第六期：《get_financial_data：基本面因子的挖掘与清洗全流程》
第六期专栏内容：《get_financial_data：基本面因子的挖掘与清洗全流程》
本期定位：财务数据是基本面量化的"第一性原理"，但90%的人因"未来函数"和"字段混乱"导致策略失效。本期将手把手打通从原始财报到可用因子的全链路。
一、开篇：为什么90%的基本面策略回测是假的？
痛点引入：某用户使用"ROE>20%选股"策略，回测年化收益35%，实盘3个月亏损15%。问题出在——回测时用了2025年Q3的ROE数据在2025年Q1交易，这就是典型的未来函数。
核心认知：财务数据的价值不在于"数字"，而在于 "时间点" 。知道茅台2025年净利润500亿没用，关键要在2025年4月年报披露那一刻才知道。
二、xtquant财务数据体系解剖
数据覆盖范围：
- 三大报表：资产负债表、利润表、现金流量表（2007年至今完整）
- 关键指标：2600+字段，涵盖工行、建行、招行、中石化等全市场
- 更新频率：财报披露日当晚22:00自动更新
数据结构：
三、核心函数：get_financial_data 5个黄金参数
函数原型：
参数含金量解析：
field_list：字段必须用表名.字段名格式，这是防错关键。常见映射：
- 总股本：
CAPITALSTRUCTURE.total_capital
- 净利润：
ASHAREINCOME.net_profit_incl_min_int_inc（归母净利润）
- 经营现金流：
ASHARECASHFLOW.net_cash_flows_oper_act
report_type='announce_time' ：防未来函数的唯一手段
'announce_time'：按公告日期取数，确保回测时不会用到未披露数据'report_time'：按报告期取数，回测时若用Q3数据在Q1交易，就是未来函数！
实战对比：
四、实战：PEG因子计算全流程（含数据清洗）
策略逻辑：PEG=PE/(盈利增速×100)，PEG<1视为低估
步骤1：获取PE和净利润增速
步骤2：数据清洗——处理缺失值与异常值
步骤3：计算PEG因子
五、高级技巧：跨表查询与数据缓存
技巧1：跨表查询ROE ROE = 净利润 / 净资产，需跨利润表和资产负债表：
技巧2：数据缓存（提升回测速度100倍） 财务数据调用一次耗时2-3秒，频繁调用导致回测卡死。需缓存到本地：
六、四大陷阱与解决方案
七、下期预告
下期预告：第七期《策略编写语法与结构：5行代码看懂事件驱动核心框架》，将讲解 on_bar与 on_tick回调函数的生命周期，以及如何管理策略全局变量。
一句话总结：财务数据是价值投资者的"圣经"，但在QMT中， "时间点"比"数值"更重要 。掌握 get_financial_data的 announce_time参数，等于掌握了避免未来函数的免死金牌。这是基本面量化与技术分析的分水岭，也是回测与实盘结果一致性的基石。
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