JoinQuant 聚宽平台自定义因子中 turnover_ratio 的使用方法与周期详解

turnover_ratio在自定义的因子里怎么用？

文档里，
turnover_ratio : 指在一定时间内市场中股票转手买卖的频率，是反映股票流通性强弱的指标之一。换手率=[指定交易日成交量(手)×100/截至该日股票的流通股本(股)]×100%

这个的周期是多久？
如果是上1个自然天。自定义factor依赖了（dependencies）这个指标，turnover_ratio_1是指上一个自然天的换手率吗？但数据对不上。

from jqdata import *
from jqlib.technical_analysis import *
from jqfactor import *
class turnover_ratio_1(Factor):
name = '_turnover_ratio_1'
max_window = 1
dependencies = ['turnover_ratio_1']
def calc(self, data):
return data['turnover_ratio_1'].iloc[0]
class turnover_ratio(Factor):
name = '_turnover_ratio'
max_window = 1
dependencies = ['turnover_ratio']
def calc(self, data):
return data['turnover_ratio'].iloc[0]
securities = ['600000.XSHG']
df = calc_factors(securities, [turnover_ratio_1(), turnover_ratio()], start_date='2016-12-01', end_date='2017-02-01', use_real_price=False, skip_paused=False)
display(df)

在 JoinQuant 聚宽平台的自定义因子中，使用 turnover_ratio 时需要注意它的数据来源和更新机制。以下是针对您问题的详细解答：

1. turnover_ratio 的周期是多久？

turnover_ratio（换手率）属于市值表（valuation）中的字段，它的更新周期是日频（按天更新）。在回测或因子计算中，当前逻辑日期（current_dt）能获取到的 turnover_ratio 实际上是前一个交易日的换手率（因为当天的市值数据需要在收盘后才能计算得出，为了避免未来函数，系统默认返回前一交易日的数据）。

2. 为什么 turnover_ratio_1 数据对不上？

在 JoinQuant 的自定义因子文档中，_1、_2 这种后缀仅适用于单季度财务指标（如利润表 income、资产负债表 balance、现金流表 cash_flow 和财务指标表 indicator），用来获取前 1 个季度或前 2 个季度的数据。

市值表（valuation）不支持 _1 这种按季度滞后的后缀。因此，在 dependencies 中写 turnover_ratio_1 是无效的，系统可能无法正确解析或返回了未定义的数据，导致您发现数据对不上。

3. 如何正确获取前几天的换手率？

如果您想在自定义因子中获取前几天（例如前 1 个交易日、前 2 个交易日）的换手率，正确的做法是调整 max_window 参数，而不是使用 _1 后缀。

max_window 定义了获取数据的时间窗口长度（天数）。例如，设置 max_window = 2，data['turnover_ratio'] 将返回一个包含过去 2 天数据的 DataFrame。您可以通过 .iloc 来截取特定日期的数据。

正确的代码示例

以下代码展示了如何正确获取“最新换手率”（T-1日）和“上一日换手率”（T-2日）：

from jqdata import *
from jqfactor import Factor, calc_factors

# 获取最新换手率（即 T-1 日的换手率）
class turnover_ratio_latest(Factor):
    name = '_turnover_ratio_latest'
    max_window = 1
    dependencies = ['turnover_ratio']
    
    def calc(self, data):
        # max_window=1 时，直接取最新的一天
        return data['turnover_ratio'].iloc[-1]

# 获取上一日换手率（即 T-2 日的换手率）
class turnover_ratio_prev(Factor):
    name = '_turnover_ratio_prev'
    max_window = 2  # 窗口设为2，获取过去2天的数据
    dependencies = ['turnover_ratio']
    
    def calc(self, data):
        # iloc[-1] 是 T-1 日，iloc[-2] 是 T-2 日
        return data['turnover_ratio'].iloc[-2]

securities = ['600000.XSHG']
df = calc_factors(
    securities, 
    [turnover_ratio_latest(), turnover_ratio_prev()], 
    start_date='2016-12-01', 
    end_date='2017-02-01',  
    use_real_price=False, 
    skip_paused=False
)

display(df)

总结

• turnover_ratio 是日频数据，代表前一个交易日的换手率。
• 不要对市值表字段（如 turnover_ratio, market_cap, pe_ratio 等）使用 _1 后缀。
• 获取历史多日数据，请通过增大 max_window 并使用 data['字段名'].iloc[-N] 来实现。