JoinQuant 策略编写：如何正确设置 end_date 获取前一交易日以避免未来函数？

请问end_date的取值问题？

enddate = (context.current_dt - datetime.timedelta(days=1)).date()
roll_days = 90
stdev_up = 2
stdev_dn = 2
table = finance.STK_ML_QUOTA
q = query(
table.day, func.sum(table.buy_amount - table.sell_amount).label('net_amount')
).filter(
table.link_id.in(['310001', '310002']),
table.day >= end_date - datetime.timedelta(days=2 * roll_days),
table.day < = end_date
).group_by(
table.day
).order_by(table.day)

以上为代码一

end_date = context.current_dt.date()
roll_days = 90
stdev_up = 2
stdev_dn = 2
table = finance.STK_ML_QUOTA
q = query(
table.day, func.sum(table.buy_amount - table.sell_amount).label('net_amount')
).filter(
table.link_id.in_(['310001', '310002']),
table.day >= end_date - datetime.timedelta(days=2 * roll_days),
table.day < = end_date
).group_by(
table.day
).order_by(table.day)
以上代码二

以上两个代码片段只是在第一句有不同，代码一和代码二回测收益差了很多很多，

end_date 哪种写法可以确认为交易时/模拟时/回测时的前一交易日？

主要是为了避免未来函数的影响。

核心解答：推荐使用 context.previous_date

在 JoinQuant 平台中，为了严谨地获取前一交易日并彻底避免未来函数，您提供的代码一和代码二都不是最佳选择。官方 API 提供了一个专门的属性来解决这个问题：context.previous_date。

为什么您的两段代码回测结果差异巨大？

您查询的表 finance.STK_ML_QUOTA 是沪深港通的日度额度数据。这类日频统计数据通常在当天收盘后才能确定最终数值。

1. 代码二 (end_date = context.current_dt.date()) 引入了未来函数：
   如果您在盘中（例如 09:30）运行策略，context.current_dt.date() 获取的是当天的日期。此时您去数据库查询当天的汇总数据，在回测引擎中可能会提前拿到当天收盘后才有的数据。这就引入了未来函数，导致回测收益看起来异常好，但实盘中根本无法实现。

2. 代码一 (end_date = (context.current_dt - datetime.timedelta(days=1)).date()) 避免了未来函数，但不严谨：
   减去 1 天确实避免了拿到当天的数据，但它只是自然日的前一天。如果今天是周一，减去 1 天是周日（非交易日），这可能会导致您在某些逻辑计算或数据对齐时出现空值或错误。

正确的写法

为了确保获取的是前一个有效的交易日，请直接使用 context.previous_date。修改后的代码如下：

# 正确写法：使用 context.previous_date 获取前一交易日
end_date = context.previous_date
roll_days = 90
stdev_up = 2
stdev_dn = 2
table = finance.STK_ML_QUOTA

q = query(
    table.day, func.sum(table.buy_amount - table.sell_amount).label('net_amount')
).filter(
    table.link_id.in_(['310001', '310002']),
    table.day >= end_date - datetime.timedelta(days=2 * roll_days),
    table.day <= end_date
).group_by(
    table.day
).order_by(table.day)

进阶建议：开启避免未来函数模式

为了在编写策略时更好地防范未来函数，建议在 initialize 函数中开启 JoinQuant 提供的避免未来数据选项：

def initialize(context):
    # 开启避免未来数据模式
    set_option("avoid_future_data", True)

开启此功能后，如果您在策略中尝试通过 API 获取未来数据（例如在盘中获取当天的收盘价或盘后财务数据），系统会抛出 FutureDataError 异常或自动剔除未来数据，从而帮助您及时发现代码中的漏洞。