多因子接口
通过读取下载本地的数据取数,使用前需要通过菜单- 操作 - 数据管理 - 补充数据 - 多因子数据,补充好本地数据。数据日期为时间戳毫秒格式,因子数据精确到小数点后四位,本数据支持在回测及运行时调用。
一、多因子数据Python 接口的用法1——取多股数据ContextInfo.get_factor_data(fieldList, stockList, startDate, endDate)
释义: 获取多因子数据参数:fieldList:字段列表,list,如:[’Solvency_and_Capital_Structure.EquityToAsset’, ‘AI_market_level_forcast.stk_sw1_p_ai’]
stockList:代码列表,list,如: [‘600000.SH’, ‘000001.SZ’]
startDate:开始时间,string,如:’20201209’
endDate:结束时间,string,如:’20201212’
返回:函数根据stockList代码列表,startDate,endDate时间范围的大小范围不同的数据类型
代码列表1-时间范围为1返回: pandas.Series index=字段
代码列表1-时间范围为n返回: pandas.DataFrame index=时间, columns=字段
代码列表n-时间范围为1返回: pandas.DataFrame index=代码 ,columns=字段
代码列表n-时间范围为n返回: dict Key=代码,value=df(index=日期, col=因子名)
示例:def handlebar(ContextInfo):
fieldList = [‘Solvency_and_Capital_Structure.EquityToAsset‘, ‘AI_market_level_forcast.stk_sw1_p_ai‘]
stockList = [‘600000.SH‘, ‘000001.SZ‘]
startDate = ‘20201209‘
endDate = ‘20201212‘
data = ContextInfo.get_factor_data(fieldList, stockList, startDate, endDate)
print(data)
二、多因子数据Python 接口的用法2——取单股数据ContextInfo.get_factor_data(fieldList, stockCode, startDate,endDate)
释义: 获取多因子数据参数:fieldList 字段列表,list,如:[’AI_market_level_forcast.stk_p_ai’, ‘AI_market_level_forcast.stk_sw1_p_ai’]
stockCode:股票代码,string,如: ‘600000.SH’
startDate:开始时间,string,如:’20201209’
endDate:结束时间,string,如:’20201212’
返回:函数根据startDate,endDate时间范围的大小范围不同的数据类型
时间范围为1返回: pandas.Series index=字段
时间范围为n返回: pandas.DataFrame index=时间, columns=字段
示例:def handlebar(ContextInfo):
fieldList = [‘Solvency_and_Capital_Structure.EquityToAsset‘, ‘AI_market_level_forcast.stk_sw1_p_ai‘]
stockCode = ‘600000.SH‘
startDate = ‘20201209‘
endDate = ‘20201212‘
ContextInfo.get_factor_data(fieldList,stockCode,startDate,endDate)
三、常见的股票因子图1:股票均线因子
图2:股票财务因子
图3:股票成交量因子