问题描述
解决方案
在 JoinQuant 聚宽平台上，您可以通过以下几种方式查看平台支持的所有因子列表及其说明。最直接和编程化的方式是使用 jqfactor 库中的 get_all_factors() 函数。
方法一：使用 API 获取因子列表（推荐）
您可以在研究环境或回测代码中使用 get_all_factors() 函数来获取一个包含所有因子代码、名称、分类和说明的 DataFrame。
以下是获取并查看因子列表的代码示例：
# -*- coding: utf-8 -*-
from jqfactor import get_all_factors
import pandas as pd
# 设置 pandas 显示选项，以便完整显示内容
pd.set_option('display.max_rows', 20)
pd.set_option('display.max_columns', 10)
pd.set_option('display.width', 1000)
# 获取所有因子信息
# 返回值是一个 DataFrame
all_factors = get_all_factors()
# 打印前 10 行查看
print("因子列表前 10 行：")
print(all_factors.head(10))
# 查看因子包含的列名
# factor: 因子代码
# factor_intro: 因子说明
# category: 因子分类代码
# category_intro: 因子分类说明
print("\n数据表包含的字段：")
print(all_factors.columns)
# 示例：筛选出“风格因子”(style)
style_factors = all_factors[all_factors['category'] == 'style']
print("\n风格因子列表：")
print(style_factors)
返回数据的字段说明：
- factor: 因子代码（在调用
get_factor_values时使用此代码）。 - factor_intro: 因子的中文说明和简介。
- category: 因子所属的大类（如
style风格因子,basics基础因子,quality质量因子等）。 - category_intro: 因子分类的中文说明。
方法二：查看 Alpha 101 和 Alpha 191 因子说明
对于 jqlib 库中的 Alpha 101 和 Alpha 191 因子，通常不包含在上述的 jqfactor 列表中。您可以在研究环境中使用 Python 的帮助命令来查看具体因子的公式和说明。
# 查看 Alpha 101 因子说明
from jqlib.alpha101 import *
# 在 Notebook 中输入函数名后加问号运行，可查看文档字符串
# 例如查看 alpha_001 的公式和说明
alpha_001?
或者使用 help() 函数：
help(alpha_001)
方法三：查阅官方数据字典
除了使用代码查询，您也可以在聚宽官网的数据栏目下的因子库或数据字典文档中查看完整的静态列表。文档通常会按以下类别分类：
- 财务基本面因子（质量、基础、成长、每股因子等）
- 量价因子（情绪、动量、技术因子等）
- 风格因子（Barra 风格因子等）
Q&A
Q: get_all_factors() 获取的因子数据是最新的吗？
A: 是的，该 API 直接从聚宽因子库中拉取当前的配置信息，包含了平台目前支持并维护的所有标准因子（不含 Alpha 101/191 等独立库因子）。
Q: 如何获取具体的因子数值？
A: 获取到因子代码（factor 字段）后，可以使用 get_factor_values(securities, factors, start_date, end_date) 函数来获取指定股票在指定时间段内的因子数值。
Q: 因子库中的数据是否包含停牌股票？
A: 因子库计算时通常会包含停牌股票，但在获取因子值时，如果缺少依赖数据（例如财务数据未披露或上市时间不足），可能会返回 NaN。在使用 get_factor_values 时，返回的数据通常是原始计算值。
Q: 为什么我在 get_all_factors 里找不到 Alpha 101 因子？
A: get_all_factors 主要涵盖的是聚宽因子库（jqfactor）中的基本面和量价因子。Alpha 101 和 Alpha 191 属于 jqlib 库中的短周期交易型因子，它们是独立封装的函数，不包含在 jqfactor 的索引中。