JoinQuant set_universe 函数使用详解与常见误区

在 JoinQuant（聚宽）平台中，set_universe 是一个容易引起误解的函数。很多用户认为调用它之后，策略就会自动只交易这些股票，或者所有数据获取函数都会默认使用这个列表，但事实并非如此。

以下是关于该函数的详细解释、它为什么“不生效”的原因，以及现代策略开发的推荐做法。

1. set_universe 的真实作用

根据官方文档，set_universe 的功能非常有限：

• 功能：设置或更新 context.universe 属性。
• 唯一实际用途：只用于设定 history() 函数的默认 security_list。

也就是说，只有当你调用 history() 函数且不传入股票列表参数时，系统才会去读取 set_universe 设定的列表。对于其他数据函数（如 get_price, attribute_history）或交易函数，它没有任何直接影响。

代码示例：set_universe 如何生效

def initialize(context):
    # 设定股票池
    set_universe(['000001.XSHE', '600000.XSHG'])

def handle_data(context, data):
    # 场景 A：生效
    # 调用 history 时不传股票列表，它会默认使用 set_universe 设置的列表
    h = history(5, '1d', 'close') 
    print(h.columns) # 输出：Index(['000001.XSHE', '600000.XSHG'], dtype='object')

    # 场景 B：不生效（被覆盖）
    # 如果 history 传入了具体的列表，set_universe 的设置会被忽略
    h2 = history(5, '1d', 'close', security_list=['000002.XSHE'])
    
    # 场景 C：完全无关
    # attribute_history 必须显式传入股票代码，不受 set_universe 影响
    # get_price 同理
    p = attribute_history('000001.XSHE', 5)

2. 为什么它不影响你的“股票池”？

你感觉它“不生效”，通常是因为以下几个原因：

1. 它不会自动过滤交易：set_universe 不会限制 order 函数。即使你设置了 universe，你依然可以下单买入 universe 之外的股票。
2. 它不影响主流数据 API：现代策略更多使用 attribute_history 或 get_price，这些函数都需要显式传入股票代码，它们不会自动读取 context.universe。
3. 它不具备筛选功能：它只是一个静态列表赋值。它不会自动剔除停牌、ST 或涨跌停的股票。

3. 推荐的“股票池”管理方式

在现代 JoinQuant 策略开发中，建议不再使用 set_universe。推荐的做法是使用全局变量（如 g.stocks）来管理股票池，并在需要时显式传递给数据或交易函数。

最佳实践代码示例

# -*- coding: utf-8 -*-
from jqdata import *

def initialize(context):
    # 1. 设定基准
    set_benchmark('000300.XSHG')
    # 2. 开启真实价格
    set_option('use_real_price', True)
    
    # 3. 【推荐做法】使用全局变量 g 定义股票池
    # 例如：获取沪深300成分股
    g.stocks = get_index_stocks('000300.XSHG')
    
    # 每天开盘前运行选股逻辑
    run_daily(before_market_open, time='09:00')

def before_market_open(context):
    # 4. 动态更新股票池（例如剔除停牌和ST）
    current_data = get_current_data()
    g.trade_list = []
    
    for stock in g.stocks:
        # 过滤停牌和ST
        if not current_data[stock].paused and not current_data[stock].is_st:
            g.trade_list.append(stock)
    
    print(f"今日可交易股票数量: {len(g.trade_list)}")

def handle_data(context, data):
    # 5. 在交易逻辑中显式使用 g.trade_list
    # 示例：买入列表中的第一只股票
    if len(g.trade_list) > 0:
        target_stock = g.trade_list[0]
        order_value(target_stock, 10000)

Q&A

Q: context.universe 变量还有用吗？
A: context.universe 本质上只是一个存储列表的属性。如果你使用 set_universe，这个属性会被赋值。你可以在代码中读取 context.universe 来获取这个列表，但它不会自动产生任何魔法效果。建议使用 g.xxx 变量替代，逻辑更清晰。

Q: 如果我想用 history 函数，必须用 set_universe 吗？
A: 不需要。history 函数允许通过 security_list 参数直接传入股票列表（如 history(5, '1d', 'close', security_list=g.stocks)）。显式传参比依赖隐式的默认值更安全，代码可读性也更高。

Q: 如何获取全市场的股票作为股票池？
A: 可以使用 get_all_securities(['stock']).index.tolist() 获取全市场股票代码列表，然后赋值给 g.stocks。但请注意，全市场股票数量巨大，直接循环处理会导致回测非常慢，建议先通过财务数据或行情指标进行筛选（如使用 get_fundamentals）。