个dict,键是标的代码,值是对应的position对象
long_positions_dict = context.subportfolios[0].long_positions
for position in list(long_positions_dict.values()):
print("标的:{0},总仓位:{1},标的价值:{2}".format(position.security,position.total_amount,position.value))
SubPortfolio 子账户信息
某个仓位的资金，标的信息，如未使用 SubPortfolioConfig 设置多仓位，默认只有subportfolios[0]一个仓位，Portfolio 指向该仓位。
inout_cash: 累计出入金, 比如初始资金 1000, 后来转移出去 100, 则这个值是 1000 - 100
available_cash: 可用资金, 可用来购买证券的资金
transferable_cash: 可取资金, 即可以提现的资金, 不包括今日卖出证券所得资金
locked_cash: 挂单锁住资金
type: 账户所属类型
long_positions: 多单的仓位, 一个 dict, key 是标的代码, value 是 [Position]对象
short_positions: 空单的仓位, 一个 dict, key 是标的代码, value 是 [Position]对象
positions_value: 持仓价值
total_value: 总资产, 包括现金, 保证金(期货)或者仓位(股票)的总价值, 可用来计算收益
total_liability: 总负债, 等于融资负债、融券负债、利息总负债的总和
net_value: 净资产, 等于总资产减去总负债
cash_liability: 融资负债
sec_liability: 融券负债
interest: 利息总负债
maintenance_margin_rate: 维持担保比例
available_margin: 融资融券可用保证金
margin: 保证金，股票、基金保证金都为100%；融资融券保证金为0；期货保证金会实时更新, 总是等于当前期货价值 乘以 保证金比率, 当保证金不足时, 强制平仓. 平仓顺序是: 亏损多的(相对于开仓均价)先平仓
print("累计出入金:{0}".format(context.subportfolios[0].inout_cash))
print("可用资金:{0}".format(context.subportfolios[0].available_cash))
print("可取资金:{0}".format(context.subportfolios[0].transferable_cash))
print("挂单锁住资金:{0}".format(context.subportfolios[0].locked_cash))
print("账户所属类型:{0}".format(context.subportfolios[0].type))
# 这是一个dict,键是标的代码,值是对应的position对象
long_positions_dict = context.subportfolios[0].long_positions
for position in list(long_positions_dict.values()):
print(" 标的:{0},总仓位:{1},标的价值:{2}".format(position.security,position.total_amount,position.value))
print("持仓价值:{0}".format(context.subportfolios[0].positions_value))
print("总资产:{0}".format(context.subportfolios[0].total_value))
Portfolio 总账户信息
账户当前的资金，标的信息，即所有标的操作仓位的信息汇总。如未使用 SubPortfolioConfig 设置多仓位，默认只有subportfolios[0]一个仓位，Portfolio 指向该仓位。注意区分多仓和空仓。
inout_cash: 累计出入金, 比如初始资金 1000, 后来转移出去 100, 则这个值是 1000 - 100
available_cash: 可用资金, 可用来购买证券的资金
transferable_cash: 可取资金, 即可以提现的资金, 不包括今日卖出证券所得资金
locked_cash: 挂单锁住资金
margin: 保证金，股票、基金保证金都为100%
positions: 等同于 long_positions
long_positions: 多单的仓位, 一个 dict, key 是证券代码, value 是 [Position]对象
short_positions: 空单的仓位, 一个 dict, key 是证券代码, value 是 [Position]对象
total_value: 总的权益, 包括现金, 保证金(期货)或者仓位(股票)的总价值, 可用来计算收益
returns: 前一日总权益的累计收益；（前一交易日total_value / inout_cash) ；
starting_cash: 初始资金, 现在等于 inout_cash
positions_value: 持仓价值
cash: 已过时，等价于 available_cash
portfolio_value: 已过时，等价于 total_value
unsell_positions: 已过时, 请使用 positions 代替, 当前持有的不可以卖出的持仓(比如在A股T+1市场, 今天购票的股票), 并没有考虑股票今天是否停牌, 一个dict, key是股票代码, value是[Position]对象.
print("多单的仓位:{0}".format(context.portfolio.long_positions))
print("空单的仓位:{0}".format(context.portfolio.short_positions))
print("总权益:{0}".format(context.portfolio.total_value))
print("总权益的累计收益:{0}".format(context.portfolio.returns))
print("初始资金:{0}".format(context.portfolio.starting_cash))
print("持仓价值:{0}".format(context.portfolio.positions_value))
Position 持仓标的信息
持有的某个标的的信息,注意区分多仓和空仓
security: 标的代码
price: 最新行情价格
acc_avg_cost 是累计的持仓成本，在清仓/减仓时也会更新，该持仓累积的收益都会用于计算成本（一开始acc_avg_cost为0，amount也为0），加仓：new_acc_avg_cost = (acc_avg_cost * amount + trade_value + commission) / (amount + trade_amount)；减仓：new_acc_avg_cost = (acc_avg_cost * amount - trade_value + commission) / (amount - trade_amount) 说明：commission是本次买入或者卖出的手续费
avg_cost 是当前持仓成本，只有在开仓/加仓时会更新： new_avg_cost = (position_value + trade_value + commission) / (position_amount + trade_amount)
每次买入后会调整avg_cost, 卖出时avg_cost不变. 这个值也会被用来计算浮动盈亏.
hold_cost: 当日持仓成本，计算方法：当日无收益：hold_cost = 前收价 （清算后），加仓：hold_cost = (hold_cost * amount + trade_value)/(amount + trade_amount)，减仓：hold_cost = (hold_cost * amount - trade_value)/(amount - trade_amount)；trade_value = trade_price * trade_amount
init_time: 建仓时间，格式为 datetime.datetime
transact_time: 最后交易时间，格式为 datetime.datetime
locked_amount: 挂单冻结仓位
total_amount: 总仓位, 但不包括挂单冻结仓位( 如果要获取当前持仓的仓位,需要将locked_amount和total_amount相加)
closeable_amount: 可卖出的仓位
today_amount: 今天开的仓位
value: 标的价值，计算方法是: price * total_amount * multiplier, 其中股票、基金的multiplier为1，期货为相应的合约乘数
side: 多/空，'long' or 'short'
pindex: 仓位索引，subportfolio index
sellable_amount: 已过时, 为了向前兼容, 等同于 closeable_amount
amount: 已过时, 为了向前兼容, 等同于 closeable_amount
print(type(context.portfolio.long_positions))
long_positions_dict = context.portfolio.long_positions
for position in list(long_positions_dict.values()):
print("标的:{0},总仓位:{1},标的价值:{2}, 建仓时间:{3}".format(position.security, position.total_amount, position.value, position.init_time))
print(type(context.subportfolios[0].short_positions))
short_positions_dict = context.portfolio.short_positions
for position in list(short_positions_dict.values()):
print("标的:{0},总仓位:{1},标的价值:{2}, 建仓时间:{3}".format(position.security, position.total_amount, position.value, position.init_time))
SecurityUnitData data对象
一个单位时间内的股票的数据
为了向前兼容，保留data对象，由于效率问题不推荐使用
基本属性
以下属性也能通过history/attribute_history/get_price获取到
open: 时间段开始时价格(当天天级别的开盘价至少需要09:27分之后才可获取)
close: 时间段结束时价格
low: 时间段中的最低价
high: 时间段中的最高价
volume: 时间段中的成交的股票数量
money: 时间段中的成交的金额
factor: 前复权因子, 我们提供的价格都是前复权后的, 但是利用这个值可以算出原始价格, 方法是价格除以factor, 比如:
close/factor
high_limit: 时间段中的涨停价
low_limit: 时间段中的跌停价
avg: 这段时间的平均价。计算方法（1）天级别：股票是成交额除以成交量；期货是直接从CTP行情获取的，计算方法为成交额除以成交量再除以合约乘数；（2）分钟级别：用该分钟所有tick的现价乘以该tick的成交量加起来之后，再除以该分钟的成交量。
price: 已经过时, 为了向前兼容, 等同于 avg
pre_close: 前一个单位时间结束时的价格, 按天则是前一天的收盘价（期货中pre_close是前前一天结算价，建议使用get_extras获取结算价）, 注意：在分钟频率下pre_close=open；
paused: bool值, 这只股票是否停牌, 停牌时open/close/low/high/pre_close依然有值,都等于停牌前的收盘价, volume=money=0
额外的属性和方法
security: 股票代码, 比如'000001.XSHE'
returns: 股票在这个单位时间的相对收益比例, 等于
(close-pre_close)/pre_close
isnan(): 数据是否有效, 当股票未上市或者退市时, 无数据, isnan()返回True
mavg(days, field='close')
: 过去days天的每天收盘价的平均值, 把field设成'avg'(等同于已过时的'price')则为每天均价的平均价, 下同
vwap(days)
: 过去days天的每天均价的加权平均值, 以days=2为例子, 算法是:
(avg1 * volume1 + avg2 * volume2) / (volume1 + volume2)
stddev(days)
: 过去days天的每天收盘价的标准差
注：mavg/vwap/stddev:都会跳过停牌日期, 如果历史交易天数不足, 则返回nan
tick 对象 tick 对象
一个 tick 所包含的信息。 tick 中的信息是在 tick 事件发生时， 盘面的一个快照。
code: 标的的代码
datetime: tick 发生的时间
current: 最新价
open：当日开盘价
high: 截至到当前时刻的最高价
low: 截至到当前时刻的最低价
volume: 截至到当前时刻的成交量
money: 截至到当前时刻的成交额
position: 截至到当前时刻的持仓量，只适用于期货 tick 对象
a1_v ~ a5_v: 卖一量到卖五量，对于期货，只有卖一量
a1_p ~ a5_p: 卖一价到卖五价，对于期货，只有卖一价
b1_v ~ b5_v: 买一量到买五量，对于期货，只有买一量
b1_p ~ b5_p: 买一价到买五价，对于期货，只有买一价
Trade对象 订单的一次交易记录,一个订单可能分多次交易.
订单的一次交易记录,一个订单可能分多次交易
关于order/trader对象及订单处理
time: 交易时间, [datetime.datetime]对象
security：标的代码
amount: 交易数量
price: 交易价格
trade_id: 交易记录id
order_id: 对应的订单id
trades = get_trades()
for _trade in trades.values():
print('成交记录：'+str(_trade))
print('交易时间：{0}'.format(_trade.time))
print('对应的订单id：{0}'.format(_trade.order_id))
Order对象 买卖订单信息
买卖订单
关于order/trader对象及订单处理
以csv格式保存order、trade、position数据
status: 状态, 一个OrderStatus值
add_time: 订单添加时间, [datetime.datetime]对象
is_buy: bool值, 买还是卖，对于期货:
开多/平空 -> 买
开空/平多 -> 卖
amount: 下单数量, 不管是买还是卖, 都是正数
filled: 已经成交的股票数量, 正数
security: 股票代码
order_id: 订单ID
price: 平均成交价格, 已经成交的股票的平均成交价格(一个订单可能分多次成交)
avg_cost: 卖出时表示下卖单前的此股票的持仓成本, 用来计算此次卖出的收益. 买入时表示此次买入的均价(等同于price).
side: 多/空，'long'/'short'
action: 开/平， 'open'/'close'
commission：交易费用（佣金、税费等）
orders = order('000001.XSHE', 100)
print(orders)
if orders is None:
print("创建订单失败...")
else:
print("交易费用单：{0}".format(orders.commission))
print("是否买单：{0}".format(orders.is_buy))
print("订单状态：{0}".format(orders.status))
print("订单平均成交价格：{0}".format(orders.price))
注意
不可以在策略中保存当天的订单信息到下一个或者之后的交易日使用；
OrderStatus 订单状态
订单状态, Enum特性使用的第三方库(https://pypi.python.org/pypi/enum34)
获取订单状态的方法请参考上面Order对象
class OrderStatus(Enum):
# 订单新创建未委托，用于盘前/隔夜单，订单在开盘时变为 open 状态开始撮合
new = 8
# 订单未完成, 无任何成交
open = 0
# 订单未完成, 部分成交
filled = 1
# 订单完成, 已撤销, 可能有成交, 需要看 Order.filled 字段
canceled = 2
# 订单完成, 交易所已拒绝, 可能有成交, 需要看 Order.filled 字段
rejected = 3
# 订单完成, 全部成交, Order.filled 等于 Order.amount
held = 4
注意
订单状态数据类型为Enum，判断时可以转为字符串，示例代码如下：
def initialize(context):
run_daily(market_open, time='every_bar')
def market_open(context):
orders = order('000001.XSHE', 100)
print(orders)
# 如果创建订单成功, 则返回Order对象, 失败则返回None
if orders is None:
print("创建订单成功失败...")
else:
print(orders.is_buy)
print(orders.price)
print(orders.status)
# 注意返回的status数据类型为，enum 'OrderStatus'
print(type(orders.status))
# 判断订单的状态是否指定的状态，需要先转换为str类型
print(str(orders.status) == 'open')
print(str(orders.status) == 'held')
print('='*50)
OrderStyle 下单方式
具体订单处理方法请查看订单处理>>>
下单方式, 有如下子类
市价单
class MarketOrderStyle(OrderStyle):
def __init__(self, limit_price=None):
self.limit_price = limit_price
市价单示例
参数：
limit_price：科创板市价单的保护价，对非科创板标的无效。
# 在仓位0，以市价单买入平安银行股票100股
order('000001.XSHE', 100)
# 在仓位0，以市价单买入平安银行股票100股G
order('000001.XSHE', 100, MarketOrderStyle())
# 在仓位0中开一手沪深300指数期货的多单
order('IF1412.CCFX', 1 , side='long', pindex=0)
# 在仓位0，以市价单买入科创板天准科技股票200股，保护价为200
order('688003.XSHG', 200, MarketOrderStyle(200))
科创板保护价逻辑：
市价买入时成交的最高价格不高于本价格，若最优一档的价格高于该价格，剩余未成交部分撤单；
市价卖出时成交的最低价格不低于本价格，若最优一档的价格低于该价格，剩余未成交部分撤单；
限价单
class LimitOrderStyle(OrderStyle):
def __init__(self, limit_price):
self.limit_price = limit_price
限价单示例
# 以10块价格下一个限价单
order('000001.XSHE', 100, LimitOrderStyle(10.0))
# 在仓位1中以3600的限价单，平一手沪深300指数期货的空单
order('IF1412.CCFX', -1 , LimitOrderStyle(3600.0), side='short', pindex=1)
停止单
StopMarketOrderStyle(mode, stop_price)
StopLimitOrderStyle(mode, stop_price, limit_price)
使用方法： 在order/order_target/order_value/order_target_value函数中指定委托类型为停止单。停止单会在标的价格突破（向上或向下）时转化为对应的市价单或限价单
参数 mode："stop_loss", "take_profit"，指定该停止单是止盈模式还是止损模式，具体解释见下文 stop_price：停止单被触发的价格，当价格突破（向上或向下）时将停止单转为对应种类（市价单/限价单）的订单 limit_price：限价，同限价单
止盈模式与止损模式 若为止损单模式，平空、做多或买入时触发价必须大于最新价，平多、做空或卖出时触发价必须小于最新价； 若为止盈单模式，平多、做空或卖出时触发价必须大于最新价，平空、做多或买入时触发价必须小于最新价； 若触发价不满足条件，该停止单会立即触发
备注
停止单不会提前锁定持仓和资金，触发时不满足委托条件（如资金不足或可交易数量不足）直接委托失败
订单生效的时间仅限于标的交易时间，当天未完成的停止单盘后撤销
order_value/order_target_value使用停止单进行委托时，由value计算实际委托数量的规则：
实际委托数量 = value / 价格 / 保证金率 / 乘数
StopMarketOrderStyle以stop_price计算实际委托数量
StopLimitOrderStyle以limit_price计算实际委托数量
Event 事件对象
DividendsEvent - 分红送股事件
属性
name：事件的名称，这里为Dividends
pindex：子账户索引
security：标的代码
side：仓位方向，long/short
dividends：分红配送信息，一个字典列表，直接从数据中获取，通常只有一个元素。例如，税前分红可以用dividends[0]['bonus_pre_tax']表示，所有可能的key如下：
date：发生分红送股的日期
scale_factor：配送股比例（股票，场内基金）
bonus_pre_tax：税前分红（股票，场内基金）
bonus_post_tax：税后分红（场内基金）
ForcedLiquidationEvent：强行平仓事件
属性
name：事件的名称，这里为ForcedLiquidation
pindex：子账户索引
security：标的
side：仓位方向，long/short
amount：平仓数量
其他函数
名称 描述
record ♠ 画图函数
record(**kwargs)
回测环境/模拟专用API
如调用该函数，需要从回测开始时调用，不支持在回测周期中间时段调用
我们会帮您在图表上画出收益曲线和基准的收益曲线，您也可以调用record函数来描画额外的曲线。 因为我们是按天展现的，如果您使用按分钟回测，我们画出的点是您最后一次调用record的值（不是每分钟的）。 以16:00为界限，16:00之后绘制的属于第二天。
参数 一个或多个key=value形式的参数，key为曲线名称，value为值（不能是列表）
返回 None
示例
# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):
# 开启动态复权模式(真实价格)
set_option('use_real_price', True)
# 设置日志级别为info
log.set_level('order', 'info')
def handle_data(context, data):
d = data['000001.XSHE']
# d是一个SecurityUnitData结构体，会画出每个单元时间(天或分钟)的平均价,开始价,结束价
record(price=d.price, open=d.open, close=d.close)
# 也可以画一条值为100的直线
record(price=100)
send_message ♠ 发送自定义消息
send_message(message, channel='weixin')
聚宽官网实时运行模拟交易专用API
给用户自己发送消息, 暂时只支持微信消息.
参数 message: 消息内容. 字符串. channel: 消息渠道, 暂时只支持微信: weixin. 默认值是 weixin
返回值 True/False, 表示是否发送成功. 当发送失败时, 会在日志中显示错误信息.
注意
要使用模拟交易发送微信功能, 必须绑定及开启微信通知；
此功能只能在 聚宽官网的实时运行模拟交易 中使用, 回测中使用会直接忽略, 无任何提示；有关实时和延时运行
请注意区分自定义消息和下单通知，send_message对应的是自定义微信消息，下单通知是模拟交易策略有下单时（交易详情页面有下单记录）同时发送微信消息；
自定义消息只要绑定了微信，都会发送；下单信息只有开启具体模拟交易的微信通知开关，此策略才发送微信消息；
下单通知：每个账号每天最多60条；自定义消息每个账号每天最多 5 条, 超出会发送失败，需要更多条数可以使用积分兑换
自定义消息长度不得超过 200 个字符, 也不能包含回车和换行这些特殊字符，否则会发送失败
一个账号模拟交易只能被一个用户绑定，多个微信绑定后，前面失效，以最后一个绑定的微信号为准
示例
send_message("测试消息")
log 日志log信息
log.error(content)
log.warn(content)
log.info(content)
log.debug(content)
print(content1, content2, ...)
分级别打log,跟python的logging模块一致 print输出的结果等同于log.info, 但是print后面的每一个元素会占用一行
参数 参数可以是字符串、对象等
返回 None
示例
log.info(history(10)) # 打印出 history(10)返回的结果
log.info("Selling %s, amount=%s", security, amount) # 打印出一个格式化后的字符串
print(history(10), data, context.portfolio)
设定log级别：log.set_level
log.set_level(name, level)
设置不同种类的log的级别, 低于这个级别的log不会输出. 所有log的默认级别是debug，为了降低排查问题的难度，建议日志级别保持为默认级别(不设置日志级别，或者设置log.set_level('order', 'info'))。
参数 name: 字符串, log种类, 必须是'order', 'history', 'strategy'中的一个, 含义分别是:
order: 调用order系列API产生的log
history: 调用history系列API(history/attribute_history/get_price)产生的log
strategy: 您自己在策略代码中打的log
system：系统日志，除以上三类之外的日志
level: 字符串, 必须是'debug', 'info', 'warning', 'error'中的一个, 级别: debug < info < warning < error
返回 None
示例
# 设置日志级别为debug
log.set_level('order', 'debug')
**注意**
- 尽量设置日志级别为debug，或者不设置（使用系统默认级别），有利于您快速的发现问题；
- 模拟交易中，需要修改日志级别，可以在after_code_changed中，重新设置日志级别。
write_file 将回测或模拟交易数据写入到投资研究文件中
write_file(path, content, append=False)
将回测或者模拟交易的数据写入投资研究path文件, 写入后, 您可以立即在研究模块中看到这个文件,默认在投资研究的根目录
在回测及模拟交易中读取/写入研究中不同格式的文件
参数
path: 相对路径, 相对于您的私有空间的根目录的路径
content: 文件内容, str或者unicode, 如果是unicode, 则会使用UTF-8编码再存储.可以是二进制内容.
append: 是否是追加模式, 当为False会清除原有文件内容，默认为False.
返回 None 如果写入失败(一般是因为路径不合法), 会抛出异常
示例
write_file("test.txt", "hello world")
# 写入沪深300的股票到HS300.stocks.json文件中
import json
write_file('HS300.stocks.json', json.dumps(get_index_stocks('000300.XSHG')))
# 把 DataFrame 表保存到文件
df = attribute_history('000001.XSHE', 5, '1d') #获取DataFrame表
write_file('df.csv', df.to_csv(), append=False) #写到文件中
## 详细用法可以参考文档：https://www.joinquant.com/post/580 以及 https://www.joinquant.com/view/community/detail/a9f7577b37265f78ffc2c6bb2467d47e?type=1
read_file 在回测或者模拟交易中读取您研究中文件
read_file(path)
在回测及模拟交易中读取你的私有文件(您的私有文件可以在研究模块中看到)
在回测及模拟交易中读取/写入研究中不同格式的文件
参数 path: 相对路径, 相对于您的私有空间的根目录的路径
返回 返回文件的原始内容, 不做任何decode.
示例
#解析json文件
import json
content = read_file('HS300.stocks.json')
securities = json.loads(content)
log.info(securities)
#解析csv文件（python2环境）
import pandas as pd
from six import StringIO
body=read_file("open.csv")
data=pd.read_csv(StringIO(body))
#解析csv文件（python3环境）
import pandas as pd
from six import BytesIO
body=read_file("open.csv")
data=pd.read_csv(BytesIO(body))
## 详细用法可以参考文档：https://www.joinquant.com/post/580
注意
不能在官网的回测及模拟中读取您本地的文件，本地文件需要上传到官网的投资研究中；
支持读取csv, excel, json等格式文件，具体教程参考在回测及模拟交易中读取研究中不同格式的文件；
注意区分Python2和Python3，
自定义python库 自定义私人的Python库文件
您可以在把.py文件放在'研究'的根目录, 然后在回测中就可以通过import的方式来引用此文件. 比如
研究根目录/mylib.py:
#-*- coding: utf-8 -*-
# 如果你的文件包含中文, 请在文件的第一行使用上面的语句指定你的文件编码
# 用到策略及数据相关API请加入下面的语句(如果要兼容研究使用可以使用 try except导入
from kuanke.user_space_api import *
my_stocks = get_index_stocks('000300.XSHG')
在策略代码中:
# 导入自己创建的库
from mylib import *
def initialize(context):
log.info(my_stocks)
注意
此方法主要用来读取研究根目录中的.py文件，读取其他格式的文件请参考read_file;
暂时只能import研究根目录下的.py文件, 还不能import子目录下的文件(比如通过 import a.b.c 来引用a/b/c.py)
create_backtest 通过一个策略ID从研究中创建回测
create_backtest(algorithm_id, start_date, end_date, frequency="day", initial_cash=10000, initial_positions=None, extras=None, name=None, code="", benchmark=None, python_version=2, use_credit=False)
通过一个策略ID从研究中创建回测，只能在研究中使用，目前不支持在回测及模拟交易中使用；
参数：
algorithm_id: 策略ID，从策略编辑页的 url 中获取, 比如 '/algorithm/index/edit?algorithmId=xxxx'，则策略ID为: xxxx。如下图所示：
start_date: 回测开始日期
end_date: 回测结束日期
frequency: 数据频率，支持 day, minute, tick
initial_cash: 初始资金
extras: 额外参数，一个 dict， 用于设置全局的 g 变量，如 extras={'x':1, 'y':2}，则回测中 g.x = 1, g.y = 2，需要注意的是，该参数的值是
在 initialize 函数执行之后
才设置给 g 变量的，所以这会覆盖掉 initialize 函数中 g 变量同名属性的值
name: 回测名, 用于指定回测名称, 如果没有指定则默认采用策略名作为回测名
initial_positions: 初始持仓。持仓会根据价格换成现金加到初始资金中，如果没有给定价格则默认获取股票最近的价格。格式如下:
initial_positions = [
{
'security':'000001.XSHE',
'amount':'100',
},
{
'security':'000063.XSHE',
'amount':'100',
'avg_cost': '1.0'
},
]
code：策略代码。现在支持从研究中传入策略代码进行回测。指定之后将使用传入的代码来创建回测。
benchmark: 为回测设置基准。默认为None，表示使用策略中原有set_benchmark设置的基准。若不为None，则表示使用当前传入的基准覆盖原策略的基准。benchmark支持的基准同set_benchmark
python_version: 创建回测的python的版本，已废弃参数,目前只支持python3内核
use_credit:是否允许消耗积分新建回测。当每个自然日内编译运行、回测超过免费时间时，继续运行每30分钟需消耗2积分。默认为False，表示不允许消耗积分新建回测，设为True表示接受消耗积分新建回测。需注意，对于已经在运行中的回测，此配置不生效。
返回：
一个字符串, 即 backtest_id
示例一：
algorithm_id = "xxxx"
extra_vars = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}
initial_positions = [
{
'security':'000001.XSHE',
'amount':'100',
},
{
'security':'000063.XSHE',
'amount':'100',
'avg_cost': '1.0'
},
]
params = {
"algorithm_id": algorithm_id,
"start_date": "2015-10-01",
"end_date": "2016-07-31",
"frequency": "day",
"initial_cash": "1000000",
"initial_positions": initial_positions,
"extras": extra_vars,
}
created_bt_id = create_backtest(**params)
print(created_bt_id)
示例二，在研究中指定回测用策略代码：
code = """
# 导入函数库
from jqdata import *
# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):
# 设定沪深300作为基准
set_benchmark('000300.XSHG')
# 开启动态复权模式(真实价格)
set_option('use_real_price', True)
# 输出内容到日志 log.info()
log.info('初始函数开始运行且全局只运行一次')
# 过滤掉order系列API产生的比info级别低的log
# log.set_level('order', 'info')
### 股票相关设定 ###
# 股票类每笔交易时的手续费是：买入时佣金万分之三，卖出时佣金万分之三加千分之一印花税, 每笔交易佣金最低扣5块钱
set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock')
## 运行函数（reference_security为运行时间的参考标的；传入的标的只做种类区分，因此传入'000300.XSHG'或'510300.XSHG'是一样的）
# 开盘前运行
run_daily(before_market_open, time='09:00', reference_security='000300.XSHG')
# 开盘时运行
run_daily(market_open, time='09:30', reference_security='000300.XSHG')
# 收盘后运行
run_daily(after_market_close, time='15:30', reference_security='000300.XSHG')
## 开盘前运行函数
def before_market_open(context):
# 输出运行时间
log.info('函数运行时间(before_market_open)：'+str(context.current_dt.time()))
# 给微信发送消息（添加模拟交易，并绑定微信生效）
send_message('美好的一天~')
# 要操作的股票：平安银行（g.为全局变量）
g.security = '000001.XSHE'
## 开盘时运行函数
def market_open(context):
log.info('函数运行时间(market_open):'+str(context.current_dt.time()))
security = g.security
# 获取股票的收盘价
close_data = attribute_history(security, 5, '1d', ['close'])
# 取得过去五天的平均价格
MA5 = close_data['close'].mean()
# 取得上一时间点价格
current_price = close_data['close'][-1]
# 取得当前的现金
cash = context.portfolio.available_cash
# 如果上一时间点价格高出五天平均价1%, 则全仓买入
if current_price > 1.01*MA5:
# 记录这次买入
log.info("价格高于均价 1%%, 买入 %s" % (security))
# 用所有 cash 买入股票
order_value(security, cash)
# 如果上一时间点价格低于五天平均价, 则空仓卖出
elif current_price < MA5 and context.portfolio.positions[security].closeable_amount > 0:
# 记录这次卖出
log.info("价格低于均价, 卖出 %s" % (security))
# 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
order_target(security, 0)
## 收盘后运行函数
def after_market_close(context):
log.info(str('函数运行时间(after_market_close):'+str(context.current_dt.time())))
#得到当天所有成交记录
trades = get_trades()
for _trade in trades.values():
log.info('成交记录：'+str(_trade))
log.info('一天结束')
log.info('##############################################################')
"""
algorithm_id = "xxxx"
extra_vars = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}
initial_positions = [
{
'security':'000001.XSHE',
'amount':'100',
},
{
'security':'000063.XSHE',
'amount':'100',
'avg_cost': '1.0'
},
]
params = {
"algorithm_id": algorithm_id,
"start_date": "2015-10-01",
"end_date": "2016-07-31",
"frequency": "day",
"initial_cash": "1000000",
"initial_positions": initial_positions,
"extras": extra_vars,
}
created_bt_id = create_backtest(code=code, **params)
get_backtest 研究中获取回测与模拟交易信息
gt = get_backtest(backtest_id)
研究中获取回测与模拟交易信息，只能在研究中使用，目前不支持在回测及模拟交易中使用；使用方法及参考教程：
参数优化及并行回测参考教程
区分create_backtest(策略ID)和get_backtest(回测ID)
create_backtest与get_backtest
参数：
backtest_id: 回测ID，从回测详情页以及模拟交易详情页的 url 中获取, 比如 '/algorithm/backtest/detail?backtestId='以及'/algorithm/live/index?backtestId='，则回测ID为:xxxx。如下图所示：
img
返回：
gt.get_status():获取回测状态. 返回一个字符串，其含义分别为：
none: 未开始
running: 正在进行
done: 完成
failed: 失败
canceled: 取消
paused: 暂停
deleted: 已删除
gt.get_params()：获得回测参数. 返回一个 dict, 包含调用 create_backtest 时传入的所有信息. (注： algorithm_id，initial_positions，extras 只有在研究中创建的回测才能取到)
gt.get_results()：获得收益曲线. 返回一个 list，每个交易日是一个 dict，键的含义如下：
time: 时间
returns: 收益
benchmark_returns: 基准收益
如果没有收益则返回一个空的 list
gt.get_positions(start_date=None, end_date=None)：获得持仓详情. 返回一个 list，默认取所有回测时间段内的数据。每个交易日为一个 dict，键的含义为：
time: 时间
amount: 持仓数量,
avg_cost: 开场均价,
closeable_amount: 可平仓数量,
daily_gains: 当日收益,
gains: 累积收益,
hold_cost: 持仓成本（期货）,
margin: 保证金,
price: 当前价格,
security: 标的代码,
security_name: 标的名,
side: 仓位方向,
today_amount: 今开仓量
如果没有持仓则返回一个空的 list
gt.get_orders(start_date=None, end_date=None)：获得交易详情. 返回一个 list，默认取所有回测时间段内的数据。每个交易日为一个 dict，键的含义为：
time: 时间
action: 开平仓，'open'/'close',
amount: 数量,
commission: 手续费,
filled: 已成交量,
gains: 收益,
limit_price: 限价单委托价,
match_time: 最新成交时间,
price: 成交价,
security: 标的代码,
security_name: 标的名,
side: 仓位方向,
status: 订单状态,
time: 委托时间,
type: 委托方式，市价单/限价单
如果没有交易则返回一个空的 list
gt.get_records()：获得所有 record 记录. 返回一个 list，每个交易日为一个 dict，键是 time 以及调用 record() 函数时设置的值.
gt.get_risk()：获得总的风险指标. 返回一个 dict，键是各类收益指标数据，如果没有风险指标则返回一个空的 dict.
gt.get_period_risks()：获得分月计算的风险指标. 返回一个 dict，键是各类指标, 值为一个 pandas.DataFrame. 如果没有风险指标则返回一个空的 dict.
gt.get_balances(start_date=None, end_date=None): 获取回测每日市值. 返回一个 list，默认取所有回测时间段内的数据。每个交易日为一个 dict
示例：
gt = get_backtest("xxxx")
gt.get_status() # 获取回测状态
gt.get_params() # 获取回测参数
gt.get_results() # 获取收益曲线
gt.get_positions() # 获取所有持仓列表
gt.get_orders() # 获取交易列表
gt.get_records() # 获取所有record()记录
gt.get_risk() # 获取总的风险指标
gt.get_period_risks() # 获取分月计算的风险指标
gt.get_balances() # 获取回测每日市值
normalize_code 股票代码格式转换
normalize_code()
将其他形式的股票代码转换为聚宽可用的股票代码形式。
仅适用于A股市场股票代码、期货以及场内基金代码，输入字符串格式或int格式的其他形式标的代码,也支持list或tuple来转换多个标的代码
示例
#输入
codes = ('000001', 'SZ000001', '000001SZ', '000001.sz', '000001.XSHE')
print(normalize_code(codes ))
#输出
['000001.XSHE', '000001.XSHE', '000001.XSHE', '000001.XSHE', '000001.XSHE']
enable_profile ♠ 性能分析
enable_profile()
回测环境专用API
开启性能分析功能, 请在所有代码之前调用这句话(即在策略编译页面的代码编辑框最上方放置该代码), 只在点击 '运行回测' 运行的时候才能看到性能分析结果. 开启性能分析之后, 你会在回测结果页面看到性能分析结果. 请注意, 不需要时, 请不要调用此函数, 因为它本身会影响程序性能. 对于耗时较长的回测, 建议开启性能分析后先回测一个较短的周期比如一周来分析耗时优化代码, 避免运行时间过长 结果示例(真实输出中没有中文说明):
// 时间单位: 微秒
Timer unit: 1e-06 s
// 函数执行总时间
Total time: 0.00277 s
// 文件名
File: user_code.py
// 函数名
Function: initialize at line 3
// 行号, 这一行执行次数,总执行时间,每次执行时间, 这一行执行时间在整个函数的比例
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
3 def initialize(context):
4 # 定义一个全局变量, 保存要操作的股票
5 # 000001(股票:平安银行)
6 1 31 31.0 1.1 g.security = '000001.XSHE'
7 # 初始化此策略
8 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
9 1 2739 2739.0 98.9 set_universe([g.security])
Total time: 0.426325 s
File: user_code.py
Function: handle_data at line 12
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
12 def handle_data(context, data):
13 122 398 3.3 0.1 security = g.security
14 # 取得过去五天的平均价格
15 122 168565 1381.7 39.5 average_price = data[security].mavg(5)
16 # 取得上一时间点价格
17 122 493 4.0 0.1 current_price = data[security].price
18 # 取得当前的现金
19 122 240 2.0 0.1 cash = context.portfolio.available_cash
20
21 # 如果上一时间点价格高出五天平均价1%, 则全仓买入
22 122 396 3.2 0.1 if current_price > 1.01*average_price:
23 # 计算可以买多少只股票
24 30 124 4.1 0.0 number_of_shares = int(cash/current_price)
25 # 购买量大于0时，下单
26 30 56 1.9 0.0 if number_of_shares > 0:
27 # 买入股票
28 30 83190 2773.0 19.5 order(security, +number_of_shares)
29 # 记录这次买入
30 30 16202 540.1 3.8 log.info("Buying %s" % (security))
31 # 如果上一时间点价格低于五天平均价, 则空仓卖出
32 92 1119 12.2 0.3 elif current_price < average_price and context.portfolio.positions[security].amount > 0:
33 # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
34 13 86702 6669.4 20.3 order_target(security, 0)
35 # 记录这次卖出
36 13 8210 631.5 1.9 log.info("Selling %s" % (security))
37 # 画出上一时间点价格
38 122 60630 497.0 14.2 record(stock_price=data[security].price)
策略组合操作
名称 描述
set_subportfolios 初始化策略子账户 subportfolios
set_subportfolios([SubPortfolioConfig(cash,type), ... ])
初始化或者修改 subportfolios 的配置，只能在 initialize 中调用, 每个 SubPortfolioConfig 中 cash 的和应该等于总的初始资金
SubPortfolioConfig 参数
SubPortfolioConfig(cash,type)
cash: 仓位初始资金
type: 可操作标的的类型，'stock' / 'index_futures' / 'futures' / 'stock_margin' / 其中 stock 包括股票和基金，index_futures 指金融期货，futures 包含股指期货和商品期货，stock_margin 为融资融券账户
示例
## 设置多个账户
# 获取初始资金，并等分为三份
init_cash = context.portfolio.starting_cash/3
# 设定subportfolios[0]为 股票和基金仓位，初始资金为 init_cash 变量代表的数值
# 设定subportfolios[1]为 金融期货仓位，初始资金为 init_cash 变量代表的数值
# 设定subportfolios[2]为 融资融券账户，初始资金为 init_cash 变量代表的数值
set_subportfolios([SubPortfolioConfig(cash=init_cash, type='stock'),\
SubPortfolioConfig(cash=init_cash, type='futures'),\
SubPortfolioConfig(cash=init_cash, type='stock_margin')])
SubPortfolio 子账户信息
某个仓位的资金，标的信息，如不使用 SubPortfolioConfig 设置多仓位，默认只有subportfolios[0]一个仓位，Portfolio 指向该仓位。每个策略最多可以创建100个 subportfolio。
有关 SubPortfolio 详情见对象 - SubPortfolio
transfer_cash 账户间转移资金
transfer_cash(from_pindex, to_pindex, cash)
从序号为 from_pindex 的 subportfolio 转移 cash 到序号为 to_pindex 的 subportfolio 资金转移及时到账
示例
# 从subportfolio[0] 向 subportfolio[1] 转移 500000
transfer_cash(from_pindex=0, to_pindex=1, cash=500000)
Tick 级策略专用函数
Tick级回测模拟需要权限才可以开通：立即加入会员获取tick权限或者使用积分兑换tick权限
注意Tick级回测必须使用真实价格模式，设置方式详见设置真实价格模式
注意run_daily(??,'every_bar')注册的函数及handle_data不会在tick频率的策略中调用)
股票部分：支持 2017-01-01 至今的tick数据，提供买五卖五数据，每3秒一次快照
期货部分：支持 2010-01-01 至今的tick数据，提供买一卖一数据，每0.5秒一次快照
场内基金：支持 2019-01-01 至今的tick数据，提供买五卖五盘口数据，每3秒一次快照
指数：支持 2017-01-01 至今的tick数据，每3秒一次快照
Tick级专用API
名称 描述
handle_tick 策略运行
handle_tick(context, tick)
该函数在策略订阅的标的产生 tick 事件时被调用一次。如果没有 tick 事件， 则不会被调用。
参数
context: context 对象, 存放有当前的账户/标的持仓信息
tick: tick 对象， 存放了触发 handle_tick 事件的 tick 数据。
返回
None
示例
def handle_tick(context, tick):
log.info(tick)
subscribe 订阅标的的 tick 事件
subscribe(security, frequency)
订阅标的的 tick 事件， 必须在频率为 tick 的回测、模拟中使用。
参数
security：要订阅的标的代码或代码列表。目前支持订阅股票、期货、中证指数、场内基金，不能直接订阅主力合约、期货指数合约代码。 每个策略，回测中不限订阅标的数量，模拟交易时中最多可同时订阅100个标的。
frequency：目前必须使用'tick'
unsubscribe 取消订阅标的的 tick 事件
unsubscribe(security, frequency)
取消订阅标的的 tick 事件
参数
security：要取消订阅的标的代码或代码列表。
frequency：目前必须使用'tick'
unsubscribe_all 取消订阅所有 tick 事件
unsubscribe_all()
取消订阅所有 tick 事件
Tick级示例策略
示例1：
# 回测时间段2019-06-03到2019-06-04，运行频率设置为tick
# 初始化
def initialize(context):
# 获取起始资金
init_cash = context.portfolio.starting_cash
# 交易品种为期货
set_subportfolios([SubPortfolioConfig(cash=init_cash, type='futures')])
# 定义一个全局变量, 保存要操作的期货
g.code1 = 'RB1909.XSGE'
# 08:30运行自定义开盘前运行函数
run_daily(before_market_open, time='08:30', reference_security='RB9999.XSGE')
# 15:30运行自定义收盘后运行函数
run_daily(after_market_open, time='15:30', reference_security='RB9999.XSGE')
# 开盘前运行函数
def before_market_open(context):
# 订阅要操作的期货
subscribe(g.code1, 'tick')
# 有tick事件时运行函数
def handle_tick(context, tick):
# 获取最新的 tick 数据
tick_data = get_current_tick(g.code1)
print(tick_data)
# 收盘后运行函数
def after_market_close(context):
# 取消今天订阅的标的
unsubscribe_all()
示例2：
# 导入函数库
import jqdata
def initialize(context):
set_benchmark('000300.XSHG')
set_option('use_real_price', True)
set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock')
def before_trading_start(context):
subscribe('000001.XSHE','tick')
def handle_tick(context, tick):
log.info(tick)
def after_trading_end(context):
unsubscribe_all()
融资融券专用函数
初始化融资融券账户
初始化的仓位是不允许直接进行融资融券操作的，因为初始默认 subportfolios[0] 中 SubPortfolioConfig 的 type = 'stock'，只允许买卖股票与场内基金等。
因此要进行融资融券，您需要设定 SubPortfolioConfig 的 type = 'stock_margin'，具体方法如下：
def initialize(context):
## 设置单个账户
# 获取初始资金
init_cash = context.portfolio.starting_cash
# 设定账户为融资融券账户，初始资金为 init_cash 变量代表的数值（如不使用设置多账户，默认只有subportfolios[0]一个账户，Portfolio 指向该账户。）
set_subportfolios([SubPortfolioConfig(cash=init_cash, type='stock_margin')])
— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —
## 设置多个账户
# 获取初始资金，并等分为三份
init_cash = context.portfolio.starting_cash/3
# 设定subportfolios[0]为 股票和基金仓位，初始资金为 init_cash 变量代表的数值
# 设定subportfolios[1]为 金融期货仓位，初始资金为 init_cash 变量代表的数值
# 设定subportfolios[2]为 融资融券账户，初始资金为 init_cash 变量代表的数值
set_subportfolios([SubPortfolioConfig(cash=init_cash, type='stock'),\
SubPortfolioConfig(cash=init_cash, type='index_futures'),\
SubPortfolioConfig(cash=init_cash, type='stock_margin')])
融资融券专用API
注意：get_marginsec_stocks和get_margincash_stocks无法获取当前未完结交易日的数据，因为交易所的数据尚未生成。
名称 描述
margincash_interest_rate 设置融资利率
set_option('margincash_interest_rate', value)
设定融资利率, 默认 8%
参数
value: 融资利率的值, 默认 8%
示例
# 设定融资利率: 年化8%
set_option('margincash_interest_rate', 0.08)
margincash_margin_rate 设置融资保证金比率
set_option('margincash_margin_rate', value)
设置融资保证金比率, 默认 100%
参数
value: 融资保证金比率的值, 默认 100%
示例
# 设置融资保证金比率: 150%
set_option('margincash_margin_rate', 1.5)
marginsec_interest_rate 设置融券利率
set_option('marginsec_interest_rate', value)
设定融券利率: 年化 10%, 默认 10%
参数
value: 融券利率的值, 默认 10%
示例
# 设定融券利率: 年化10%
set_option('marginsec_interest_rate', 0.10)
marginsec_margin_rate 设置融券保证金比率
set_option('marginsec_margin_rate', value)
设定融券保证金比率: 150%, 默认 100%
参数
value: 融券保证金比率的值, 默认 100%
示例
# 设定融券保证金比率: 150%
set_option('marginsec_margin_rate', 1.5)
margincash_open 融资买入
margincash_open(security, amount, style=None, pindex=0)
融资买入
参数
security: 标的代码
amount: 数量
style: 参见OrderStyle, None代表MarketOrder
pindex: 在使用set_subportfolios创建了多个仓位时，指定subportfolio 的序号, 从 0 开始, 比如 0为 指定第一个 subportfolio, 1 为指定第二个 subportfolio，默认为0。
返回 Order对象或者None, 如果创建委托成功, 则返回Order对象, 失败则返回None
示例
# 融资买入平安银行 1000 股
margincash_open('000001.XSHE', 1000)
margincash_close 卖券还款
margincash_close(security, amount, style=None, pindex=0)
卖券还款
参数
security: 标的代码
amount: 数量
style: 参见OrderStyle, None代表MarketOrder
pindex: 在使用set_subportfolios创建了多个仓位时，指定subportfolio 的序号, 从 0 开始, 比如 0为 指定第一个 subportfolio, 1 为指定第二个 subportfolio，默认为0。
返回 Order对象或者None, 如果创建委托成功, 则返回Order对象, 失败则返回None
示例
# 卖出 1000 股平安银行用以还款
margincash_close('000001.XSHE', 1000)
margincash_direct_refund 直接还款
margincash_direct_refund(value, pindex=0)
直接还款
参数
value: 还款金额
返回 None
示例
# 还款 100000 元
margincash_direct_refund(100000)
marginsec_open 融券卖出
marginsec_open(security, amount, style=None, pindex=0)
融券卖出
参数
security: 标的代码
amount: 数量
style: 参见OrderStyle, None代表MarketOrder
pindex: 在使用set_subportfolios创建了多个仓位时，指定subportfolio 的序号, 从 0 开始, 比如 0为 指定第一个 subportfolio, 1 为指定第二个 subportfolio，默认为0。
返回 Order对象或者None, 如果创建委托成功, 则返回Order对象, 失败则返回None
示例
# 融券卖出 1000 股 平安银行
marginsec_open('000001.XSHE', 1000)
marginsec_close 买券还券
marginsec_close(security, amount, style=None, pindex=0)
买券还券
参数
security: 标的代码
amount: 数量
style: 参见OrderStyle, None代表MarketOrder
pindex: 在使用set_subportfolios创建了多个仓位时，指定subportfolio 的序号, 从 0 开始, 比如 0为 指定第一个 subportfolio, 1 为指定第二个 subportfolio，默认为0。
返回 Order对象或者None, 如果创建委托成功, 则返回Order对象, 失败则返回None
示例
# 买入 1000 股平安银行用以还券
marginsec_close('000001.XSHE', 1000)
marginsec_direct_refund 直接还券
marginsec_direct_refund(security, amount, pindex=0)
直接还券
参数
security: 标的代码
amount: 数量
pindex: 在使用set_subportfolios创建了多个仓位时，指定subportfolio 的序号, 从 0 开始, 比如 0为 指定第一个 subportfolio, 1 为指定第二个 subportfolio，默认为0。
返回 None
示例
## 如果账户持仓中"有" 1000股 平安银行
# 直接还 1000 股平安银行
marginsec_direct_refund('000001.XSHE', 1000)
— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —
## 如果账户持仓中"没有" 1000股 平安银行
# 需先买入 1000 股平安银行
order('000001.XSHE', 1000)
# 再直接还 1000 股平安银行
marginsec_direct_refund('000001.XSHE', 1000)
get_margincash_stocks 获取融资标的列表
get_margincash_stocks()
参数 date: 查询日期，回测模块中若不填，日期默认为回测的日期；研究模块中若不填，默认为最新日期；也可指定日期。
返回 返回上交所、深交所最近一次披露的的可融资标的列表的list。
示例
# 获取融资标的列表，并赋值给 margincash_stocks
margincash_stocks = get_margincash_stocks()
# 判断平安银行是否在可融资列表
>>> '000001.XSHE' in get_margincash_stocks()
>>> True
get_marginsec_stocks 获取融券标的列表
get_marginsec_stocks(date=None)
参数 date: 查询日期，回测模块中若不填，日期默认为回测的日期；研究模块中若不填，默认为最新日期；也可指定日期。
返回 返回上交所、深交所最近一次披露的的可融券标的列表的list。
示例
# 获取融券标的列表，并赋值给 marginsec_stocks
marginsec_stocks= get_marginsec_stocks()
# 判断平安银行是否在可融券列表
>>> '000001.XSHE' in get_marginsec_stocks()
>>> True
get_mtss 获取融资融券信息
from jqdata import *
get_mtss(security_list, start_date=None, end_date=None, fields=None, count=None)
获取一只或者多只股票在一个时间段内的融资融券信息
注： 需导入 jqdata 模块，即在策略或研究起始位置加入
from jqdata import *
参数
security_list: 一只股票代码或者一个股票代码的 list
start_date: 开始日期, 与 count 二选一, 不可同时使用. 一个字符串或者 [datetime.datetime]/[datetime.date] 对象, 默认为平台提供的数据的最早日期
end_date: 结束日期, 一个字符串或者 [datetime.date]/[datetime.datetime] 对象, 默认为 datetime.date.today()
count: 数量, 与 start_date 二选一，不可同时使用, 必须大于 0. 表示返回 end_date 之前 count 个交易日的数据, 包含 end_date
fields: 字段名或者 list, 可选. 默认为 None, 表示取全部字段, 各字段含义如下：
字段名 含义
date 日期
sec_code 股票代码
fin_value 融资余额（元）
fin_buy_value 融资买入额（元）
fin_refund_value 融资偿还额（元）
sec_value 融券余量（股）
sec_sell_value 融券卖出量（股）
sec_refund_value 融券偿还量（股）
fin_sec_value 融资融券余额（元）
返回
返回一个 [pandas.DataFrame] 对象，默认的列索引为取得的全部字段. 如果给定了 fields 参数, 则列索引与给定的 fields 对应.
示例
# 导入聚宽函数库
from jqdata import *
# 获取一只股票的融资融券信息
get_mtss('000001.XSHE', '2016-01-01', '2016-04-01')
get_mtss('000001.XSHE', '2016-01-01', '2016-04-01', fields=["date", "sec_code", "fin_value", "fin_buy_value"])
get_mtss('000001.XSHE', '2016-01-01', '2016-04-01', fields="sec_sell_value")
# 获取多只股票的融资融券信息
get_mtss(['000001.XSHE', '000002.XSHE', '000099.XSHE'], '2015-03-25', '2016-01-25')
get_mtss(['000001.XSHE', '000002.XSHE', '000099.XSHE'], '2015-03-25', '2016-01-25', fields=["date", "sec_code", "sec_value", "fin_buy_value", "sec_sell_value"])
# 获取股票 000001.XSHE 在日期 2016-06-30 往前 20 个交易日的融资融券信息
get_mtss('000001.XSHE', end_date="2016-06-30", count=20)
# 获取股票 000001.XSHE 往前 20 个交易日的融资融券信息
get_mtss('000001.XSHE', count=20)
期货策略专用函数
初始化期货账户
初始化的仓位是不允许直接买卖期货的，因为初始默认 subportfolios[0] 中 SubPortfolioConfig 的 type = 'stock'，只允许买卖股票与场内基金等。
因此要买卖期货，您需要设定 SubPortfolioConfig 的 type = 'futures'，具体方法如下：
def initialize(context):
## 设置单个账户
# 获取初始资金
init_cash = context.portfolio.starting_cash
# 设定账户为金融账户，初始资金为 init_cash 变量代表的数值（如不使用设置多账户，默认只有subportfolios[0]一个账户，Portfolio 指向该账户。）
set_subportfolios([SubPortfolioConfig(cash=init_cash, type='futures')])
# 设置运行函数的参考(market_open为自定义函数，需要自己实现；参考标的默认为沪深300，需要根据策略自己设置，下面只是举例)
run_daily(market_open, time='every_bar', reference_security='CU9999.XSGE')
期货信息
名称 描述
主力连续合约 主力连续合约信息
期货合约的生存周期是有限的，到合约最后交易日后就要交割。因此我们根据持仓量对期货合约进行拼接，形成主力连续合约。
合约代码：品种代码+9999.交易所后缀，例如 AG9999.XSGE(白银主力合约)、Y9999.XDCE(豆油主力合约)。
主力合约定义：如果某合约持仓量连续2天为同一个品种中最大的（金融期货限定主力只从最近的两个合约中选取），且该合约相对于当前主力合约为远期合约，则自动变成主力合约。不会在日内进行主力合约切换。
不可直接对主力合约进行下单。请使用get_dominant_future获取主力合约对应的具体合约。
主要期货交易所的主力合约及品种指数代码列表
品种指数 品种指数信息
期货品种指数合约定义 : 期货品种指数数据使用前一天的持仓量加权平均
合约代码: 品种代码+8888.交易所后缀，如 AG8888.XSGE(白银合约指数)、Y8888.XDCE(豆油品种指数)
不可以对品种指数下单，请获取具体合约进行交易
主要期货交易所的主力合约及品种指数代码列表
期货注意事项 期货策略注意事项
有夜盘的商品期货的一个交易日从前一天晚上 21:00 开始
每日在16:00:00结算, 对于期货, 使用结算价结算
期货持仓到交割日，没有手动交割，系统会以当天结算价平仓, 没有手续费, 不会有交易记录
股指期货平今手续费默认为万分之六点九
期货专用API
了解更多:关于下单函数的说明
名称 描述
get_dominant_future 获取主力合约对应的标的
get_dominant_future(underlying_symbol, date=None)
参数
underlying_symbol: 期货合约品种，如 'AG'(白银)
date: 查询日期，回测模块中若不填，日期默认为回测的日期；研究模块中若不填，默认为最新日期；也可指定日期。
返回
主力合约对应的期货合约
示例
# 获取某一天的主力合约对应的期货合约代码（策略当前日期是20160801）
>>> get_dominant_future('IF')
# 输出
'IF1608.CCFX'
get_future_contracts 期货可交易合约列表
get_future_contracts(security, date=None)
获取某期货品种在策略当前日期的可交易合约标的列表
参数
security: 期货合约品种，如 'AG'(白银)
date: 查询日期，回测模块中若不填，日期默认为回测的日期；研究模块中若不填，默认为最新日期；也可指定日期。
返回
某期货品种在策略当前日期的可交易合约标的列表
示例
# 获取某一天的主力合约对应的期货合约代码（策略当前日期是20160601）
get_future_contracts('IF')
# 输出
[u'IF1606.CCFX', u'IF1607.CCFX', u'IF1609.CCFX', u'IF1612.CCFX']
futures_margin_rate 设置期货保证金比例
set_option('futures_margin_rate', value)
设置期货保证金比例。可为不同品种的标的设置不同比例的保证金。 除中金所股指期货外,其他品种使用合约单边保证金机制，对于一个合约的双向持仓只收最大的那一边的保证金。 中金所股指期货使用跨品种单边保证金，对于所有中金所股指期货标的，只收取双向持仓中更大的那一边的保证金。
参数
value: value 是一个 float 值，为期货的保证金比例。
示例
# 设定期货保证金比例
set_option('futures_margin_rate', 0.25) # 设定期货保证金比例为25%
set_option('futures_margin_rate.AU1709', 0.08)# 设定合约AU1709保证金比例为8%
set_option('futures_margin_rate.AU', 0.09)# 设定所有黄金期货保证金比例为9%
set_option('futures_margin_rate', 0.1)# 设定所有期货保证金比例为10%
set_option('futures_margin_rate.IF', 0.15)# 设定所有股指期货保证金比例为15%
不设置时，股指期货默认值 0.15 ；商品期货默认保证金比例如下：
期货品种 默认保证金比例 期货品种 默认保证金比例
A 0.07 MA 0.05
AG 0.04 NI 0.05
AL 0.05 NR 0.15
AP 0.08 OI 0.05
AU 0.04 P 0.05
B 0.05 PB 0.05
BB 0.2 PM 0.05
BU 0.04 PP 0.07
C 0.07 RB 0.05
CF 0.05 RI 0.05
CJ 0.07 RM 0.05
CS 0.07 RS 0.05
CU 0.05 RU 0.05
CY 0.05 SC 0.07
EG 0.05 SF 0.05
FB 0.2 SM 0.05
FG 0.05 SN 0.05
FU 0.08 SP 0.1
HC 0.04 SR 0.05
I 0.1 TA 0.05
J 0.12 TS 0.0005
JD 0.08 UR 0.09
JM 0.12 V 0.07
JR 0.05 WH 0.05
L 0.07 WR 0.07
Y 0.05 WT 0.05
LR 0.05 ZC 0.05
M 0.07 ZN 0.05
is_dangerous 期货保证金预警
判断指定仓位，是否低于指定的保证金比率，高于该比例返回
False
，低于该比例返回
True
.
context.subportfolios[i].is_dangerous(margin_rate)
其中 i 是要查询的仓位编号, margin_rate 是要查询的保证金比例
返回： True 或 False
示例：
# 查询 subportfolios[1] 中保证金是否低于 20%
context.subportfolios[1].is_dangerous(0.2)
# 低于则返回True， 高则返回 False
get_price等 获取期货的行情数据
获取期货行情数据，与获取股票数据的方法类似
get_price、history、attribute_history、get_current_data、get_bars 等 API 均可正常使用；
get_price, get_bars, history, attribute_history 新增字段 : 持仓量open_interest；
get_price中pre_close获取天数据时为前结算价；
df = get_price('C1909.XDCE', end_date='2019-06-28 15:00:00', count=5,
fields=['close', 'open_interest'], frequency='1m')
print(df)
order 期货按手数下单
order(security, amount, style=None, side='long', pindex=0, close_today=False)
买卖标的。调用成功后, 您将可以调用[get_open_orders]取得所有未完成的交易, 也可以调用[cancel_order]取消交易
参数
security: 标的代码
amount: 交易数量, 正数表示买入, 负数表示卖出
style: 参见OrderStyle, None代表MarketOrder
side: 'long'/'short'，操作多单还是空单，默认为多单。
pindex: 在使用set_subportfolios创建了多个仓位时，指定subportfolio 的序号, 从 0 开始, 比如 0 指定第一个 subportfolio, 1 指定第二个 subportfolio，默认为0。
close_today: 平今字段，仅对上海国际能源中心，上海期货交易所，中金所生效，其他交易所将会报错（其他交易所没有区分平今与平昨，均按照先开先平的方法处理）。
对上海国际能源中心，上海期货交易所，中金所的标的：
close_today = True, 只平今仓
close_today = False, 优先平昨仓，昨仓不足部分平今仓
返回 Order对象或者None, 如果创建订单成功, 则返回Order对象, 失败则返回None
示例
## 如果期货账户是默认账户
# 在仓位0中开一手沪深300指数期货的空单
order('IF1412.CCFX', 1 , side='short', pindex=0)
# 在仓位0中开一手沪深300指数期货的多单
order('IF1412.CCFX', 1 , side='long', pindex=0)
## 如果期货账户是仓位1
# 在仓位1中以3600的限价单，平一手沪深300指数期货的空单
order('IF1412.CCFX', -1 , LimitOrderStyle(3600.0), side='short', pindex=1)
# 在仓位1中平一手沪深300指数期货的多单
order('IF1412.CCFX', -1 , side='long', pindex=1)
可能的失败原因:
标的不存在，对于该原因, 我们会抛出异常停止运行, 因为我们认为这是您代码的bug.
选择了不存在的仓位号，如没有建立多个仓位，而设定pindex的数大于0
注意:
因为下列原因, 有时候实际买入或者卖出的股票数量跟您设置的不一样，这个时候我们会在您的log中添加警告信息。
买入时会根据您当前的现金来限制您买入的数量
卖出时会根据您持有股票的数量来限制您卖出的数量
我们会遵守A股交易规则: 每次交易数量只能是100的整数倍, 但是卖光所有股票时不受这个限制
根据交易所规则, 每天结束时会取消所有未完成交易
order_target 期货目标手数下单
order_target(security, amount, style=None, side='long', pindex=0, close_today=False)
买卖标的, 使最终标的的数量达到指定的amount
参数
security: 标的代码
amount: 期望的最终数量
style: 参见OrderStyle, None代表MarketOrder
side: 'long'/'short'，操作多单还是空单，默认为多单。
pindex: 在使用set_subportfolios创建了多个仓位时，指定subportfolio 的序号, 从 0 开始, 比如 0为 指定第一个 subportfolio, 1 为指定第二个 subportfolio，默认为0。
close_today: 平今字段，仅对上海国际能源中心，上海期货交易所，中金所生效，其他交易所将会报错（其他交易所没有区分平今与平昨，均按照先开先平的方法处理）。
对上海国际能源中心，上海期货交易所，中金所的标的：
close_today = True, 只平今仓
close_today = False, 优先平昨仓，昨仓不足部分平今仓
返回 Order对象或者None, 如果创建委托成功, 则返回Order对象, 失败则返回None
注意：使用order_target进行开平仓时，请直接对目标方向进行操作，请看示例。
示例
# 开5手多单
order_target('IF1412.CCFX', 5 , side='long', pindex=1)
# 平1手多单
order_target('IF1412.CCFX', 4 , side='long', pindex=1)
# 再开5手空单，操作完成后持有多单4手，空单5手
order_target('IF1412.CCFX', 5 , side='short', pindex=1)
# 平1手空单，操作完成后持有多单4手，空单4手
order_target('IF1412.CCFX', 4 , side='short', pindex=1)
order_value 期货按保证金下单
order_value(security, value, style=None, side='long', pindex=0, close_today=False)
买卖保证金为value的标的。
参数
security: 标的名字
value: 期货保证金，value = 最新价 * 手数 * 保证金率 * 乘数
style: 参见OrderStyle, None代表MarketOrder
side: 'long'/'short'，操作多单还是空单。默认为多单。
pindex: 在使用set_subportfolios创建了多个仓位时，指定subportfolio 的序号, 从 0 开始, 比如 0为 指定第一个 subportfolio, 1 为指定第二个 subportfolio，默认为0。
close_today: 平今字段，仅对上海国际能源中心，上海期货交易所，中金所生效，其他交易所将会报错（其他交易所没有区分平今与平昨，均按照先开先平的方法处理）。
对上海国际能源中心，上海期货交易所，中金所的标的：
close_today = True, 只平今仓
close_today = False, 优先平昨仓，昨仓不足部分平今仓
返回 Order对象或者None, 如果创建委托成功, 则返回Order对象, 失败则返回None
注意：使用order_value进行开平仓时，请直接对目标方向进行操作，请看示例。
示例
# 开保证金为5000000多单
order_value('IF1412.CCFX', 5000000 , side='long', pindex=1)
# 平保证金为4000000多单
order_value('IF1412.CCFX', -4000000, side='long', pindex=1)
order_target_value 期货目标保证金下单
order_target_value(security, value, style=None, side='long', pindex=0, close_today=False)
调整标的仓位到value价值。
参数
security: 标的名字
value: 期望的标的最终保证金，value = 最新价 * 手数 * 保证金率 * 乘数
style: 参见OrderStyle, None代表MarketOrder
side: 'long'/'short'，操作多单还是空单。
pindex: 在使用set_subportfolios创建了多个仓位时，指定subportfolio 的序号, 从 0 开始, 比如 0为 指定第一个 subportfolio, 1 为指定第二个 subportfolio，默认为0。
close_today: 平今字段，仅对上海国际能源中心，上海期货交易所，中金所生效，其他交易所将会报错（其他交易所没有区分平今与平昨，均按照先开先平的方法处理）。
对上海国际能源中心，上海期货交易所，中金所的标的：
close_today = True, 只平今仓
close_today = False, 优先平昨仓，昨仓不足部分平今仓
返回 Order对象或者None, 如果创建委托成功, 则返回Order对象, 失败则返回None
注意：使用order_target_value进行开平仓时，请直接对目标方向进行操作，请看示例。
示例
# 将IF1412.CCFX的多单保证金调整至5000000
order_target_value('IF1412.CCFX',5000000, side='long', pindex=1)
# 将IF1412.CCFX的多单保证金调整至4000000
order_target_value('IF1412.CCFX', 4000000, side='long', pindex=1)
# 平掉IF1412.CCFX的多单
order_target_value('IF1412.CCFX', 0 , side='long', pindex=1)
归因分析说明
净值分析
收益分析
累计收益：累计收益
对数轴累计收益：对数轴累计收益
日内收益：每天收益的时间序列图
滑点对列净值曲线的影响：通过受滑点影响的每日收益计算出的累计收益，受滑点影响的每日收益 = 每日收益 - 滑点 * 每日换手率 * 2
年度收益：分年度计算的累计收益的终值
月度收益的时间序列：分月度计算的累计收益的终值
月度收益热力图：分月度计算的累计收益的终值
月度收益频次分布图：查看月度收益频次分布
风险指标
滚动beta指标：滚动 6 个月 (21 * 6 个交易日) 和 12 个月 (21 * 12 个交易日) 的 beta
滚动sharpe指标（6个月时间窗口）：滚动 6 个月 (21 * 6 个交易日) 的夏普比率
前五大回撤区间：找到前5大回撤区间
持仓分析
前10大持仓：显示股票前10大持仓
持仓收益：显示股票的持仓收益，其中内部收益率为一项投资可望到达的报酬率。
日交易股数：每日交易股数的绝对值的和
日换手率：(每日交易市值的绝对值的和 / 2) / 当日总市值
Brinson 归因
基准指沪深300指数，采用减法超额，详细见Brinson模型介绍
总超额收益：策略相对于基准获得的额外收益，是下面主动配置收益、标的选择收益以及交互效应收益的汇总。
主动配置收益：主动配置的收益来源于对上涨行业的超配或对下跌行业的低配，是衡量对大类资产强弱走势进行判断的能力。如果大于零则意味着看准了市场大方向，并且高配了好的资产。
标的选择收益：标的选择的收益来源于对行业中表现好的个股的超配或对行业中表现差个股的低配。是对能否选出高于市场基准收益的资产，即在相同资金分配比例下，能否获得更高的收益能力的衡量。如果大于零则意味着拥有高于市场的个股选择能力。
互动收益：在总超额收益中，除去主动配置收益和标的选择收益，也就是超额收益中同时收到主动配置与标的选择影响的部分，就是互动收益。
因子分析
风格分析
Fama-French五因子模型，是将超额收益分为5个因子来解释，具体如下表
因子 因子解释 构造方式 回归系数解释
市场因子(RM) 受市场走势变化造成的不确定性收益率 市场组合收益率减去无风险收益率 当βi>0
，说明在样本期间内，该组合的运行趋势与市场整体运行趋势是一致的，如果大于1，说明该组合可能偏激进型。
规模因子(SMB) 由于上市公司规模不同导致的收益率差异 小市值组合的收益率减去大市值组合的收益率 当si>0
，说明该组合可能偏好于配置小盘股
估值因子(HML) 由于上市公司账面市值比不同导致的收益率差异 较高账面市值比的公司组合收益率减去减低账面市值比的公司组合收益率 当hi>0
，说明该组合可能偏好于配置账面市值比高的公司，也就是价值型的公司
盈利因子（RMW） 由于盈利水平不同造成的收益率差异 高盈利公司组合收益率减去低盈利公司组合收益率 当ri>0
，说明该组合可能偏好于配置盈利高的公司
投资因子（CMA） 由于投资水平的不同造成的收益率差异 投资率低的公司组合收益率减去投资率高的公司组合收益率 当ci>0
，说明该组合可能偏好于配置投资率较低的公司
风险分析
说明:
风险因子暴露对比中，基准风险因子暴露度为沪深300指数股票池中股票风险暴露的市值加权平均；风险暴露的基准都是 hs300 指数，所以只要时间段是一样的，暴露度就是一样的
风险因子暴露对比中，风险因子暴露差值代表了策略组合的风险敞口暴露，如果风险因子暴露差值接近0，说明策略组合对该风险因子是风险中性的，即策略组合不暴露与这个风险因子；因子暴露差值就是回测的组合和基准（hs300）组合风险暴露的差，因为这10个因子是大家公认的风险因子，而基准组合被认为是无风险的；所以大家都认为和基准（hs300）组合风险暴露的差越趋近于0，风险暴露越低，策略收益的稳定性越好；大于或小于基准组合风险，可以参考相应因子的定义，调整对应的持仓，将风险暴露趋近于基准组合风险暴露
收益详情中，Backtest为回测的收益;
收益详情中，国家因子是在巴若风险模型中，横截面线性回归的截距项（一共有10个风格因子，11个行业因子(jq_l1)，和1个国家因子）;国家因子的因子值为常数1，因子收益(线性回归的系数)代表了大盘整体的收益;
收益详情中，特殊收益是指收益中剔除已知可解释收益（因子收益）之外的，其他不可解释的收益；
收益详情中，其他的一些收益的解释，点击页面上的提示即可看到；
对收益分析的最后一部分就是查看该策略在各个方面和基准相比的偏差，通过10个风格因子来判别，具体解释如下表。
因子 解释
市值 捕捉大盘股和小盘股之间的收益差异
非线性市值 描述了无法由规模因子解释的但与规模有限的收益差异，通常代表中盘股
杠杆 描述了高杠杆股票与低杠杆股票之间的收益差异
账面市值比 描述了股票估值高低不同而产生的收益差异，即价值因子
成长 描述了对销售或盈利增长预期不同而产生的收益差异
动量 描述了过去半年到一年里相对强势的股票与弱势股票之间的差异
盈利能力 描述了由盈利收益导致的收益差异
贝塔 表征了股票相对于市场的波动敏感程度
残差波动率 解释了剥离了市场风险后的波动率高低产生的收益率差异
流动性 解释了由股票相对的交易活跃度不同而产生的收益率差异。
策略示例
均线策略
当价格高于5日均线平均价格1.05时买入，当价格低于5日平均价格0.95时卖出。
# 导入聚宽函数库
import jqdata
# 初始化函数，设定要操作的股票、基准等等
def initialize(context):
# 定义一个全局变量, 保存要操作的股票
# 000001(股票:平安银行)
g.security = '000001.XSHE'
# 设定沪深300作为基准
set_benchmark('000300.XSHG')
# 开启动态复权模式(真实价格)
set_option('use_real_price', True)
# 每个单位时间(如果按天回测,则每天调用一次,如果按分钟,则每分钟调用一次)调用一次
def handle_data(context, data):
security = g.security
# 获取股票的收盘价
close_data = attribute_history(security, 5, '1d', ['close'])
# 取得过去五天的平均价格
MA5 = close_data['close'].mean()
# 取得上一时间点价格
current_price = close_data['close'][-1]
# 取得当前的现金
cash = context.portfolio.available_cash
# 如果上一时间点价格高出五天平均价5%, 则全仓买入
if (current_price > 1.05*MA5) and (cash>0):
# 用所有 cash 买入股票
order_value(security, cash)
# 记录这次买入
log.info("Buying %s" % (security))
# 如果上一时间点价格低于五天平均价, 则空仓卖出
elif current_price < 0.95*MA5 and context.portfolio.positions[security].closeable_amount > 0:
# 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
order_target(security, 0)
# 记录这次卖出
log.info("Selling %s" % (security))
# 画出上一时间点价格
record(stock_price=current_price)
多股票持仓示例
这是一个较简单的多股票操作示例，当价格高于三天平均价1.005则买入100股，当价格小于三天平均价0.995则卖出。
# 导入聚宽函数库
import jqdata
def initialize(context):
# 初始化此策略
# 设置我们要操作的股票池
g.stocks = ['000001.XSHE','000002.XSHE','000004.XSHE','000005.XSHE']
# 设定沪深300作为基准
set_benchmark('000300.XSHG')
# 开启动态复权模式(真实价格)
set_option('use_real_price', True)
# 每个单位时间(如果按天回测,则每天调用一次,如果按分钟,则每分钟调用一次)调用一次
def handle_data(context, data):
# 循环每只股票
for security in g.stocks:
# 得到股票之前3天的平均价
vwap = data[security].vwap(3)
# 得到上一时间点股票收盘价
price = data[security].close
# 得到当前资金余额
cash = context.portfolio.available_cash
# 如果上一时间点价格小于三天平均价*0.995，并且持有该股票，卖出
if price < vwap * 0.995 and context.portfolio.positions[security].closeable_amount > 0:
# 下入卖出单
order(security,-100)
# 记录这次卖出
log.info("Selling %s" % (security))
# 如果上一时间点价格大于三天平均价*1.005，并且有现金余额，买入
elif price > vwap * 1.005 and cash > 0:
# 下入买入单
order(security,100)
# 记录这次买入
log.info("Buying %s" % (security))
多股票追涨策略
当股票在当日收盘30分钟内涨幅到达9.5%~9.9%时间段的时候，我们进行买入，在第二天开盘卖出。注意：请按照分钟进行回测该策略。
# 导入聚宽函数库
import jqdata
# 初始化程序, 整个回测只运行一次
def initialize(context):
# 开启动态复权模式(真实价格)
set_option('use_real_price', True)
# 每天买入股票数量
g.daily_buy_count = 5
# 设置我们要操作的股票池, 这里我们操作多只股票，下列股票选自计算机信息技术相关板块
g.stocks = get_industry_stocks('I64') + get_industry_stocks('I65')
# 防止板块之间重复包含某只股票, 排除掉重复的, g.stocks 现在是一个集合(set)
g.stocks = set(g.stocks)
# 让每天早上开盘时执行 morning_sell_all
run_daily(morning_sell_all, '09:30')
def morning_sell_all(context):
# 将目前所有的股票卖出
for security in context.portfolio.positions:
# 全部卖出
order_target(security, 0)
# 记录这次卖出
log.info("Selling %s" % (security))
def before_trading_start(context):
# 今天已经买入的股票
g.today_bought_stocks = set()
# 得到所有股票昨日收盘价, 每天只需要取一次, 所以放在 before_trading_start 中
g.last_df = history(1,'1d','close',g.stocks)
# 在每分钟的第一秒运行, data 是上一分钟的切片数据
def handle_data(context, data):
# 判断是否在当日最后的2小时，我们只追涨最后2小时满足追涨条件的股票
if context.current_dt.hour < 13:
return
# 每天只买这么多个
if len(g.today_bought_stocks) >= g.daily_buy_count:
return
# 只遍历今天还没有买入的股票
for security in (g.stocks - g.today_bought_stocks):
# 得到当前价格
price = data[security].close
# 获取这只股票昨天收盘价
last_close = g.last_df[security][0]
# 如果上一时间点价格已经涨了9.5%~9.9%
# 今天的涨停价格区间大于1元，今天没有买入该支股票
if price/last_close > 1.095 \
and price/last_close < 1.099 \
and data[security].high_limit - last_close >= 1.0:
# 得到当前资金余额
cash = context.portfolio.available_cash
# 计算今天还需要买入的股票数量
need_count = g.daily_buy_count - len(g.today_bought_stocks)
# 把现金分成几份,
buy_cash = context.portfolio.available_cash / need_count
# 买入这么多现金的股票
order_value(security, buy_cash)
# 放入今日已买股票的集合
g.today_bought_stocks.add(security)
# 记录这次买入
log.info("Buying %s" % (security))
# 买够5个之后就不买了
if len(g.today_bought_stocks) >= g.daily_buy_count:
break
万圣节效应策略
股市投资中的“万圣节效应”是指在北半球的冬季(11月至4月份)，股市回报通常明显高於夏季(5月至10月份)。这里我们选取了中国蓝筹股，采用10月15日后买入，5月15日后卖出的简单策略进行示例。
# 导入聚宽函数库
import jqdata
# 初始化此策略
def initialize(context):
# 开启动态复权模式(真实价格)
set_option('use_real_price', True)
# 设置我们要操作的股票池，这里我们选择蓝筹股
g.stocks = ['000001.XSHE','600000.XSHG','600019.XSHG','600028.XSHG','600030.XSHG','600036.XSHG','600519.XSHG','601398.XSHG','601857.XSHG','601988.XSHG']
# 每个单位时间(如果按天回测,则每天调用一次,如果按分钟,则每分钟调用一次)调用一次
def handle_data(context, data):
# 得到每只股票可以花费的现金，这里我们使用总现金股票数数量
cash = context.portfolio.available_cash / len(g.stocks)
# 获取数据
hist = history(1,'1d','close',g.stocks)
# 循环股票池
for security in g.stocks:
# 得到当前时间
today = context.current_dt
# 得到该股票上一时间点价格
current_price = hist[security][0]
# 如果当前为10月且日期大于15号，并且现金大于上一时间点价格，并且当前该股票空仓
if today.month == 10 and today.day > 15 and cash > current_price and context.portfolio.positions[security].closeable_amount == 0:
order_value(security, cash)
# 记录这次买入
log.info("Buying %s" % (security))
# 如果当前为5月且日期大于15号，并且当前有该股票持仓，则卖出
elif today.month == 5 and today.day > 15 and context.portfolio.positions[security].closeable_amount > 0:
# 全部卖出
order_target(security, 0)
# 记录这次卖出
log.info("Selling %s" % (security))
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常常见问题
感谢您使用JoinQuant（聚宽）量化交易平台，以下内容希望解答您对JoinQuant的疑问。
如果您想了解我们提供的API如何使用，请查看API文档。
如果以下内容仍没有解决您的问题，请您通过社区提问的方式告诉我们，谢谢。
常见Bug或者警告>>>
关于JoinQuant
数据
JoinQuant提供哪些数据及数据更新频率
提供的数据及更新频率
股票数据：我们拥有所有A股上市公司2005年以来的股票行情数据、市值数据、财务数据、上市公司基本信息、融资融券信息等。为了避免幸存者偏差，我们包括了已经退市的股票数据（但是不包含2005年之前退市的股票）。
基金数据：我们目前提供了600多种在交易所上市的基金的行情、净值等数据，包含ETF、LOF、分级A/B基金以及货币基金的完整的行情、净值数据等，请点击基金数据查看。
金融期货数据：我们提供中金所推出的所有金融期货产品的行情数据，并包含历史产品的数据。
股票指数：我们支持近600种股票指数数据，包括指数的行情数据以及成分股数据。为了避免未来函数，我们支持获取历史任意时刻的指数成分股信息，具体见get_index_stocks和get_index_weights。注意：指数不能买卖
行业板块：我们支持按行业、按板块选股，具体见get_industry_stocks
概念板块：我们支持按概念板块选股，具体见get_concept_stocks
宏观数据：我们提供全方位的宏观数据，为投资者决策提供有力数据支持。
所有的行情数据我们均已处理好前复权信息。
我们当日的回测数据会在收盘后通过多数据源进行校验，并在T+1（第二天）的00:01更新。
JoinQuant提供的数据支持下载吗？
JoinQuant提供的数据可以在官网的回测、模拟交易、研究模块使用；
本地下载请使用jqdatasdk。
数据后缀是怎么定义的？
市场后缀按照 ISO10383 标准
交易市场 代码后缀 示例代码 证券简称
上海证券交易所 .XSHG '600519.XSHG' 贵州茅台
深圳证券交易所 .XSHE '000001.XSHE' 平安银行
中金所 .CCFX 'IC9999.CCFX' 中证500主力合约
大商所 .XDCE 'A9999.XDCE' 豆一主力合约
上期所 .XSGE 'AU9999.XSGE' 黄金主力合约
郑商所 .XZCE 'CY8888.XZCE' 棉纱期货指数
上海国际能源期货交易所 .XINE 'SC9999.XINE' 原油主力合约
广州期货交易所 .GFEX 'SI9999.GFEX' 工业硅主力合约
场外基金：代码后缀为.OF，例如银河沪深300价值指数的代码为519671.OF
期权和对应的标的后缀相同，具体的可以查看期权合约资料
其他数据后缀请查询数据字典
发现数据有问题怎么办？
（1）查看下我们的数据常见疑问汇总，也许您认为的问题已经有说明了；
（2）在社区发帖，详细描述下您的问题，包括以下内容：
具体是什么问题;
发下查询语句；
发下查询结果并标记下觉得有问题的地方；
发下对比截图；
发帖参考贴
不同平台的行情数据或者财务数据不同
行情数据不同
（1）目前我们默认提供的是前复权数据，不复权数据可以将get_price的fq设置为None获取；
（2）不同平台的复权数据源或者算法不同，导致前复权及后复权数据的不同，具体的可以多对比一些平台就了解了；
（3）fq不为None时的成交量数据我们也做了复权处理，需要不复权数据可以将fq设置为None；
（4）更多行情数据的说明请查看数据常见疑问汇总
财务数据不同
（1）财务指标数据有单季度和报告期两种，一般财经网站上提供的财务指标数据都是上市公司披露的原始报告期数据，所以请先确定对比的是相同的数据；
（2）我们同时提供的有单季度的和报告期的数据，单季度和报告期的财务数据，您也可以分别查看使用。例如可以通过下面的方式获取报告期的eps:
image
（3）单季度财务数据提供上市之后的数据（不包含上市之前的），报告期有上市前的财务数据；核查时请注意上市时间；
（4）上市公司公布财报分四种，一季度报、中期年度报、前三季度报、全年年报，统计的周期跨度分别为第一季度、前两个季度、前三个季度、全年，而聚宽考虑到量化分析，所以默认查询的财务指标数据是单季度的；例如同花顺上的单季度数据查询方法，选择按单季度统计，如下图： image （5）市值（valuation）数据中market_cap、pb_ratio、pe_ratio、ps_ratio等由于算法或者数据源不同，各个平台数据不一定完全相同；
（6）公告没有披露的数据为空值；
查询过程有问题的话，请查看数据常见疑问汇总
还有问题请在聚宽社区发帖，详细描述下您的问题，并附上对应的查询代码、结果截图以及预期结果，我们核查下答复您。
JQData，jqdatasdk和jqdata的关系
（1）JQData和jqdatasdk是同一个产品不同的名称，是一个Python库(或模块)，是聚宽提供的数据接口，在您自己搭建的本地环境中使用（可以脱离官网独立使用），具体方法见JQData的API；
（2）jqdata是官网的数据产品，主要在官网使用，具体使用方法见官网的API；
（3）jqdata和jqdatasdk中的获取数据的函数及使用方法稍微不同，使用对应的API就没问题；再强调一下，jqdatasdk不能在官网的回测、模拟、研究中使用
如何获取行业及概念板块的行情数据及pe,pb等数据
（1）概念板块目前只可以通过get_concept_stocks获取某个概念板块包含哪些股票；
（2）目前没有概念板块的行情数据，敬请期待；
（3）可以通过get_industry_stocks获取某个行业有哪些股票，也可以通过get_industry查询股票属于哪个行业;
（4）目前不支持行业的行情数据，及指数的PE/股息率
有关期货主力合约或者指数与其他平台问题
为什么有时看到的期货主力合约和其他平台不一致，是怎么判断的，什么时候更新的
（1）因此我们根据持仓量（不是成交量）对期货合约进行拼接，形成主力连续合约；
image
（2）主力合约根据T-2和T-1的持仓量生成，在T-1的晚上、也即T日的夜盘开始前就切换到新的主力合约；
（3）wind等显示主连的数据及主力合约
image
JQData使用过程过程有问题怎么处理？
（1）有关账户、权限、价格等方面，可以找添加JQData管理员微信（jqdata02）咨询；
（2）查看JQData常见问题；
（3）在聚宽社区中社区提问题模块发帖提问，详细描述下问题，发下对应的测试代码及结果截图，我们核查后答复您。
回测
爱分享的小伙伴已经在社区分享了许多策略，您可以一键克隆免费使用。
回测的作用？
策略有效体现了您的交易思想，通过历史数据的回测，可以检验策略的有效性。
回测可以使用哪些数据？
回测可以免费使用 JoinQuant 提供的所有数据。点击这里了解更多信息。
回测使用的交易数据有一天的延时，即当天的交易数据在第二天的0:01分更新。
延时原因：回测使用的交易数据基于Level-2行情数据，Level-2级别的完整交易数据需要收盘后才能获得，目前市场上没有权威的行情数据，为了保证数据的准确性，我们购买了多个数据提供商的数据，经过一系列处理后才投入使用。
如何创建并运行策略？
通过策略列表页进入策略详情页后，按如下步骤编写策略，运行回测：
（1）进入策略列表页面
您可以看到一些默认的策略，您可以直接打开这些策略，编译运行或者运行回测。
（2）点击新建策略，编辑策略，编译运行，快速回测
我的策略-新建策略.png
点击新建策略后会出现一些模板策略，您可以直接运行这些策略、修改这些策略或者删除模板策略重新写
微信图片_20181016171524.png
编译运行.png
（3）完整回测
运行回测.png
如何编写一个最简单的策略？
参照示例策略，修改代码；
从社区克隆一个您感兴趣的策略；
新建一个策略，从头开始实现自己的交易思路；
如果您想要更详细的了解如何写策略，点击这里
编译运行和运行回测的区别？
编译运行便于您快速调试代码，检查代码中的错误，策略的运行结果也能更快的展示，仅统计了基准收益、Total Returns（策略总收益）、Alpha（阿尔法）、Beta（贝塔）、Sharpe（夏普比率）、Max Drawdown（最大回撤）等。
运行回测是一次完整的回测，不仅包括编译运行中已经统计的指标，还包括交易详情、每日持仓&收益等信息。
回测时Cash（可用资金）为负是因为什么？
市价单时, 为了让用户能够满仓买入一支股票, 我们并不是按照涨停价计算可买的数量, 而是按照当时的实际价格计算的, 如果按照涨停价计算可买的数量的话, 可能总是只能有90%的仓位. 而成交价格因为滑点的原因可能比市价高一些. 导致成交金额超出了可用资金，与实际情况有些出入. 这个也是导致仓位有时大于100%的原因。
多次回测的结果不一样， 可能是什么原因？
（1）比较的前提: 开始/结束日期、起始资金、策略及运行频率必须相同；运行环境必须完全相同，例如都是在聚宽官网的Python3环境运行；可以在聚宽官网回测列表中，回测对比和代码对比工具对比查看
img
（2）策略的原因（在相同条件下多次回测比较结果是否相同来排除）:
代码中有随机因素，包括但不限于这些例子：(A)遍历 dict中的元素. 因为dict 是无序存储的, 每次遍历的顺序可能不一样；(B)集合在Python内部通过哈希表实现，其本征无序，输出时所显示的顺序具有随机性；(c)使用的一些Python模块的函数是随机，例如一些机器学习算法；(d)MySQL、sqlalchemy等数据查询出现的随机因素
不稳定的排序，比如多列的DataFrame, 根据一列进行排序, 每次排序后最终的DataFrame可能是不一样的；
没有采用真实价格回测, 而且建立回测的日期不一样，因为回测中看到的价格可能是根据建立回测的日期做前复权处理的，如果建立的两个日期之间有股票发生了除权, 而策略又操作了这只股票, 则会可能会导致回测不一样；
Python环境的问题，例如官网的python2和python3环境，这两个一些地方不同（例如：Python2 中除法只保留整数位，除法这个问题加入后面代码可以解决： from future import division (注意future前和后面都有两个下划线)）
（3）参考：模拟交易和回测的差别，模拟交易和回测的差别
模拟交易和回测的差别
参数优化及并行回测
参数优化及并行回测参考教程
多回测运行和参数分析框架
多回测运行和参数分析框架(Python3)
在投资研究中调用回测或者模拟交易，多基准绘图
研究中写策略并回测
区分create_backtest(策略ID)和get_backtest(回测ID)
策略ID（algorithmId）：每个策略的唯一标识，可以为此策略设置不同的回测条件，得到不同的回测ID
聚宽官网
img
回测ID（backtestId）:每个回测的唯一标识
聚宽官网
img
模拟交易ID（backtestId）：每个模拟交易的唯一标识
聚宽官网
img
create_backtest:在研究中创建回测，需要使用策略ID（algorithmId）
get_backtest:在研究中获取回测或者模拟交易的信息，获取回测信息使用回测ID（backtestId），获取模拟交易信息使用模拟交易ID（backtestId）
三个ID的关系
策略ID设置不同的回测条件（开始时间、资金、频率），会得到不同的回测结果；
每组回测条件下的回测ID是唯一的
可以根据回测结果创建模拟交易，创建模拟交易的方法
回测运行比较慢
回测时耗费的时间和您的网速、策略、运行频率、回测时间区间有关：
整个回测过程是发送请求到服务器，然后在网页上显示回测结果，如果您网络比较慢的话，会有影响；
运行频率：一般的数据量，天 < 分钟 < tick，因此一般的tick级策略耗费的时间相对比较长，这个是正常的；
回测区间：这个当然是回测的时间越短，耗时越短了；
具体策略：可以参考性能分析，查看下哪部分比较耗费时间，然后优化下策略；
模拟交易
模拟交易的数据与实际数据完全同步，您可以通过模拟交易进一步检验策略的有效性。
模拟交易运行时间
时限为限时的模拟交易，及VIP/SVIP的全部模拟交易，在正常时间实时运行；
普通用户时限为永久的模拟交易，统一在收盘后延时运行（2019-12-01起）。 延时运行的模拟交易，交易数据统一在第二天开盘前更新，并且无法开启微信通知，分钟级、Tick级模拟交易不展示当日收益。运行时间的变更将会在模拟交易下一次运行时生效。如果您想在交易时间实时运行模拟交易，可以
1，使用积分兑换限时模拟交易位，限时模拟交易位到期后将会关闭，无法再次开启，请注意及时续费
2，成为VIP或SVIP，不仅可以实时运行模拟交易，还可以在高峰排队时优先运行，VIP/SVIP到期后将会恢复原先的运行时间
模拟交易使用什么数据？
模拟交易使用的数据是实时更新的Level-1数据，目前模拟交易数据有10s延时。 延时原因：为了保证数据的准确性，我们做了一系列处理。
如何进行模拟交易？
您可以通过以下两种方法进行模拟交易(推荐使用方法一)， 创建模拟交易的前提是已经运行了回测，如果没有回测的话，请先创建回测
方法一，使用回测结果创建
找到需要创建模拟交易的回测，点击模拟交易，输入参数，点击确定
回测创建模拟交易.png
方法二，在模拟交易列表中创建
1.进入模拟交易列表
2.点击新建模拟交易，在跳出的窗口中依次输入交易名称和初始资金，并选择策略及其回测后点击确定。
模拟交易-新建模拟交易-1.png
如果提示没有可用的模拟交易位，请点击模拟交易列表最下面的获取新的模拟交易位，使用积分兑换模拟交易位；请注意模拟交易位是和频率有关的，需要选择对应运行频率的模拟交易位。
模拟交易支持哪些操作？
模拟交易支持暂停、重启、关闭；
模拟交易暂停后，不会再执行策略代码，不会产生交易信号，收益曲线还会一直画；
模拟交易重启后，策略恢复执行，重启会从当前时间（执行重启操作的时间）开始执行，注意与重跑的区别；
模拟交易关闭后，模拟交易将彻底结束，无法再次打开；
如何替换模拟交易的代码？
您可以根据需要替换模拟交易的代码，替换代码后，我们按照新的代码计算累计收益、持仓、下单等内容，替代之前的各项指标、持仓、下单不会使用新的代码重新计算。 为了保证新代码的正确性，替换代码时只能选择当前模拟交易对应策略的回测详情；需要先回测再创建模拟交易。 旧代码中的全局变量(包括全局对象g)会保留，并应用到新代码中，所以请您确保新代码使用旧代码的全局变量不会出现问题；如果不希望使用旧的全局变量，您可以定义新的全局变量。
替换步骤如下：
仔细查看替换代码注意事项
仔细查看怎样替换代码
找到此模拟交易对应的策略，修改策略后并回测；
在模拟交易页面依次点击：代码--->替换代码；
在跳出的窗口中选择需要替换的回测，并点击确定；
查看替换后的代码。
替换代码与修改代码的区别
修改代码少了回测的步骤，适用于修改量比较少且不容易出错的情况；
如果对修改后的代码没有把握的话，建议先回测再替换代码；
修改代码如果要修改全局变量、修改函数运行时间、添加运行函数等，仍然需要after_code_changed
替换代码后，代码何时运行
这个和具体策略的状态（是否已经暂停或者运行失败了）、是不是实时运行的策略、频率（分钟还是天）、代码、替换时间（盘中还是盘后）有关；
一般的正常运行模拟，替换代码后，会在原代码下一次运行时运行新代码（例如分钟级别的盘中替换，下一分钟就会运行新代码;天级别的一般是run_daily中下一个运行时间或者下一个交易日）；
分钟级别策略可以重新替换代码，在after_code_changed中不加任何判断条件的前提下打印当前时间；
仍有疑问可以在确定正常运行分钟级别策略前提下，在社区发帖提供具体信息讨论：(1)设置页面，策略信息部分；(2)设置页面，替换代码记录；(3)代码页面，策略的初始化部分和替换代码部分代码；(4)策略日志；
不确定的话，可以关闭使用新代码新建模拟；
替换代码示例
# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):
# 设定沪深300作为基准
set_benchmark('000300.XSHG')
# 开启动态复权模式(真实价格)
set_option('use_real_price', True)
# 将日志级别设置为error
log.set_level('order', 'error')
# 设置全局变量
g.day = 1
# 开盘时运行
run_daily(market_open, time='09:30', reference_security='000300.XSHG')
# 快收盘时运行
run_daily(close_market_end, time='14:50', reference_security='000300.XSHG')
## 开盘时运行函数
def market_open(context):
print(context.current_dt)
print(g.day)
print('='*50)
## 快收盘时运行
def close_market_end(context):
print("注意注意，快收盘了")
print(g.day)
print('='*50)
########################### 上面为替换代码前原始代码，下面为替换代码添加 ###########################
## 收盘后运行函数，后来添加
def after_market_open(context):
print("收盘啦，洗洗睡...")
print('='*50)
def after_code_changed(context):
# 先取消之前run_daily中注册的函数，否则之前注册的9:30仍然会运行
unschedule_all()
# 修改market_open的运行时间为10:00
run_daily(market_open, time='10:00', reference_security='000300.XSHG')
# 快收盘时运行（再次注册，因为被unschedule_all取消了）
run_daily(close_market_end, time='14:50', reference_security='000300.XSHG')
# 添加新写的函数after_market_open
run_daily(after_market_open, time='15:30', reference_security='000300.XSHG')
# 修改全局变量g.day
g.day = 888
# 将日志级别设置为debug
log.set_level('order', 'debug')
如何重新设置日志级别（替换代码）
日志级别的说明：
1.如果还没有开启模拟交易：建议使用默认的日志级别（不用设置日志级别）或者设置日志级别为debug，具体方法为log.set_level('order', 'debug')；
2.如果已经开启模拟交易，且在初始化中设置日志级别为error，可以通过替换代码的方式实现：
（1）如果您之前替换过代码，策略中有after_code_changed，直接在after_code_changed中添加log.set_level('order', 'debug')即可；
（2）如果您之前没有替换过代码，需要在策略中添加after_code_changed，并且在after_code_changed中添加log.set_level('order', 'debug')，最终形式为：
def after_code_changed(context):
# 设置日志级别为debug
log.set_level('order', 'debug')
(3)替换代码的方法
示例代码如下：
# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):
# 推荐：设置日志级别为debug(或者不设置日志级别，使用系统推荐的)
log.set_level('order', 'debug')
# 不推荐：设置日志级别为error(为了可以方便地看到您的问题，建议不要这样设置)
# log.set_level('order', 'error')
# 开盘前运行
run_daily(before_market_open, time='09:00', reference_security='000300.XSHG')
## 开盘前运行函数
def before_market_open(context):
print(context.current_dt)
# 替换代码，设置日志级别为debug
def after_code_changed(context):
# 设置日志级别为debug
log.set_level('order', 'debug')
print("已经设置日志级别为debug啦！")
(4)更多的替换代码方法
如何替换模拟交易的代码
怎样替换代码
替换代码及注意事项
如何开启微信通知？
开启微信通知后，您可以通过微信接收模拟交易的下单信号，也可以通过send_message发送自定义微信内容。
回测不支持微信通知；
盘中开启微信通知，当日不推送微信信号；
模拟交易的下单信号由腾讯微信发送，可能有30s内的延迟；
延时模拟交易不支持微信通知，开启实时运行
默认每天发送自定义消息条数为5，获取更多每日发送自定义消息数据
未收到微信消息：（1）确定是否已经开启微信通知，且是实时运行的模拟交易；（2）区分模拟交易的下单信号还是自定义消息：下单先检查一下交易详情页面有没有下单记录；自定义需要自己检查策略逻辑是否符合发送条件，还有是否已经超过自定义消息条数。
开启微信通知步骤如下：
绑定微信账号并开启微信通知，使用微信扫一扫绑定微信账号。
注意：一个JoinQuant账号仅支持绑定一个微信账号，一个微信号也只能和一个聚宽账号绑定
绑定微信账号.png enter image description here
微信通知示例
模拟交易下单信号及异常信号提醒
微信图片_20181029102058.png
替换之前绑定的微信号，请查看下面的如何重新绑定 点击如图箭头所示位置，出现如图所示二维码，扫码后即重新绑定微信。
模拟交易-重新绑定微信.png
数据有延迟？
数据有延迟是正常的。即便在同花顺、东方财富等客户端看到的数据也是延迟的数据。
因为信息从证券交易所发出，再到数据提供商，再到终端，是存在延时的。
我们数据存在的延时是指与交易所发出数据的时刻的延时，并不是与您在客户端看到的数据的延时。
可以使用tick级别的数据，基本无延迟；
本地实时获取数据可以使用jqdatasdk
日志提示：策略进程异常退出，可能是什么原因？
在平台上运行策略时，日志出现该提示，通常是因为策略进程非正常结束所致。以下列举几种可能得原因：
调用 sys.exit() 企图退出程序 sys.exit() 表示结束进程的运行，在平台上运行时则表示整个回测或者模拟运行结束，这样做是没有必要的。若需退出函数，请使用 return 即可。
调用 raise SystemExit 企图抛出异常 当调用 raise SystemExit ，实际上它会调用 sys.exit() ，所以也可能导致进程非正常退出。
错误的字符串格式化方式 使用 % 来格式化字符串，可能会遇到类似 ValueError: unsupported format character 的错误，导致进程异常退出。字符串格式化中希望输出 % 的情况如： 收益：%s% ，实际意图是希望输出 收益：0.1% ，但用法可能是错误的，因为输出%时需要对其进行转义。建议使用 str.format 的方式格式化字符串。点击这里了解更多信息。
调用第三方库 部分第三方库是用C语言扩展，直接调用动态库，如：numpy，错误的调用可能会导致段错误，这样策略进程也会异常退出。另有部分第三方库可能创建新的进程、线程、锁等，平台资源有限，所以限制了策略进程所能占用的资源，若占用资源过大，可能导致进程崩溃。
其他不正确的代码书写方式 Python 是动态型语言，很多错误的书写方式是语法检测不出来的，如：错误的使用了字符串格式化方式，这些错误只有当代码运行到该处时才会报错，否则表现为正常运行的情况。
模拟交易或者回测怎么读取本地文件或者保存文件到研究
官网的策略是不能读取您本地文件或数据的，但是我们支持您上传到我们的投资研究中读取，同时也支持连网获取数据，具体使用方法请参考教程在回测及模拟交易中读取研究中数据。将回测或者模拟的数据保存到研究中中的方法贴中也有说明。
模拟交易没有运行？
鼠标放在收益曲线最右侧, 可以看到最后一次运行的时间;
查看模拟交易什么时候开始运行的，一般是当天开启，下一个交易日才运行；
如果是对run_weekly/run_monthly有疑问, 注意这两个方法设置的是第几个交易日, 不是周几/几号 , 开始策略的那一周/月第一个交易日是从开始的那一天开始计算的, 比如本周w五个交易日, 策略从周二开始, 注册运行run_weekly(day=3) , 第一个交易日是周二, 第三个交易日是周四 ,所以第一周是在周四运行, 往后每周的第三个交易日运行。
刷新下页面；
查看模拟交易的状态是否正常，查看日志是否运行失败；
在模拟交易列表中查看对应的模拟交易位到期时间，检查是否已经到期，被关闭；
是否有一个多月没有登录，如果一个月没有登录官网的话，系统会停掉模拟交易，对应的日志也有说明，登录后，下一个交易日即可运行；
查看是不是延时运行的，是的话可以改为实时运行，然后下一个交易日看看；
是不是替换了代码，替换代码注意事项及替换后什么时候生效请查看如何替换代码;
确定下，是不是具体什么时候一定有日志，但是没有出现，没有日志不一定是没有运行，不符合打印日志的条件就不会打印；如果输出日志带有判断逻辑，请自行检查打印条件是否触发。
模拟交易界面上参数说明
查看模拟交易的状态是否正常，查看日志是否运行失败；
在模拟交易列表中查看对应的模拟交易位到期时间，检查是否已经到期，被关闭；
是否有一个多月没有登录，如果一个月没有登录官网的话，系统会停掉模拟交易，对应的日志也有说明，登录后，下一个交易日即可运行；
查看模拟交易什么时候开始运行的，一般是当天开启，下一个交易日才运行；
确定下，是不是具体什么时候一定有日志，但是没有出现，没有日志不一定是没有运行；
模拟交易运行时间
延时运行
yanshi
为了优化资源配置，非会员及非积分兑换的模拟交易位会在第二天凌晨三点后运行，延时模拟交易不支持微信通知；
加入聚宽会员，模拟交易会实时运行；
或者使用积分兑换的模拟交易位，模拟交易也会实时运行；积分兑换后,再在对应的模拟交易设置页面，将原来的模拟交易位替换成新的模拟交易位即可 tihuan
加入会员或者替换交易位后立即生效，下一个交易日实时运行
投资研究
研究的说明
研究的作用
相较于回测，研究模块提供更大的自由度，您可以更好的验证自己的交易思想。研究模块支持以下功能：
每个Cell独立运行，实时查看结果；
更好的代码补全；
支持自定义库；
支持使用matplotlib/seaborn等Python库画各种统计图；
支持Markdown和代码混排，可读性更好；
Notebook支持分享到社区，方便与大家交流。
查看使用帮助了解更多信息。
支持和回测及模拟交易交互，详情查看API文档 get_backtest和create_backtest。
研究内核的选择
在原有 Python2 与 Python 3 内核的基础上， 我们新增加了一个内核， Python2(PacVer 2.0) ，查看详情;
其中Python2环境和官网回测环境相同，PacVer中的python模块版本相对比较高;
建议使用Python2和/或Python3内核。
研究内存、磁盘等不够用怎么办？
在积分商城使用积分兑换更多资源
上传文件和下载文件是否有限制？
最大上传文件20M，下载文件没有大小限制，但由于我们做了限速会慢一些，要耐心；
如果要下载的数据比较大，建议使用我们的JQData
研究和回测中都支持哪些第三方Python库
研究和回测中都支持哪些第三方Python库
云端目前不支持自定义python库
投资研究使用教程
聚宽新手指南-投资研究使用教程
回测及模拟交易和研究的数据如何交互
回测中可以使用read_file/write_file读写研究模块的文件。
如何在回测及模拟交易中读取（或写入）研究中不同格式的文件（csv、json等）及数据
在回测及模拟交易中获取研究数据
研究中可以使用create_backtest创建回测，通过get_backtest获取回测及模拟交易的结果
投资研究打不开的解决方法
如果网络正常的话，有可能是文件比较多或者比较大，加载比较慢，稍微等会再看；
确定是一个文件打不开，还是所有的问题打不开；一个文件打不开时检查下文件名是不是有特殊字符（&，@，%等）；
重启研究环境，在研究根目录,右侧点击重启按钮；
进入研究服务,先点击红色"停止服务"，再点击绿色"我的服务"；
退出登录，清空浏览器缓存，再次登录；
换个浏览器登录，推荐使用Chrome、火狐、edge；
文件太多了，清空回收站，然后再删除一些文件；
磁盘数据每三小时更新一次（研究文件太多，统计所有研究文件数及大小需要时间及资源），删除三小时后再重启查看；
还有问题，请使用官网右下角在线客服系统，联系或者留言技术人员，并提供您的注册手机号；
注意：研究环境不要随意安装Python库/模块。
如果因为ipynb文件中, 内容输出过多导致页面无法正常加载(个别ipynb打开后无内容但是其他ipynb或者新建的文件可正常打开运行)，可使用以下方法清空ipynb的输出内容建立一个副本 :
import json
# 旧notebook文件路径
file_path = 'path_to_your_notebook.ipynb'
# 加载原始.ipynb文件
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
notebook = json.load(file)
# 遍历所有单元格并清空code单元格的输出和执行计数
for cell in notebook['cells']:
if cell['cell_type'] == 'code':
cell['outputs'] = []
cell['execution_count'] = None
# 将更新后的notebook保存为新文件
with open(file_path.replace('.ipynb', '_clean.ipynb'), 'w', encoding='utf-8') as file:
json.dump(notebook, file, ensure_ascii=False, indent=2)
查看研究文件大小及数量
在研究文件中运行以下代码，即可查看
import os
from pandas import DataFrame
from collections import defaultdict
import pandas
pandas.set_option('display.max_rows',None)
def list_dir_human(start_path = '.'):
dir_info_list = []
first_dir_singel = True
total_size = 0
files_number = 0
# 类型(0-file,1-dir) 大小 子文件数量
dir_info = defaultdict(list)
dir_info['.(当前目录)'] = [1, 0, 0]
for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(start_path):
root_dir = None
path_url_splited = dirpath.split("/")
if len(path_url_splited) > 1:
root_dir = path_url_splited[1]
else:
for dir_ in dirnames:
dir_info[dir_] = [1, 0, 0]
files_number += 1
files_number += len(filenames)
if root_dir:
dir_info[root_dir][2] += (len(filenames) + 1)
for f in filenames:
if os.path.isdir(f):
print(f)
fp = os.path.join(dirpath, f)
if not os.path.islink(fp):
size_ = os.path.getsize(fp)
total_size += size_
if root_dir:
dir_info[root_dir][1] += size_
else:
dir_info[f] = [0, size_, -1]
dir_info['.(当前目录)'][1] = total_size
dir_info['.(当前目录)'][2] = files_number
for key, value in dir_info.items():
dir_info[key].insert(0,key)
dir_info[key][2] /= (1024*1024)
dir_info[key][2] = round(dir_info[key][2], 3)
dir_info_list.append(dir_info[key])
dir_info_list.sort(key=lambda x:(x[1],x[0]), reverse=True)
dir_info_list = DataFrame(dir_info_list, columns=['名称', '类型(0-文件，1-目录)', '大小(M)', '文件数量'])
return dir_info_list
# 参数为相对目录，不可为绝对路径
list_dir_human('.')
img
其他第三方库问题
python的第三方库之间往往存在依赖关系，升级或者安装某个第三方库可能会导致其他库不兼容甚至导致研究环境无法正常启动，所以不建议自行安装第三方库。 如果实在有安装第三方库的需求，可以创建个目录，将第三方库安装到此目录中，使用时将此目录加入python环境变量再导入。 注意:由于研究环境有文件个数不得大于1万的限制，所以安装第三方库需要慎重，不要大肆安装。 安装命令可以使用 : !pip install 库名 --target="/home/jquser/提前建好的目录" --no-dependencies (--no-dependencies <不需要安装的依赖库名> ) 为可选参数 , 避免重复安装依赖库) 。 如需要卸载此目录下的第三方库，将对应的文件夹移入到回收站然后删除即可。 使用时，通过以下代码将第三方库添加到环境变量:
import sys
sys.path.append( "/home/jquser/提前建好的目录" )
研究和回测中都支持哪些第三方Python库
研究和回测（模拟）中都支持哪些第三方Python库
投资研究的使用方法请参考：投资研究使用教程
Pandas常见问题
Pandas: 如何增加 DataFrame 显示的行、列数？
使用如下代码，更多设置请查看pandas官网教程
import pandas as pd
# 设定最大显示行数、列数为10000
pd.set_option('display.max_rows', 10000)
pd.set_option('display.max_columns', 10000)
pd.set_option('display.width', 10000)
Pandas: object has no attribute sort_values
原因：Pandas的没有sort_values这个方法；不同环境的Pandas版本不同，不同版本Pandas的排序方法不同。
解决方法：您可以查看下您使用环境中Pandas的版本，并使用对应的排序方法。具体使用方法请参考Pandas的教程。
一般的，Pandas早期版本的排序方法是sort，新版本的排序方法为sort_values。
sort的使用方法
sort_values的使用方法
ascending=False为降序排列，即最大值在最前面；默认为升序排列
早期版本的排序order，sort
years_pct_sum[year].order(ascending=False)
data.sort('change_pct', ascending=False)
新版本的排序sort_values
year_pct_sum_sort = years_pct_sum[year].sort_values(ascending=False)
data.sort_values(by='date')
numpy.float64 浮点数的展示问题
有同学问到, 聚宽的数据是不是有问题, 怎么价格还带那么多位小数. 其实并不是我们数据的问题, 是numpy.float64 展示数据的问题.我们的价格是 numpy.float64 对象存储的, numpy.float64 展示的时候跟我们想象的不一样.
stackoverflow上的答案: 点击这里
详情可以查看：点击这里
忽略或屏蔽提示及警告
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
matplotlib中文显示
绘图使用到中文需要设置一下中文字体 :
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['font.family']='serif'
mpl.rcParams['font.serif']='Droid Sans Fallback'
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
mpl_finance
下载或者复制粘贴mpl_finance.py，
https://github.com/matplotlib/mpl-finance/blob/master/mpl_finance.py
然后上传到研究中即可使用
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import mpl_finance
mpl_finance的使用方法请自己在网上搜相关教程；
投资研究的使用方法请参考：投资研究使用教程
已知的第三方库中的bug
官网使用的第三方库需要兼容系统和用户自身的代码，所以一般不会对第三方库进行升级，容易引起兼容问题。这里对已知的第三方库中存在的bug进行整理。
pandas的shift(…., axis=1)在数据集含有nan值时存在异常(同时存在于研究、回测中) 问题复现代码:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3],
[1,2,3],
[1,2,np.nan]])
print(df.shift(periods= 1,axis=1))
这个问题很容易复现，所以建议不要指定axis参数 , 尽量使用转置后shift再重新转置的方法进行处理，如上述代码可以变更为 :
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3],
[1,2,3],
[1,2,np.nan]])
print(df.T.shift(periods= 1).T)
研究中安装第三方库
python的第三方库之间往往存在依赖关系，升级或者安装某个第三方库可能会导致其他库不兼容甚至导致研究环境无法正常启动，所以不建议自行安装第三方库。
如果实在有安装第三方库的需求，可以创建个目录，将第三方库安装到此目录中，使用时将此目录加入python环境变量再导入。
注意:由于研究环境有文件个数不得大于1万的限制，所以安装第三方库需要慎重，不要大肆安装。
安装命令可以使用 : !pip install 库名 --target="/home/jquser/提前建好的目录" --no-dependencies (--no-dependencies <不需要安装的依赖库名> ) 为可选参数 , 避免重复安装依赖库) 。
如需要卸载此目录下的第三方库，将对应的文件夹移入到回收站然后删除即可。
使用时，通过以下代码将第三方库添加到环境变量:
import sys
sys.path.append( "/home/jquser/提前建好的目录" )
import 库名
聚宽VIP说明
客户服务
聚宽技术支持人员对平台常用功能的答疑，包括平台功能使用、需求及问题反馈等。免费用户只可通过留言的方式进行沟通。
注意 : 服务不包含代写策略、策略答疑、策略分析等，具体的策略需要您自己实现及检查。
平台资源
免费回测时间： 指每个自然日内，用户可以免费编译运行、回测的最长时间。超出后，每运行30分钟需消耗2积分。积分小于等于0时，用户将无法新建编译运行和回测。
最大并行回测： 指同时运行回测的数量上限。您也可以使用积分进行兑换。
积分优惠
导出回测结果： 导出回测交易详情、持仓&收益、日志时，分别需要消耗3积分/次。已经消耗过积分的，下次可以直接导出。
社区克隆策略/查看策略源码、克隆研究： 在社区进行上述操作时，需要消耗10积分/次。已经消耗过积分的，下次可以直接克隆。每个用户每天克隆策略/查看策略源码、克隆研究的上限分别都为100次。
注意：积分小于等于0时，用户将无法享受上述积分优惠。
高级功能
Tick级回测、模拟交易： VIP、SVIP可以选择使用Tick级数据频率进行回测和模拟交易，普通用户仅能选择天和分钟级数据频率。
模拟交易实时运行： VIP和SVIP用户的全部模拟交易位、普通用户购买的限时模拟交易位，可以在交易时间实时运行。普通用户时限为永久的模拟交易，将在次日凌晨的空闲时间延时运行。
调仓信号优先推送： 交易拥堵时段会优先运行VIP、SVIP的模拟交易，从而能够更快的收到交易信号推送。
更多专属功能即将上线
VIP会员更多问题
是否可以开发票？
如果要开发票请提前咨询小秘书（微信：JQhelper）后再支付
VIP会员和JQData的数据是什么关系，购买会员后下载数据条数没有变化？
没有关系的，聚宽官网的VIP会员主要是官网的回测和模拟交易等功能，不包含本地下载数据条数的；
如果需要购买JQData数据，需要您自己联系JQData管理员咨询(微信：jqdata02)；
如果误买的话，也可以联系小秘书申请退订。
加入会员后模拟交易仍然没有实时运行？
模拟交易是否实时运行在每天凌晨三点判断一次，三点前成为会员的，下一个交易日实时运行。
有关VIP升级SVIP
SVIP的时限是根据VIP的剩余时限转换的
有关会员时间
月付按照每月30天计算，年付按照每年365天计算
实盘说明
注意 :一创聚宽已于2023-12-29停止维护，见一创聚宽（实盘）项目终止公告
聚宽目前没有提供任何形式的实盘及交易通道服务。
推荐开户券商： 第一创业证券，开户立享佣金优惠及专属量化服务。开户后可提供其他量化实盘解决方案。具体咨询券商客服。
详情请可扫码开户了解或直接联系第一创业证券账户的客户经理 :
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因子定义和计算
学习资料
开源因子分析框架：jqfactor_analyzer
经典教程：因子及多因子分析
【有用功】从单因子到策略
获取因子看板列表数据
因子计算
在回测以及研究中， 可以通过调用jqfactor中的 calc_factors 函数来计算单因子分析中定义的因子值。
为了便于理解，将因子计算部分置于因子定义前面。
calc_factors(securities, factors, start_date, end_date, use_real_price, skip_paused)
参数
securities: 股票代码列表。
factors: 因子(object)列表
start_date: 开始日期
end_date: 在回测中使用时，注意应该保证截止日期小于 context.current_dt
use_real_price: 是否使用真实价格。默认为 False，表示使用后复权价格。
skip_paused:是否跳过停牌。 默认为 False。 注意：当 dependencies 使用的因子为价量信息，且 skip_paused = True 时，返回的 DataFrame 的索引由 datetime 变为 int， 值越大，表示离『当前』日期越近。其他情况下，返回的 DataFrame 的索引为 datetime。
返回值 返回一个 dict 对象, key 是各 factors 的 name，value 是一个pandas.DataFrame，DataFrame 的 index 是日期， column 是股票代码。
示例
示例中的ALPHA013、GROSSPROFITABILITY为自定义因子，定义因子的方法及说明见下节因子定义。
# 导入函数库
from jqfactor import Factor, calc_factors
# 定义因子
class ALPHA013(Factor):
name = 'alpha013_name'
max_window = 1
dependencies = ['high','low','volume','money']
def calc(self, data):
high = data['high']
low = data['low']
vwap = data['money']/data['volume']
return (np.power(high*low,0.5) - vwap).mean()
# 定义因子
class GROSSPROFITABILITY(Factor):
name = 'gross_profitability'
max_window = 1
dependencies = ['total_operating_revenue','total_operating_cost','total_assets']
def calc(self, data):
total_operating_revenue = data['total_operating_revenue']
total_operating_cost = data['total_operating_cost']
total_assets = data['total_assets']
gross_profitability = (total_operating_revenue - total_operating_cost)/total_assets
return gross_profitability.mean()
# 定义股票池
securities = ['600000.XSHG','600016.XSHG']
# 计算因子值
factors = calc_factors(securities, [ALPHA013(),GROSSPROFITABILITY()], start_date='2017-01-01', end_date='2017-02-01', use_real_price=False, skip_paused=False)
# 查看因子值
factors['alpha013_name'].head()
>>>
600000.XSHG 600016.XSHG
2017-01-03 -0.176511 -0.070154
2017-01-04 -0.068026 0.006268
2017-01-05 -0.092072 0.022604
2017-01-06 -0.021411 0.259906
2017-01-09 0.054015 -0.118956
因子定义
使用方法
用户需要实现一个自定义因子的类， 继承 Factor 类， 并实现 calc 方法。
max_window 和 dependencies 定义了在 calc 中可以获取到的数据，calc 实现因子的算法。
calc 的返回值即每天的因子值。 calc 需要返回一个pandas.Series。index 是股票代码， value 是因子值。
class MA5(Factor):
name = 'ma5'
# 每天获取过去五日的数据
max_window = 5
# 获取的数据是收盘价
dependencies = ['close']
def calc(self, data):
# print("现在处理{}的数据"format( self._current_date)) #打印逻辑日期
return data['close'][-5:].mean()
各属性的含义
name： 因子的名称， 不能与基础因子冲突。
max_window： 获取数据的最长时间窗口，返回的是日级别的数据。
dependencies： 依赖的基础因子名称。
main_class: 指定是否为主因子，取值为 True 或 False，仅单因子分析时有效当因子需要定义依赖因子时，用该字段指定需要分析的主因子。
dependencies 中可以使用的基础因子
数据 说明 示例
价量信息 包含open\close\high\low\money\volume 字段
当use_real_price=True时使用动态复权数据 , 为False时使用后复权数据 dependencies=[‘open']
聚宽因子库数据 包含质量因子、基础因子、情绪因子、成长因子、风险因子、每股因子等数百个因子数据
详细的因子列表请参考因子库 质量因子: 营业周期、市场杠杆
dependencies = ['OperatingCycle','MLEV']
单季度财务指标因子 每日可看到的最新单季度财务指标。包含市值数据（valuation）、资产负债数据（balance）、现金流数据（cash_flow）、利润数据（income）、财务指标数据（indicator）。
可以直接使用该指标的名称获取数据。详细的指标列表请参考：股票财务数据 获取利润表（income）中的营业收入（operating_revenue）数据
dependencies = [‘operating_revenue']
前 N 季度的财务数据 前1-8季度的单季度财务指标。
包含资产负债数据（balance）、现金流数据（cash_flow）、利润数据（income）、财务指标数据（indicator）。
可以通过在因子后加『_1』的方式， 获取前几个季度的财务指标。
详细的指标列表请参考：股票财务数据 某公司于6月23日发布半年报，当前的逻辑时间是6月24日
operating_revenue 表示第二季度的营业收入
operating_revenue_1 表示第一季度的营业收入。
过去五年的年度财务数据 过去五年的年度财务数据
包含资产负债数据（balance）、现金流数据（cash_flow）、利润数据（income）、财务指标数据（indicator）。
可以通过在因子后加『_y1』的方式， 获取前几年的财务指标。
详细的指标列表请参考：股票财务数据 当前的逻辑时间是2016年9月24日
operating_revenue_y 表示当前时间可以看到的最新年度营业收入数据，即2015年的营业收入数据
operating_revenue_y1 表示2014年的营业收入数据。
行业因子 包含证监会行业分类、聚宽一、二级行业分类以及申万一、二、三级行业分类。
因子名称是行业代码， 因子值是一个哑变量，如果某股票属于某行业， 则返回1， 否则， 返回0。
详细的行业列表请参考行业数据 获取聚宽一级能源行业因子
dependencies = [‘HY001’]
概念因子 因子的名称是概念代码，因子值是一个哑变量， 如果某股票属于某个概念，则返回1； 否则，返回0。
详细的概念列表请参考概念数据 获取智能电网概念因子
dependencies = [‘GN028’]
指数因子 因子名称是指数代码， 因子值是一个哑变量， 如果某股票属于某个指数，则返回1； 否则，返回0。
详细的指数列表请参考指数数据 获取沪深300指数因子
dependencies = [‘000300.XSHG’]
资金流因子 即 get_money_flow API 查询的数据。
可以使用的字段包括：change_pct(涨跌幅(%)、net_amount_main(主力净额(万))、net_pct_main(主力净占比(%))、net_amount_xl(超大单净额(万))、net_pct_xl(超大单净占比(%))、net_amount_l(大单净额(万))、net_pct_l(大单净占比(%))、net_amount_m(中单净额(万))、net_pct_m(中单净占比(%))、net_amount_s(小单净额(万))、net_pct_s(小单净占比(%)) 获取主力净占比因子
dependencies = [‘net_pct_main’]
calc 的参数
在 calc 中，
(1) self._current_date返回当前数据的逻辑日期，使用此日期可以结合其他取数api获取到更多额外的数据，因子分析是使用T日因子值和T+X日后的收益进行分析，因此获取此日期(T日)收盘后的数据不存在未来信息。
(2) 可以通过 data 参数获取通过 max_window 和 dependencies 定义的数据。 data 是一个 dict， key 是 dependencies 中的因子名称， value 是pandas.DataFrame。
DataFrame 的 column 是股票代码;
DataFrame 的 index 是一个时间序列，结束时间是当前时间， 长度是 max_window;
calc 的返回值
需要保证返回一个pandas.Series, index 股票代码， value 是因子值。
注意：当 max_window 设置为1时，返回的是一个1行N列的 dataframe。需要使用dataframe.iloc[0] 或 dataframe.mean() 的方式转换为一个 Series。
在因子定义中获取额外数据
self._get_extra_data(securities=[],fields=[])
在 calc 方法中获取额外数据的方法。可以用来获取指数收盘价等数据。 只能在 calc 内部使用
参数
securities:股票代码的列表，可以使用个股和指数
fields:基础因子名称列表。表示需要获取那些基础因子。支持的因子与 dependencies 中相同。
返回
dict, 结构与 data 类似。 dict 的 key 是 fields 中定义的基础因子名称。 value 是一个 dataframe。 dataframe 的 index 是日期索引， column 是 securities 中定义的股票代码， values 是因子值。 其中， index 的时间跨度与 data 中一致， 都是由 max_window 定义的。
示例 获取指数收盘价
class IndexClose(Factor):
name = 'indice_close'
max_window = 10
dependencies = ['market_cap']
def calc(self, data):
market_cap = data['market_cap']
# 获取指数的开盘收盘价
index = self._get_extra_data(securities=['000001.XSHG','000002.XSHG','399433.XSHE'],fields=['open','close'])
print index.keys()
print index['close'].columns
print index['open'].head()
return 0
因子定义 dependencies 中的财务因子
在因子定义中，如果依赖的基础因子名称（dependencies）为财务因子，可能有些小伙伴理解起来有困难，下面通过一些场景和示例帮助理解。
也可以自学一下金融方面的基础知识，多查看一些上市公司的财务报告。
情景一
当前时间是2015年8月23日， 平安银行二季报的发布日期是 2015年8月15日。
基础因子 含义
net_profit 2015q2 的单季度净利润
net_profit_1 2015q1 的单季度净利润
net_profit_y 2014 的年度净利润
net_profit_y1 2013 的年度净利润
情景二
我们继续以 『00001.XSHE』 的数据为例， 说明 data 中返回数据的逻辑。 『00001.XSHE』2017年 Q1 ~ Q3 的三季营业收入数据如下：
季度 发布时间 营业收入
2017q1 2017-04-22 27712000000
2017q2 2017-08-11 26360999936
2017q3 2017-10-21 25760000000
假设我们定义 max_window = 5, dependencies = ['operating_revenue', 'operating_revenue_1']， 观察10月25日的数据情况：
data['operating_revenue'] 的数据特征
由于10月21日是周六， 所以数据在10月23日之前为 2017Q2 的数据， 10月23日之后（含当日）为 2017Q3 的数据 『operating_revenue』 表示每天（index），每个股票（column），可以看到的最新单季度数据（value）
日期/股票 000001.XSHE 000002.XSHE 000008.XSHE 000060.XSHE 000063.XSHE
2017-10-19 26360999936 51221250048 365977728 5138314240 28265984000
2017-10-20 26360999936 51221250048 365977728 5138314240 28265984000
2017-10-23 25760000000 51221250048 365977728 5138314240 28265984000
2017-10-24 25760000000 51221250048 365977728 5138314240 28265984000
2017-10-25 25760000000 51221250048 365977728 5138314240 28265984000
data['operating_revenue_1'] 的数据特征
2017-10-19 能取到的最新数据是 2017Q2 的季报， 而下表中的数据是 2017Q1 的数据。
2017-10-23 能取到的最新数据是 2017Q3 的季报， 而下表中的数据是 2017Q2 的数据。
总结一下， 『operating_revenue_1』 表示获取最新报告期上一期的数据
日期/股票 000001.XSHE 000002.XSHE 000008.XSHE 000060.XSHE 000063.XSHE
2017-10-19 27712000000 18589229056 202465472 4739692032 25744611328
2017-10-20 27712000000 18589229056 202465472 4739692032 25744611328
2017-10-23 26360999936 18589229056 202465472 4739692032 25744611328
2017-10-24 26360999936 18589229056 202465472 4739692032 25744611328
2017-10-25 26360999936 18589229056 202465472 4739692032 25744611328
示例-计算TTM数据
# 计算营业收入TTM
from jqfactor import Factor
class OR_TTM(Factor):
# 设置因子名称
name = 'operating_revenue_ttm'
# 设置获取数据的时间窗口长度
max_window = 1
# 设置依赖的数据，即前四季度的营业收入
dependencies = ['operating_revenue',
'operating_revenue_1',
'operating_revenue_2',
'operating_revenue_3']
# 计算因子的函数， 需要返回一个 pandas.Series, index 是股票代码，value 是因子值
def calc(self, data):
# 计算 ttm ， 为前四季度相加
ttm = data['operating_revenue'] + data['operating_revenue_1'] + data['operating_revenue_2'] + data['operating_revenue_3']
# 将 ttm 转换成 series
return ttm.mean()
因子数据处理函数
提供了常见的数据处理方法。
实践过程中，是否应该对原始的因子数据进一步处理、怎么处理最合理、参数怎么设置效果最优等，需要小伙伴们自己进一步的研究。
中性化
neutralize(series, how=None, date=None, axis=1)
参数
data: pd.Series/pd.DataFrame , 待中性化的序列，序列的 index 为股票的 code
how: str list 。 中性化使用的因子名称列表。默认为 ['jq_l1', 'market_cap'] 支持的内容包括：
'jq_l1'： 聚宽一级行业
'jq_l2'： 聚宽二级行业
'sw_l1'： 申万一级行业
'sw_l2'： 申万二级行业
'sw_l3'： 申万三级行业
风险因子：可以使用的风险因子包括： ['size', 'beta', 'momentum', 'residual_volatility', 'non_linear_size', 'book_to_price_ratio', 'liquidity', 'earnings_yield', 'growth', 'leverage']
date: 日期格式 str 将用 date 这天的相关变量数据对 series 进行中性化
axis: 默认为 1。仅在 data 为 pd.DataFrame 时生效。 表示沿哪个方向做标准化，0 为对每列做中性化，1 为对每行做中性化
返回
中性化后的因子数据
示例
# 导入需要的函数库
import pandas as pd
import numpy as np
from jqfactor import neutralize
# 生成数据
data = pd.DataFrame(np.random.rand(3,300), columns=get_index_stocks('000300.XSHG', date='2018-05-02'),index=['a', 'b', 'c'])
# 数据中性化
neutralize(data, how=['jq_l1', 'market_cap'], date='2018-05-02', axis=1)
去极值
winsorize(series, scale=None, range=None, qrange=None, inclusive=True, inf2nan=True, axis=1)
参数
data: pd.Series/pd.DataFrame/np.array, 待缩尾的序列
scale: 标准差倍数，与 range，qrange 三选一，不可同时使用。会将位于 [mu - scale * sigma, mu + scale * sigma] 边界之外的值替换为边界值
range: 列表， 缩尾的上下边界。与 scale，qrange 三选一，不可同时使用。
qrange: 列表，缩尾的上下分位数边界，值应在 0 到 1 之间，如 [0.05, 0.95]。与 scale，range 三选一，不可同时使用。
inclusive: 是否将位于边界之外的值替换为边界值，默认为 True。如果为 True，则将边界之外的值替换为边界值，否则则替换为 np.nan
inf2nan: 是否将 np.inf 和 -np.inf 替换成 np.nan，默认为 True如果为 True，在缩尾之前会先将 np.inf 和 -np.inf 替换成 np.nan，缩尾的时候不会考虑 np.nan，否则 inf 被认为是在上界之上，-inf 被认为在下界之下
axis: 在 data 为 pd.DataFrame 时使用，沿哪个方向做标准化，默认为 1。 0 为对每列做缩尾，1 为对每行做缩尾。
返回
去极值处理之后的因子数据
示例
# 导入需要的函数库
import pandas as pd
import numpy as np
from jqfactor import winsorize
# 生成数据
data = pd.DataFrame(np.random.rand(3,300), columns=get_index_stocks('000300.XSHG', date='2018-05-02'),index=['a', 'b', 'c'])
# 数据去极值
winsorize(data, qrange=[0.05,0.93], inclusive=True, inf2nan=True, axis=1)
中位数去极值
winsorize_med(series, scale=1, inclusive=True, inf2nan=True, axis=1)
参数
data: pd.Series/pd.DataFrame/np.array, 待缩尾的序列
scale: 倍数，默认为 1.0。会将位于 [med - scale * distance, med + scale * distance] 边界之外的值替换为边界值/np.nan
inclusive bool 是否将位于边界之外的值替换为边界值，默认为 True。 如果为 True，则将边界之外的值替换为边界值，否则则替换为 np.nan
inf2nan: 是否将 np.inf 和 -np.inf 替换成 np.nan，默认为 True。如果为 True，在缩尾之前会先将 np.inf 和 -np.inf 替换成 np.nan，缩尾的时候不会考虑 np.nan，否则 inf 被认为是在上界之上，-inf 被认为在下界之下
axis: 在 data 为 pd.DataFrame 时使用，沿哪个方向做标准化，默认为 1。0 为对每列做缩尾，1 为对每行做缩尾
返回
中位数去极值之后的因子数据
示例
# 导入需要的函数库
import pandas as pd
import numpy as np
from jqfactor import winsorize_med
# 生成数据
data = pd.DataFrame(np.random.rand(3,300), columns=get_index_stocks('000300.XSHG', date='2018-05-02'),index=['a', 'b', 'c'])
# 数据中位数去极值
winsorize_med(data, scale=1, inclusive=True, inf2nan=True, axis=0)
标准化
standardlize(series, inf2nan=True, axis=1)
参数
data: pd.Series/pd.DataFrame/np.array, 待标准化的序列
inf2nan: 是否将 np.inf 和 -np.inf 替换成 np.nan。默认为 True
axis=1: 在 data 为 pd.DataFrame 时使用，如果 series 为 pd.DataFrame，沿哪个方向做标准化。0 为对每列做标准化，1 为对每行做标准化
返回
标准化后的因子数据
示例
# 导入需要的函数库
import pandas as pd
import numpy as np
from jqfactor import standardlize
# 生成数据
data = pd.DataFrame(np.random.rand(3,300), columns=get_index_stocks('000300.XSHG', date='2018-05-02'),index=['a', 'b', 'c'])
# 数据标准化
standardlize(data, inf2nan=True, axis=0)
因子分析
因子分析API
为了让用户在研究环境中，可以便捷的分析因子，我们准备了单因子分析工具
#载入函数库
from jqfactor import analyze_factor
#对因子进行分析
far = analyze_factor(factor, start_date, end_date, industry, universe, quantiles, periods, weight_method, use_real_price, skip_paused, max_loss, factor_dep_definitions)
参数：
factor：因子值，可输入三种类型的值
pandas.DataFrame:因子值，columns为股票代码（如'000001.XSHE'）,index为日期的DatetimeIndex或str
pandas.Series:因子值，index为日期和股票代码的MultiIndex
Factor的子类：因子定义（具体见下方示例）
start_date: 开始日期，如果factor为因子定义的话，默认为'2017-01-01'；如果factor为因子值的话，默认为'2017-12-31'
end_date: 结束日期，如果factor为因子定义的话，默认为为'2017-12-31'；如果factor为因子值的话，默认为因子值的日期的最大值。
industry: 行业分类，默认为'jq_l1'
'sw_l1':申万一级行业
'sw_l2':申万二级行业
'sw_l3':申万三级行业
'jq_l1':聚宽一级行业
'jq_l2':聚宽二级行业
'zjw':证监会行业
universe: 对股票池的定义，可输入两种类型的值。当factor输入为因子值时(DataFrame、Series)，这个参数失效
str:认为输入的是一个指数，股票池为这个指数的成分股
list：认为输入的是一个股票池
quantiles:分位数数量，默认为5
periods：调仓周期，int或int的列表，默认为[1,5,10]
weight_method: 计算分位数收益时的加权方法
avg: 按平均加权
mktcap：按市值加权
use_real_price: 是否动态复权，默认为False（当factor为因子值时这个参数失效）
skip_paused: 是否跳过停牌，默认为False（当factor为因子值时这个参数失效）。需要注意的情况同 calc_factors 中的 skip_paused 参数
max_loss: 因重复值或nan值太多而无效的因子值的最大占比，默认为0.25
factor_dep_definitions: 主因子的依赖因子的列表，默认为空列表（注:当factor为因子值时这个参数失效）
示例一：自定义因子进行分析
#导入需要的数据库
from jqfactor import analyze_factor
from jqfactor import Factor
#自定义因子的类
class MA5(Factor):
name = 'ma5'
max_window = 5
dependencies = ['close']
def calc(self, data):
return data['close'][-5:].mean()
#使用自定义因子的类进行单因子分析
far = analyze_factor(factor=MA5, start_date='2018-01-01', end_date='2018-03-01', weight_method='mktcap', universe='000300.XSHG', industry='jq_l1', quantiles=8, periods=(1,5,22))
#分析结束后通过不同属性获取数据
far.ic_monthly #月度信息系数
示例二：获取因子库因子进行分析
#导入需要的数据库
from jqfactor import analyze_factor
from jqfactor import get_factor_values
#获取因子值pandas.DataFrame
factor_data=get_factor_values(securities=get_index_stocks('000300.XSHG','2018-01-01'), factors=['Skewness60'],
start_date='2018-01-01', end_date='2018-03-01')['Skewness60']
#使用获取的因子值进行单因子分析
far = analyze_factor(factor=factor_data, start_date='2018-01-01', end_date='2018-03-01', weight_method='mktcap', industry='jq_l1', quantiles=8, periods=(1,5,22),max_loss=0.2)
#分析结束后通过不同属性获取数据
far.mean_return_std_by_quantile #获取按分位数分组加权平均因子收益
绘制图表
展示全部分析
far.create_full_tear_sheet(demeaned=False, group_adjust=False, by_group=False, turnover_periods=None, avgretplot=(5, 15), std_bar=False)
参数:
demeaned:
True：使用超额收益计算 (基准收益被认为是每日所有股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用超额收益
group_adjust:
True：使用行业中性化后的收益计算 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用行业中性化后的收益
by_group:
True: 按行业展示
False: 不按行业展示
turnover_periods: 调仓周期
avgretplot: tuple 因子预测的天数:(计算过去的天数, 计算未来的天数)
std_bar:
True: 显示标准差
False: 不显示标准差
因子值特征分析
far.create_summary_tear_sheet(demeaned=False, group_adjust=False)
参数:
demeaned: 详见 calc_mean_return_by_quantile 中 demeaned 参数
True：使用超额收益计算 (基准收益被认为是每日所有股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用超额收益
group_adjust: 详见 calc_mean_return_by_quantile 中 group_adjust 参数
True：使用行业中性化后的收益计算 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用行业中性化后的收益
因子收益分析
far.create_returns_tear_sheet(demeaned=False, group_adjust=False, by_group=False)
参数:
demeaned:
True：使用超额收益计算 (基准收益被认为是每日所有股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用超额收益
group_adjust:
True：使用行业中性化后的收益计算 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用行业中性化后的收益
by_group:
True: 画各行业的各分位数平均收益图
False: 不画各行业的各分位数平均收益图
因子 IC 分析
far.create_information_tear_sheet(group_adjust=False, by_group=False)
参数:
group_adjust:
True: 使用行业中性收益 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重的加权的均值)
False: 不使用行业中性收益
by_group:
True: 画按行业分组信息系数(IC)图
False: 画月度信息系数(IC)图
因子换手率分析
far.create_turnover_tear_sheet(turnover_periods=None)
参数:
turnover_periods: 调仓周期
因子预测能力分析
far.create_event_returns_tear_sheet(avgretplot=(5, 15), demeaned=False, group_adjust=False,std_bar=False)
参数:
avgretplot: tuple 因子预测的天数: (计算过去的天数, 计算未来的天数)
demeaned: 详见 calc_mean_return_by_quantile 中 demeaned 参数
True: 使用超额收益计算累积收益 (基准收益被认为是每日所有股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False: 不使用超额收益
group_adjust: 详见 calc_mean_return_by_quantile 中 group_adjust 参数
True: 使用行业中性化后的收益计算累积收益 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False: 不使用行业中性化后的收益
std_bar:
True: 显示标准差
False: 不显示标准差
打印因子收益表
far.plot_returns_table(demeaned=False, group_adjust=False)
参数：
demeaned:
True：使用超额收益计算 (基准收益被认为是每日所有股票收益按照weight列中权重的加权的均值)
False：不使用超额收益
group_adjust:
True：使用行业中性收益 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重的加权的均值)
False：不使用行业中性收益
打印换手率表
far.plot_turnover_table()
打印信息系数（IC）相关表
far.plot_information_table(group_adjust=False, method='rank')
参数：
group_adjust:
True：使用行业中性收益 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重的加权的均值)
False：不使用行业中性收益
method：
'rank'：用秩相关系数计算IC值
'normal': 用相关系数计算IC值
打印各分位数统计表
far.plot_quantile_statistics_table()
画信息系数(IC)时间序列图
far.plot_ic_ts(group_adjust=False, method='rank')
参数：
group_adjust:
True：使用行业中性收益 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重的加权的均值)
False：不使用行业中性收益
method：
'rank'：用秩相关系数计算IC值
'normal': 用相关系数计算IC值
画信息系数分布直方图
far.plot_ic_hist(group_adjust=False, method='rank')
参数：
group_adjust:
True：使用行业中性收益 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重的加权的均值)
False：不使用行业中性收益
method：
'rank'：用秩相关系数计算IC值
'normal': 用相关系数计算IC值
画信息系数 qq 图
far.plot_ic_qq(group_adjust=False, method='rank', theoretical_dist='norm')
参数：
group_adjust:
True：使用行业中性收益 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重的加权的均值)
False：不使用行业中性收益
method：
'rank'：用秩相关系数计算IC值
'normal': 用相关系数计算IC值
theoretical_dist：
'norm'：正态分布
't'：t分布
画各分位数平均收益图
far.plot_quantile_returns_bar(by_group=False, demeaned=False, group_adjust=False)
参数：
by_group：
True：各行业的各分位数平均收益图
False：各分位数平均收益图
demeaned:
True：使用超额收益计算累积收益 (基准收益被认为是每日所有股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用超额收益
group_adjust:
True：使用行业中性化后的收益计算累积收益 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用行业中性化后的收益
画最高分位减最低分位收益图
far.plot_mean_quantile_returns_spread_time_series(demeaned=False, group_adjust=False, bandwidth=1)
参数：
demeaned:
True：使用超额收益计算累积收益 (基准收益被认为是每日所有股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用超额收益
group_adjust:
True：使用行业中性化后的收益计算累积收益 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用行业中性化后的收益
bandwidth：n，加减n倍当日标准差
画按行业分组信息系数(IC)图
far.plot_ic_by_group(group_adjust=False, method='rank')
参数：
group_adjust:
True：使用行业中性收益 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重的加权的均值)
False：不使用行业中性收益
method：
'rank'：用秩相关系数计算IC值
'normal': 用相关系数计算IC值
画因子自相关图
far.plot_factor_auto_correlation(periods=None, rank=True)
参数：
periods: 滞后周期
rank：
True：用秩相关系数
False：用相关系数
画最高最低分位换手率图
far.plot_top_bottom_quantile_turnover(periods=(1, 3, 9))
参数：
periods：调仓周期
画月度信息系数(IC)图
far.plot_monthly_ic_heatmap(group_adjust=False)
参数：
group_adjust:
True：使用行业中性收益 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重的加权的均值)
False：不使用行业中性收益 数值越接近0，会越趋向于黄色。 数值大于0会逐渐过渡到绿色 数值小于0会逐渐过渡到红色
画按因子值加权多空组合每日累积收益图
far.plot_cumulative_returns(period=1, demeaned=False, group_adjust=False)
参数：
periods：调仓周期
demeaned: 详见 calc_factor_returns 中 demeaned 参数
True：对因子值加权组合每日收益的权重去均值 (每日权重 = 每日权重 - 每日权重的均值),使组合转换为cash-neutral多空组合
False：不对权重去均值
group_adjust: 详见 calc_factor_returns 中 group_adjust 参数
True：对权重分行业去均值 (每日权重 = 每日权重 - 每日各行业权重的均值)，使组合转换为 industry-neutral 多空组合
False：不对权重分行业去均值
画各分位数每日累积收益图
far.plot_cumulative_returns_by_quantile(period=(1, 3, 9), demeaned=False, group_adjust=False)
参数：
period：调仓周期
demeaned: 详见 calc_mean_return_by_quantile 中 demeaned 参数
True：使用超额收益计算累积收益 (基准收益被认为是每日所有股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用超额收益
group_adjust: 详见 calc_mean_return_by_quantile 中 group_adjust 参数
True：使用行业中性化后的收益计算累积收益 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用行业中性化后的收益
因子预测能力平均累计收益图
far.plot_quantile_average_cumulative_return(periods_before=5, periods_after=10, by_quantile=False, std_bar=False, demeaned=False, group_adjust=False)
参数：
periods_before: 计算过去的天数
periods_after: 计算未来的天数
by_quantile：是否各分位数分别显示因子预测能力平均累计收益图
std_bar：
True：显示标准差
False：不显示标准差
demeaned: 详见 calc_mean_return_by_quantile 中 demeaned 参数
True：使用超额收益计算累积收益 (基准收益被认为是每日所有股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用超额收益
group_adjust: 详见 calc_mean_return_by_quantile 中 group_adjust 参数
True：使用行业中性化后的收益计算累积收益 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用行业中性化后的收益
画有效因子数量统计图
far.plot_events_distribution(num_days=1)
参数：
num_days：统计间隔天数
关闭中文图例显示
far.plot_disable_chinese_label()
属性列表
用于访问因子分析的结果，大部分为惰性属性，在访问才会计算结果并返回
查看因子值
far.factor_data
类型：pandas.Series
index：为日期和股票代码的MultiIndex
去除 nan/inf，整理后的因子值、forward_return 和分位数
far.clean_factor_data
类型：pandas.DataFrame index：为日期和股票代码的MultiIndex
columns：根据period选择后的forward_return(如果调仓周期为1天，那么forward_return为[第二天的收盘价-今天的收盘价]/今天的收盘价)、因子值、行业分组、分位数数组、权重
按分位数分组加权平均因子收益
far.mean_return_by_quantile
类型：pandas.DataFrame
index：分位数分组
columns：调仓周期
按分位数分组加权因子收益标准差
far.mean_return_std_by_quantile
类型：pandas.DataFrame
index：分位数分组
columns：调仓周期
按分位数及日期分组加权平均因子收益
far.mean_return_by_date
类型：pandas.DataFrame
index：为日期和分位数的MultiIndex
columns：调仓周期
按分位数及日期分组加权因子收益标准差
far.mean_return_std_by_date
类型：pandas.DataFrame
index：为日期和分位数的MultiIndex
columns：调仓周期
按分位数及行业分组加权平均因子收益
far.mean_return_by_group
类型：pandas.DataFrame
index：为行业和分位数的MultiIndex
columns：调仓周期
按分位数及行业分组加权因子收益标准差
far.mean_return_std_by_group
类型：pandas.DataFrame
index：为行业和分位数的MultiIndex
columns：调仓周期
最高分位数因子收益减最低分位数因子收益每日均值
far.mean_return_spread_by_quantile
类型：pandas.DataFrame
index：日期
columns：调仓周期
最高分位数因子收益减最低分位数因子收益每日标准差
far.mean_return_spread_std_by_quantile
类型：pandas.DataFrame
index：日期
columns：调仓周期
信息系数
far.ic
类型：pandas.DataFrame
index：日期
columns：调仓周期
分行业信息系数
far.ic_by_group
类型：pandas.DataFrame
index：行业
columns：调仓周期
月度信息系数
far.ic_monthly
类型：pandas.DataFrame
index：月度
columns：调仓周期表
换手率
far.quantile_turnover
键：调仓周期
值: pandas.DataFrame 换手率
index：日期
columns：分位数分组
计算按分位数分组因子收益和标准差
mean,std = far.calc_mean_return_by_quantile(by_date=False, by_group=False, demeaned=False, group_adjust=False)
因子收益为收益按照 weight 列中权重的加权平均值
参数：
by_date：
True: 按天计算收益
False: 不按天计算收益
by_group:
True: 按行业计算收益
False：不按行业计算收益
demeaned:
True: 使用超额收益计算各分位数收益，收益=收益-基准收益 (基准收益被认为是每日所有股票收益按照weight列中权重的加权的均值)
False：不使用超额收益
group_adjust:
True: 使用行业中性收益计算各分位数收益，收益=收益-行业收益 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重的加权的均值)
False：不使用行业中性收益
计算按因子值加权组合每日收益
far.calc_factor_returns(demeaned=True, group_adjust=False)
权重 = 每日因子值 / 每日因子值的绝对值的和
正的权重代表买入, 负的权重代表卖出
参数：
demeaned:
True: 对权重去均值 (每日权重 = 每日权重 - 每日权重的均值), 使组合转换为 cash-neutral 多空组合
False：不对权重去均值
group_adjust:
True：对权重分行业去均值 (每日权重 = 每日权重 - 每日各行业权重的均值)，使组合转换为 industry-neutral 多空组合
False：不对权重分行业去均值
计算两个分位数相减的因子收益和标准差
mean, std = far.compute_mean_returns_spread (upper_quant=None, lower_quant=None, by_date=True, by_group=False, demeaned=False, group_adjust=False)
参数：
upper_quant：用upper_quant选择的分位数减去lower_quant选择的分位数，只能在已有的范围内选择，默认为最大分位
lower_quant：用upper_quant选择的分位数减去lower_quant选择的分位数，只能在已有的范围内选择，默认为最小分位
by_date：
True：按天计算两个分位数相减的因子收益和标准差
False：不按天计算两个分位数相减的因子收益和标准差
by_group:
True: 分行业计算两个分位数相减的因子收益和标准差
False：不分行业计算两个分位数相减的因子收益和标准差
demeaned:
True：使用超额收益计算 (基准收益被认为是每日所有股票收益按照weight列中权重的加权的均值)
False：不使用超额收益
group_adjust:
True：使用行业中性收益 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重的加权的均值)
False：不使用行业中性收益
计算因子的 alpha 和 beta
far.calc_factor_alpha_beta(demeaned=True, group_adjust=False)
因子值加权组合每日收益 = beta * 市场组合每日收益 + alpha
因子值加权组合每日收益计算方法见 calc_factor_returns 函数，
市场组合每日收益是每日所有股票收益按照weight列中权重加权的均值，
结果中的 alpha 是年化 alpha
参数：
demeaned: 详见 calc_factor_returns 中 demeaned 参数
True: 对因子值加权组合每日收益权重去均值 (每日权重 = 每日权重 - 每日权重的均值),使组合转换为cash-neutral多空组合
False：不对权重去均值
group_adjust: 详见 calc_factor_returns 中 group_adjust 参数
True：对权重分行业去均值 (每日权重 = 每日权重 - 每日各行业权重的均值)，使组合转换为 industry-neutral 多空组合
False：不对权重分行业去均值
计算每日因子信息系数（IC值）
far.calc_factor_information_coefficient(group_adjust=False, by_group=False, method='rank')
参数：
group_adjust:
True：使用行业中性收益计算 IC (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用行业中性收益
by_group:
True：分行业计算 IC
False：不分行业计算 IC
method：
'rank'：用秩相关系数计算IC值
'normal'：用普通相关系数计算IC值
计算因子信息系数均值（IC值均值）
far.calc_mean_information_coefficient(group_adjust=False, by_group=False, by_time=None, method='rank')
参数：
group_adjust:
True：使用行业中性收益计算 IC (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用行业中性收益
by_group:
True：分行业计算 IC
False：不分行业计算 IC
by_time：
'Y'：按年求均值
'M'：按月求均值
None：对所有日期求均值
method：
'rank'：用秩相关系数计算IC值
'normal'：用普通相关系数计算IC值
按照当天的分位数算分位数未来和过去的收益均值和标准差
far.calc_average_cumulative_return_by_quantile(periods_before=5, periods_after=15, demeaned=False, group_adjust=False)
参数：
periods_before：计算过去的天数
periods_after：计算未来的天数
demeaned：是否使用超额收益计算累积收益 (基准收益被认为是每日所有股票收益按照weight列中权重加权的均值)
group_adjust：是否使用行业中性化后的收益计算累积收益 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重加权的均值)
计算指定调仓周期的各分位数每日累积收益
far.calc_cumulative_return_by_quantile(period=5)
参数：
period：指定调仓周期
计算指定调仓周期的按因子值加权组合每日累积收益
far.calc_cumulative_returns(period=5, demeaned=False, group_adjust=False)
当 调仓周期 period > 1 时，组合的累积收益计算方法为：
组合每日收益 = （从第0天开始每period天一调仓的组合每日收益 + 从第1天开始每period天一调仓的组合每日收益 + … + 从第period-1天开始每period天一调仓的组合每日收益) / period
组合累积收益 = 组合每日收益的累积
参数：
period：指定调仓周期
demeaned: 详见 calc_factor_returns 中 demeaned 参数
True：对权重去均值 (每日权重 = 每日权重 - 每日权重的均值), 使组合转换为 cash-neutral 多空组合
False：不对权重去均值
group_adjust: 详见 calc_factor_returns 中 group_adjust 参数
True：对权重分行业去均值 (每日权重 = 每日权重 - 每日各行业权重的均值)，使组合转换为 industry-neutral 多空组合
False：不对权重分行业去均值
计算做多最大分位，做空最小分位组合每日累积收益
far.calc_top_down_cumulative_returns(period=5, demeaned=False, group_adjust=False)
当 调仓周期 period > 1 时，组合的累积收益计算方法 见 calc_cumulative_returns
参数：
period：指定调仓周期
demeaned: 详见 calc_mean_return_by_quantile 中 demeaned 参数
True：使用超额收益计算累积收益 (基准收益被认为是每日所有股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用超额收益
group_adjust: 详见 calc_mean_return_by_quantile 中 group_adjust 参数
True：使用行业中性化后的收益计算累积收益 (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用行业中性化后的收益
根据调仓周期确定滞后期的每天计算因子自相关性
far.calc_autocorrelation(rank=True)
当日因子值和滞后period天的因子值的自相关性
参数：
rank：
True：秩相关系数
False：普通相关系数
滞后1-n天因子值自相关性均值
far.calc_autocorrelation_n_days_lag(n=9,rank=True)
参数：
n：滞后1天到n天的因子值自相关性
rank：
True：秩相关系数
False：普通相关系数
各分位数滞后1天到n天的换手率均值
far.calc_quantile_turnover_mean_n_days_lag(n=10)
参数：
n: 滞后1天到n天的换手率
滞后 0 - n 天因子收益信息系数(IC)的均值
far.calc_ic_mean_n_days_lag(n=10,group_adjust=False,by_group=False,method=None)
滞后 n 天 IC 表示使用当日因子值和滞后 n 天的因子收益计算 IC
参数：
n：滞后0-n天因子收益的信息系数(IC)的均值
group_adjust:
True：使用行业中性收益计算 IC (行业收益被认为是每日各个行业股票收益按照weight列中权重加权的均值)
False：不使用行业中性收益
by_group：
True：分行业计算 IC
False：不分行业计算 IC
method：
'rank'：用秩相关系数计算IC值
'normal'：用普通相关系数计算IC值
因子分析结果
收益分析
在收益分析中, 分位数的平均收益， 各分位数的累积收益， 以及分位数的多空组合收益三方面观察因子的表现。 第一分位数的因子值最小， 第五分位数的因子值最大。
分位数收益： 表示持仓1、5、10天后，各分位数可以获得的平均收益。
分位数的累积收益： 表示各分位数持仓收益的累计值。
多空组合收益： 做多五分位（因子值最大）， 做空一分位（因子值最小）的投资组合的收益。
IC 分析
IC 是 information coefficient 的缩写。IC 代表了预测值和实现值之间的相关性， 通常用以评价预测能力。 取值在-1到1之间， 绝对值越大， 表示预测能力越好。
IC 的计算， 一般有两种方法， normal IC 与 rank IC。 我们计算的是rank IC.
normal IC： 因子载荷与因子收益之间的相关系数
rank IC： 因子载荷的排序值与收益的排序值之间的相关系数
详情：normal IC 与 rank IC 的区别
同时考虑到单日 IC 的波动较大， 我们提供了 IC 的月度移动平均线作为参考。
换手率分析
因子的换手率是在不同的时间周期下， 观察因子个分位中个股的进出情况。 计算方法举例： 某因子第一分位持有的股票数量为30支， 一天后有一只发生变动， 换手率为： 1/30 *100% = 3.33% 对于5日、10日的换手率，在每日都会对比当日1、5分位数的成分股与5日、10日前该分位数的成分股的变化进行计算。
因子分位数换手率的价值体现在两个方面：
因子稳定性的体现：换手率低的因子，因子值在时间序列层面的持续性更好
衡量交易成本：在实际的交易过程中， 假设我们要维护投资组合的因子暴露恒定， 对于高换手率因子， 则需要进行更多的交易。 交易中的税费和滑点， 也会吞噬掉我们的部分利润。
示例
『价量』alpha 191 中的 013
因子链接
alpha_013
因子公式
(((HIGH*LOW)^0.5)-VWAP)
因子实现
from jqfactor import Factor
import numpy as np
class ALPHA013(Factor):
# 设置因子名称
name = 'alpha013'
# 设置获取数据的时间窗口长度
max_window = 1
# 设置依赖的数据
dependencies = ['high','low','volume','money']
# 计算因子的函数， 需要返回一个 pandas.Series, index 是股票代码，value 是因子值
def calc(self, data):
# 最高价的 dataframe ， index 是日期， column 是股票代码
high = data['high']
# 最低价的 dataframe ， index 是日期， column 是股票代码
low = data['low']
#计算 vwap
vwap = data['money']/data['volume']
# 返回因子值， 这里求平均值是为了把只有一行的 dataframe 转成 series
return (np.power(high*low,0.5) - vwap).mean()
『基本面』gross profitability
参考链接
首席质量因子 - Gross Profitability -- 小兵哥
因子公式
(total_operating_revenue - total_operating_cost) / total_assets
因子实现
from jqfactor import Factor
class GROSSPROFITABILITY(Factor):
# 设置因子名称
name = 'gross_profitability'
# 设置获取数据的时间窗口长度
max_window = 1
# 设置依赖的数据
# 在策略中需要使用 get_fundamentals 获取的 income.total_operating_revenue, 在这里可以直接写做total_operating_revenue。 其他数据同理。
dependencies = ['total_operating_revenue','total_operating_cost','total_assets']
# 计算因子的函数， 需要返回一个 pandas.Series, index 是股票代码，value 是因子值
def calc(self, data):
# 获取单季度的营业总收入数据 , index 是日期，column 是股票代码， value 是营业总收入
total_operating_revenue = data['total_operating_revenue']
# 获取单季度的营业总成本数据
total_operating_cost = data['total_operating_cost']
# 获取总资产
total_assets = data['total_assets']
# 计算 gross_profitability
gross_profitability = (total_operating_revenue - total_operating_cost)/total_assets
# 由于 gross_profitability 是一个一行 n 列的 dataframe，可以直接求 mean 转成 series
return gross_profitability.mean()
『中性化』产权比率
因子公式
负债合计/归属母公司所有者权益合计
因子实现
from jqfactor import Factor
import numpy as np
import pandas as pd
class DebtEquityRatio(Factor):
name = 'debt_to_equity_ratio'
max_window = 1
dependencies = ['total_liability','equities_parent_company_owners',
# 以下为中性化需要使用的数据
'market_cap',
'HY001','HY002','HY003',
'HY004','HY005','HY006',
'HY007','HY008','HY009',
'HY010','HY011']
def calc(self, data):
tl = data['total_liability']
epco = data['equities_parent_company_owners']
result = tl / epco
return neutralization(data, result.mean())
# 行业市值中性化
def neutralization(data, factor):
from statsmodels.api import OLS
industry_exposure = pd.DataFrame(index=data['HY001'].columns)
industry_list = ['HY001','HY002','HY003','HY004','HY005',
'HY006','HY007','HY008','HY009','HY010','HY011']
for key, value in data.items():
if key in industry_list:
industry_exposure[key]=value.iloc[-1]
market_cap_exposure = data['market_cap'].iloc[-1]
total_exposure = pd.concat([market_cap_exposure,industry_exposure],axis=1)
result = OLS(factor, total_exposure, missing='drop').fit().resid
return result
『指数』近10日 alpha
因子公式
个股近10日收益 - 指数（沪深300）近10日收益 近10日收益计算方法： (第10日价格/第1日价格) - 1
因子实现
from jqfactor import Factor
class Hs300Alpha(Factor):
# 设置因子名称
name = 'hs300_alpha'
# 设置获取数据的时间窗口长度
max_window = 10
# 设置依赖的数据
dependencies = ['close']
# 计算因子的函数， 需要返回一个 pandas.Series, index 是股票代码，value 是因子值
def calc(self, data):
# 获取个股的收盘价数据
close = data['close']
# 计算个股近10日收益
stock_return = close.iloc[-1,:]/close.iloc[0,:] -1
# 获取指数（沪深300）的收盘价数据
index_close = self._get_extra_data(securities=['000300.XSHG'], fields=['close'])['close']
# 计算指数的近10日收益
index_return = index_close.iat[-1,0]/index_close.iat[0,0] - 1
# 计算 alpha
alpha = stock_return - index_return
return alpha
『基本面』近两年净利润增长率
因子公式
最新一年度的净利润/上一年度的净利润 -1
因子实现
from jqfactor import Factor
class NetProfitGrowth(Factor):
# 设置因子名称
name = 'net_profit_growth_rate'
# 设置获取数据的时间窗口长度
max_window = 1
# 设置依赖的数据
dependencies = ['net_profit_y','net_profit_y1']
# 计算因子的函数， 需要返回一个 pandas.Series, index 是股票代码，value 是因子值
def calc(self, data):
# 个股最新一年度的净利润数据
net_profit_y = data['net_profit_y']
# 个股最新一年度的上一年的净利润数据
net_profit_y1 = data['net_profit_y1']
# 计算增长率
growth = net_profit_y/net_profit_y1 - 1
# 返回一个 series
return growth.mean()
『多季度』 资产回报率
因子公式
过去四个季度的净利润之和/期末总资产
因子实现
class ROATTM(Factor):
name = 'roa_ttm'
max_window = 1
# 定义依赖的数据： 过去四个季度的净利润， 以及最新一个季度的总资产
dependencies = ['net_profit', 'net_profit_1', 'net_profit_2', 'net_profit_3',
'total_assets']
def calc(self, data):
# 计算净利润的 ttm 值
net_profit_ttm = data['net_profit'] + data['net_profit_1'] + data['net_profit_2'] + data['net_profit_3']
# 计算 ROA
result = net_profit_ttm / data['total_assets']
# 把结果转成一个 series
return result.mean()
构建因子数据进行单因子分析
前面的例子讲述了通过自定义类实现因子，本例讲解如何直接获取因子数据或者构建因子数据，然后对得到的数据进行单因子分析。
其中的factor_data数据需要自己获取，并整理成符合因子分析要求的格式。
更多关于factor_data数据格式请查看单因子分析框架jqfactor_analyzer
# 载入函数库
from jqfactor import analyze_factor
from jqdata import *
from jqlib import alpha191
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
# 测试开始时间
start_date = '2019-10-01'
# 测试结束时间
end_date = '2019-11-11'
# 测试时间区间的交易日
date_list = get_trade_days(start_date=start_date, end_date=end_date)
# 转换交易日时间的数据类型
# date_list = [date.strftime('%Y-%m-%d') for date in date_list]
# 获取一段时间股票池191因子数据
factor_data = {}
# 循环获取每天数据
for date in date_list:
# 获取每天的股票池
universe = get_index_stocks('000300.XSHG', date=date)
# 获取每天股票池的因子数据
_factor_data = alpha191.alpha_002(code=universe, end_date=date, fq='post')
# 添加每天的因子数据
factor_data[date] = _factor_data
# 将字典类型数据转换为DataFrame
factor_data = pd.DataFrame(factor_data).T
# 将 index 转换为 DatetimeIndex
factor_data.index = pd.to_datetime(factor_data.index)
# 对因子进行分析，参数使用默认值
far = analyze_factor(factor=factor_data, )
# 展示全部分析
far.create_full_tear_sheet(demeaned=False, group_adjust=False, by_group=False, turnover_periods=None,
avgretplot=(5, 15), std_bar=False)
多因子参考资料
《主动投资组合管理》 英文版的名称是"Active Portfolio Management"
Quantitative Equity Portfolio Management -- An Active Approach to Portfolio Construction and Management
Quantitative Equity Portfolio Management -- Modern Techniques and Applications
Barra Risk Model Handbook
附录
normal IC 与 rank IC 的区别
1、normal IC
IC（Information coefficient 信息系数)的定义：t期的因子载荷（因子值）和t+1期的因子收益之间的相关系数。
举个例子：
因子：Variance20 20日收益方差
股票池：000001.XSHE(平安银行)、000002.XSHE(万科A)、000060.XSHE(中金岭南)、000063.XSHE(中兴通讯)、000069.XSHE(华侨城A)
日期：2018年1月2日
股票代码 因子值 下期股票收益
000001.XSHE 0.120140 -0.0267
000002.XSHE 0.105666 -0.0070
000060.XSHE 0.07945 -0.0547
000063.XSHE 0.237343 0.0269
000069.XSHE 0.134598 0.0057
(注：下期股票收益为股票下一交易日的涨幅)
可以求IC得两个必要条件就是求到因子值和下一期的股票收益，我们对这两列求相关系数就可以得到该因子在当前股票池范围内的IC值，值为0.8505（由于上表中的股票池极少，导致了求得的IC值比较高）。我们对每一天都求一个IC值就可以得到IC值得时间序列图，单日IC值得波动是比较大的，所以提供了IC的月度移动平均线作为参考，而因子的有效性也是通过IC值均值来判断，当IC值均值大于0.03，可以说该因子是有效因子。
注：当样本股票过少时，IC是没有统计意义的，在对因子做有效性分析时，要保证至少有100只股票，IC才有意义。
2、rank IC
rank IC和IC唯一的不同点就是在求相关系数时，换成秩相关系数，即： rank IC： t 期的因子载荷（因子值）的排序值和 t+1 期的因子收益的排序值之间的相关系数。
举个例子：
股票代码 因子值 因子值排名 下期股票收益 下期股票收益排名
000001.XSHE 0.120140 3 -0.0267 2
000002.XSHE 0.105666 2 -0.0070 3
000060.XSHE 0.07945 1 -0.0547 1
000063.XSHE 0.237343 5 0.0269 5
000069.XSHE 0.134598 4 0.0057 4
(注：下期股票收益为股票下一交易日的涨幅)
IC值是对因子值和下期股票收益求相关系数，而rank IC值是对因子值排名和下期股票收益排名求相关系数，值为0.8999。
现在更多的人选择用rank IC来代替普通的IC，这是因为普通的IC求相关系数有一个前提条件，就是数据要服从正态分布，但金融类数据往往并不如此，所以现在更多人采用秩相关系数也就是rank IC来判断因子的有效性。
常见问题或报错
ValueError: No objects to concatenate
检查下得到的因子数据索引的数据类型是否正常，index为日期的DatetimeIndex;可以使用pandas的to_datetime方法转换；
将自有因子值转换成 DataFrame 格式的数据
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