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