为什么同样的双因子策略，不同起期到最后产生的股票组合不一样？

为什么同样的双因子策略，不同起期到最后产生的股票组合不一样

请问，用get_fundamentals（query（valuation，indicator）.filter(valuation.code.in_stoke_list)）获取当前财务数据会产生未来函数么。为什么我用财务双因子策略从不同时间起回测，后面的股票组合不一致呢？
比如说，用同样条件，从2017-2022年选5只股，以及从2019-2022年选5只股，但是在2019-2022年期间选的股票都不一样。

针对您在 JoinQuant (聚宽) 平台上遇到的双因子策略回测结果不一致的问题，主要可以从是否引入未来函数以及回测路径依赖两个方面来解答。

一、 使用 get_fundamentals 会产生未来函数吗？

在 JoinQuant 中，使用 get_fundamentals 获取财务数据是否会产生未来函数，取决于您传入的参数：

1. 默认情况（不传 date 和 statDate）：
   在回测环境中，如果不传入 date 和 statDate，date 的默认值会随着回测日期变化而变化，等于 context.current_dt 的前一天。因为在实际交易中，我们只能看到前一天的财报和市值数据，所以这种默认设置不会产生未来函数。
2. 传入 date 参数：
   查询指定日期 date 收盘后所能看到的最近的数据。系统会查找上市公司在这个日期之前（包括此日期）发布的最新数据，不会有未来函数。
3. 传入 statDate 参数（需警惕）：
   如果您传入了 statDate（如 '2019q1' 或 '2019'），系统会返回该季度或年份的财务数据。由于公司发布财报通常有滞后性（例如一季报可能在4月底才发布），如果您在1月份就通过 statDate 获取了一季报的数据，这就引入了未来函数。因此，回测中应尽量避免使用 statDate，或者严格控制调用时间。

结论：您使用的 get_fundamentals(query(valuation, indicator).filter(valuation.code.in_(stock_list))) 没有指定 statDate，默认使用的是回测当前逻辑时间的前一天的数据，因此不会产生未来函数。

二、 为什么不同起期回测，后面的股票组合不一致？

即使策略逻辑完全相同，且没有未来函数，从 2017 年开始回测和从 2019 年开始回测，在 2019-2022 年期间的持仓组合大概率是不一样的。这主要是由**回测的路径依赖（Path Dependency）**引起的：

1. 账户资金与持仓状态的差异

• 资金规模不同：从 2017 年开始运行的策略，到了 2019 年初，账户的可用资金（available_cash）和总资产（total_value）已经经历了两年的盈亏变化，与 2019 年初直接以初始资金启动的账户完全不同。
• 买入能力不同：在 2019 年的某个调仓日，2017 年起期的账户可能因为资金充裕买入了排名第 1 到第 5 的股票；而 2019 年起期的账户可能资金较少，或者受限于 A 股“买入必须是 100 的整数倍”的规则，导致某些高价股买不够数量，甚至只能买入排名第 1 到第 4 的股票，资金残余留到了下一次调仓。

2. 历史持仓对调仓逻辑的影响

• 卖出逻辑的触发：2017 年起期的账户在 2019 年初可能已经持有某些股票。在调仓时，策略通常会判断“如果持仓股不在新的目标股票池中，则卖出”。这种卖出动作会释放资金，进而影响当天的买入动作。而 2019 年起期的账户在第一天是空仓的，只有买入动作。
• 持仓数量限制：如果您设定了“最多持有 5 只股票”，2017 年起期的账户可能因为某些老股票依然符合条件而继续持有，只替换了 2 只；而 2019 年起期的账户则是全新买入 5 只。如果遇到涨跌停无法买卖的情况，两者的持仓差异会进一步拉大。

3. 动态复权（真实价格模式）的微小影响

• 如果您开启了 set_option('use_real_price', True)，回测使用的是真实价格撮合，但通过 API（如 history）获取的是基于当天的前复权价格。不同时间点看到的前复权价格是不同的。虽然这主要影响技术指标（如均线），但如果您的双因子策略中结合了价格过滤条件，微小的价格差异也可能导致选股结果的边缘变化。

4. 订单撮合与滑点

• 资金量不同导致下单量不同。如果下单量较大，可能会触发 order_volume_ratio（成交量比例限制），导致部分订单未成交。未成交的资金会留在账户中，影响下一次的选股和买入。

总结

量化回测是一个连续的动态过程，前一天的状态决定了今天的决策基础。不同起期导致到达同一时间点时，账户的“初始状态”（资金、持仓、成本）截然不同，因此后续的交易行为和股票组合自然会产生分化。这是正常的量化回测现象，并非策略代码存在错误或未来函数。