QMT量化交易系统新手指南， 获取财务数据ContextInfo.get_financial_data 函数（下）！

财务数据是部分投资者在开发量化策略中不可缺少的一环；量化策略开发中，财务数据的主要作用可简练归纳为以下五点：

1. 构建基础选股因子（Alpha来源）

财务数据是价值、成长、质量、盈利等经典单因子的直接原料。例如：用PE/PB构建价值因子，用ROE构建质量因子，用净利润增速构建成长因子，用于筛选跑赢基准的股票池。

2. 提供盈利预测信号（预期差）

实际财报数据与市场一致性预期的差值（业绩超预期/低于预期），是极重要的短线驱动信号。同时，财报披露期的信息更新会触发策略的再平衡调仓。

3. 实施风险排雷与质量控制

利用资产负债率、经营性现金流净额、商誉占比等指标，构建负面清单过滤器，用以剔除财务造假、高负债或经营恶化的“地雷股”，降低组合踩雷风险和极端回撤。

4. 辅助行业景气与宏观定位

通过产业链上下游公司（如中游制造与上游资源）的财务数据对比，识别库存周期和行业景气度拐点，作为宏观择时或行业轮动策略的确认信号。

5. 策略归因与绩效验证

在回测中，通过分析策略收益是来源于估值修复（价值因子）还是业绩爆发（成长因子），进行绩效归因；同时利用财报发布频率（季报/年报）校准策略换仓周期，确保回测逻辑贴近真实交易环境。

QMT量化交易系统在策略开发中，如何获取财务数据呢？

内置Python

ContextInfo.get_financial_data(tabname, colname, market, code, report_type = "report_time", barpos)

释义:获取财务数据，方法2

返回值

float ：所取字段的数值

示例

# coding:gbk

def init(C):

 pass

def handlebar(C):

 index = C.barpos

 data = C.get_financial_data("ASHAREBALANCESHEET", "fix_assets", "SH", "xxxxxx", index)

 print(data)

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