JoinQuant 平台 get_fundamentals 财务数据在不同日期出现缺失值的原因与解决方法

在 JoinQuant (聚宽) 平台中使用 get_fundamentals 获取财务数据时，如果相邻两天（如 2018-04-01 和 2018-04-02）获取到的数据出现明显差异（一天完整，另一天出现大量缺失值 NaN），通常是由上市公司财报的新披露引起的。

以下是导致该现象的几个核心原因及排查解决方法：

1. 核心原因：新财报披露导致数据覆盖

get_fundamentals 在使用 date 参数时，其底层逻辑是获取指定日期（含）之前上市公司最新发布的一期财务报表数据。

• 4月份是财报密集披露期：4月份是A股上市公司披露上一年度年报和当年一季报的密集期。
• 新财报字段不全：在 2018-04-02 这一天，某些上市公司可能刚刚发布了最新的财报（例如 2017 年年报或 2018 年一季报）。如果这份新财报中某些特定的财务指标（如某些细分的营业成本、研发费用等）未披露或为空，系统就会返回 NaN。
• 对比 4月1日：在 2018-04-01 时，这些公司的新财报还未发布，系统获取到的是上一期（例如 2017 年三季报）的数据，而那一期财报中这些字段是完整的，因此没有缺失值。

2. 行业特殊性或财报类型差异

• 金融类 vs 非金融类：银行业、券商、保险等金融行业的财报科目与普通企业不同。如果新披露的财报导致了报表模板的切换，或者某些专项数据只有年报有而季报没有，也会在财报更新的节点出现大面积缺失。
• 业绩快报/预告的影响：有时公司会先发布业绩快报，快报中的字段非常少。如果系统将其作为最新财务数据更新，会导致大量非核心财务字段变为 NaN。

3. 排查方法

为了验证是否是因为财报更新导致的缺失，您可以在查询时把财报的统计周期 (statDate) 和 发布日期 (pubDate) 一并查出来对比一下：

from jqdata import *

# 查询您需要的字段，同时加上 statDate
q = query(
    valuation.code,
    income.statDate,  # 财报所属的报告期
    income.pubDate,   # 财报实际发布日期
    income.operating_revenue
).filter(
    valuation.code == '000001.XSHE'
)

# 分别打印两天的结果进行对比
df_0401 = get_fundamentals(q, date='2018-04-01')
df_0402 = get_fundamentals(q, date='2018-04-02')

print("4月1日数据：\n", df_0401)
print("4月2日数据：\n", df_0402)

如果发现 statDate 从 2017-12-31 变成了 2018-03-31，或者 pubDate 刚好是 2018-04-02，这就印证了是新财报披露导致的数据缺失。

4. 解决方法

如果您希望在回测或研究中保持数据的一致性，避免因为新财报披露导致突然的缺失值，可以采取以下方案：

• 方案一：使用 statDate 明确指定报告期
  如果您需要特定季度的完整数据，可以直接放弃 date 参数，改用 statDate 参数（例如 statDate='2017q4'）。
  注意：在回测中使用 statDate 极易引入未来函数（因为您可能在财报实际发布前就获取到了该数据），请务必谨慎使用，通常仅建议在研究环境中使用。

• 方案二：数据清洗与前值填充 (Fillna)
  在量化策略中，遇到财务数据缺失是常态。建议在获取数据后，使用 Pandas 的 fillna 方法，利用行业均值或该股票的历史前值进行填充：

  # 使用前值填充或设为0
  df = get_fundamentals(q, date='2018-04-02')
  df = df.fillna(method='ffill').fillna(0)
  

• 方案三：使用 get_history_fundamentals 获取历史多期数据
  使用 get_history_fundamentals 可以一次性获取过去多个季度的财务数据，如果最新一期有缺失，可以在代码逻辑中回退使用上一季度的有效数据。