在2026年的基本面量化投资中，财务数据不再仅仅是每季报后的静态数字，而是成为了可以通过QMT或PTrade实时调用的核心选股因子。对于追求价值回归和稳健收益的投资者来说，学会如何在策略代码中自动抓取、清洗并应用财务指标，是构建长线选股模型的关键。

财务数据的获取途径

在QMT的xtquant环境下，财务数据的调用通常通过xtdata.get_financial_data()等函数实现。

1.  覆盖维度：系统支持从资产负债表、利润表到现金流量表的全量数据获取。2026年的数据包中还包含了诸如“研发投入占比”、“扣非净利润增长率”以及“单季度毛利率环比”等高频细分指标。

2.  历史深度：投资者可以轻松获取过去10年的财务数据，这为回测长周期的价值投资策略提供了坚实基础。

如何利用代码筛选低估值标的？

一个典型的低估值筛选策略逻辑如下：

第一步，定义阈值。例如设定市盈率（PE）低于行业中位数、市净率（PB）小于1.5，且近三年净资产收益率（ROE）均大于10%。

第二步，批量获取。利用QMT的全市场扫描功能，在几秒内从5000多只个股中过滤出符合上述条件的标的。

第三步，动态权重。给不同指标分配权重，计算出一个综合的“估值评分”，根据评分从高到低构建选股池。

自动化财务选股的优势

相比于手动查阅研报，量化筛选的最大优势在于“无死角”。2026年的市场中，很多被忽视的小盘价值股往往能在量化模型的扫描下现身。此外，策略可以设置财务“地雷”过滤，自动剔除商誉过高或现金流异常的个股，从源头上降低系统性风险。

财务选股策略在实盘中，需要结合估值分位点和流动性因子进行二次过滤。量化交易的核心优势，是用程序代替人工，规避情绪干扰、提升交易效率。我司打破 “验资等待” 的限制，10 万入金即开 QMT/PTRADE 专业版，其强大的财务数据库支持全线上便捷调用。国金证券不仅提供高效的软硬件支持，还组建了专业的量化社群，由资深经理指导您如何编写高质量的财务选股策略，助您跳过门槛限制，利用智能工具发掘市场中的真价值。

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