JoinQuant聚宽策略中data是什么？如何使用及替代方案详解

在 JoinQuant（聚宽）量化平台中，data 是一个非常经典的概念，主要出现在 handle_data(context, data) 函数中。下面为您详细解答 data 的含义、使用场景，以及不使用 data 的区别。

1. data 是什么意思？

在聚宽的 API 中，data 是一个字典（dict）类型的对象，它的 key 是标的代码（如 '000001.XSHE'），value 是当时的 SecurityUnitData 对象。

它存放的是前一个单位时间（按天回测就是前一天，按分钟回测就是前一分钟）的数据快照。通过 data[security]，你可以获取该标的在当时的开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、是否停牌等信息，甚至可以直接调用内置方法计算均价。

常用的属性和方法包括：

• data[security].close: 结束时价格（收盘价）
• data[security].open: 开始时价格（开盘价）
• data[security].volume: 成交量
• data[security].paused: 是否停牌（True/False）
• data[security].mavg(days): 过去 days 天的每天收盘价的平均值

2. 什么场景用 data？（举个例子）

通常在早期的策略编写中，我们会在 handle_data 中使用 data 来快速获取当前价格或计算均线，从而生成交易信号。

示例：使用 data 编写一个简单的双均线策略

def initialize(context):
    g.security = '000001.XSHE'

# handle_data 每天/每分钟自动运行一次
def handle_data(context, data):
    security = g.security
    
    # 场景1：判断股票今天是否停牌，停牌则不操作
    if data[security].paused:
        return
        
    # 场景2：获取当前价格（上一单位时间结束时的价格）
    current_price = data[security].close
    
    # 场景3：利用 data 自带的方法快速计算 5日 和 10日 均线
    ma5 = data[security].mavg(5)
    ma10 = data[security].mavg(10)
    
    # 产生交易信号
    if ma5 > ma10 and context.portfolio.positions[security].closeable_amount == 0:
        order_value(security, context.portfolio.available_cash)
    elif ma5 < ma10 and context.portfolio.positions[security].closeable_amount > 0:
        order_target(security, 0)

3. 不写 data 会有什么不同？（官方推荐做法）

非常重要的一点： 聚宽官方文档明确指出，为了向前兼容保留了 data 对象，但由于效率问题，现在已经不推荐使用了！

现在的标准写法是使用 run_daily 等定时运行函数，这些自定义函数只接收 context 一个参数，没有 data 参数。如果不使用 data，你需要使用聚宽提供的专门的数据获取 API（如 attribute_history、get_price、get_current_data 等）来替代。

不写 data 的不同之处：

1. 代码结构不同：不再使用 handle_data，而是用 run_daily 绑定自定义函数。
2. 获取数据方式不同：不能再用 data[security].close，而是用 attribute_history 或 get_current_data。
3. 运行效率更高：data 对象在底层是按需动态生成的，频繁调用会拖慢回测速度；而直接使用 attribute_history 批量获取数据（如 Pandas DataFrame）效率高得多。

示例：不使用 data 的现代写法（推荐）

def initialize(context):
    g.security = '000001.XSHE'
    # 使用定时函数，每天开盘时运行 market_open
    run_daily(market_open, time='09:30')

# 自定义函数只有 context 参数，没有 data
def market_open(context):
    security = g.security
    
    # 替代场景1：使用 get_current_data 判断是否停牌
    current_data = get_current_data()
    if current_data[security].paused:
        return
        
    # 替代场景2 & 3：使用 attribute_history 获取历史收盘价来计算均线和当前价
    # 获取过去10天的收盘价数据
    hist = attribute_history(security, 10, '1d', ['close'])
    
    # 当前价格（取最后一天）
    current_price = hist['close'][-1]
    
    # 计算均线（利用 Pandas 的 mean 方法）
    ma5 = hist['close'][-5:].mean()
    ma10 = hist['close'].mean()
    
    # 产生交易信号
    if ma5 > ma10 and context.portfolio.positions[security].closeable_amount == 0:
        order_value(security, context.portfolio.available_cash)
    elif ma5 < ma10 and context.portfolio.positions[security].closeable_amount > 0:
        order_target(security, 0)

总结

• data 是什么：历史遗留的标的数据快照对象，包含价格、成交量和简单的均线计算方法。
• 使用场景：在 handle_data 中快速获取单只股票的当前状态和简单指标。
• 不写 data 的区别：你需要改用 run_daily 配合 attribute_history / get_current_data 等 API。这是目前官方强烈推荐的做法，因为它的执行效率更高，且更适合进行多只股票的向量化（Pandas）计算。