聚宽量化平台 get_price 回测中如何避免未来函数？

在聚宽get_price回测中如何避免未来函数。

大意是获取回测日期前22天数据进行分析，代码如下：df = get_price(index,startdate='2018-01-01', end_date=today, fields=['open','high','low','close'], count=22)
日志提示：avoid_future_data=True时，get_price的end_date(2022-11-30 00:00:00)不能大于当前日期(2018-01-02 09:30:00)，回测时间是2018-01-02日。如何避免未来函数，取得上述数据？求大神不吝赐教。

问题分析

在聚宽（JoinQuant）的回测环境中，报错提示 get_price的end_date不能大于当前日期 是因为您在代码中传入的 today 变量获取的是现实世界中的今天（例如 2022-11-30），而回测引擎当前运行到的逻辑时间是 2018-01-02。在 2018 年去获取 2022 年的数据，这就构成了典型的“未来函数”。

为了避免未来函数，您需要让 end_date 动态跟随回测引擎的当前时间。

解决方案

方法一：正确使用 get_price（使用 context.current_dt）

在回测的 handle_data 或定时运行函数中，可以通过 context.current_dt 获取回测当前的逻辑时间，或者通过 context.previous_date 获取前一个交易日。同时请注意，get_price 的 start_date 和 count 不能同时使用（二选一）。

修改后的代码：

def handle_data(context, data):
    # 使用 context.current_dt 作为结束时间，获取过去22天的数据
    df = get_price(index, 
                   end_date=context.current_dt, 
                   fields=['open','high','low','close'], 
                   count=22)
    print(df)

方法二：使用回测专用 API history 或 attribute_history（强烈推荐）

在回测环境中，聚宽官方更推荐使用 history 或 attribute_history。这两个函数是专门为回测设计的，它们默认以当前回测时间为基准，自动向后取数据，天生屏蔽了未来函数，且运行速度通常比 get_price 更快。

获取单只标的多个字段（使用 attribute_history）：

def handle_data(context, data):
    # 获取单只标的过去22天的天数据（不包含当天）
    df = attribute_history(index, 22, '1d', ['open','high','low','close'])
    print(df)

获取多只标的单个字段（使用 history）：

def handle_data(context, data):
    # 获取多只标的过去22天的收盘价
    df = history(22, '1d', 'close', security_list=[index, '000001.XSHE'])
    print(df)

总结建议

1. 时间锚点：在回测中永远不要使用 datetime.date.today()，而应该使用 context.current_dt。
2. API选择：研究环境（Research）中多用 get_price；回测环境（Backtest）中取历史K线优先使用 history、attribute_history 或 get_bars。