ptrade 平台调用 get_fundamentals 返回 NaN 怎么办？

在 ptrade 量化平台中，调用 get_fundamentals 获取财务数据时返回 NaN，通常是由以下几个原因导致的。针对您使用的代码 get_fundamentals(g.stock_list, 'profit_ability', 'roic', context.previous_date)，我们可以从以下几个方面进行排查和优化：

1. 传入的日期（date）为非交易日

原因分析：根据 ptrade 官方 API 文档，在回测和交易环境中，如果 date 参数传入的是非交易日（例如周末或法定节假日），接口将直接返回 NaN。虽然 context.previous_date 表示前一天，但如果今天是周一，context.previous_date 就是周日（非交易日），从而导致获取不到数据。

解决方法：使用 get_trading_day(-1) 来获取严格意义上的上一个交易日，而不是自然日的前一天。

2. 触发了 API 的流控限制或网络拥堵

原因分析：get_fundamentals 是通过 HTTP 在线获取数据的。官方文档明确指出，该接口有流量限制：每秒不得调用超过100次，单次最大调用量是500条数据（一条数据 = 一个股票 + 一个表的一个字段）。如果您的 g.stock_list 包含大量股票，或者在短时间内频繁调用，可能会因为触发流控或网络拥堵而导致应答失败，返回空值或 NaN。

解决方法：对长列表进行分批查询，并在代码中加入 time.sleep() 以及异常重试机制。

3. 股票代码格式不正确或确实无数据

原因分析：

• 确保 g.stock_list 中的股票代码带有正确的后缀（如 '600570.SS'，'000001.SZ'）。
• 某些新上市的股票，或者在指定日期尚未发布相关财务报表的股票，其对应的财务字段本身就是缺失的，系统会用 NaN 填充。

优化后的代码示例

为了解决上述问题，建议对您的代码进行如下改造，加入交易日判断、分批获取和重试机制：

import time
import pandas as pd

def get_financial_data_safe(stock_list, table, fields, retries=3):
    # 1. 获取上一个有效的交易日，避免传入周末或节假日
    # get_trading_day(-1) 返回的是 datetime.date 对象，符合 get_fundamentals 的要求
    last_trade_date = get_trading_day(-1)
    
    # 2. 为了防止单次请求超过 500 条数据的限制，对股票列表进行分批（假设每次查100只）
    batch_size = 100
    result_df = pd.DataFrame()
    
    for i in range(0, len(stock_list), batch_size):
        batch_stocks = stock_list[i:i+batch_size]
        
        # 3. 加入重试机制，应对网络拥堵
        for attempt in range(retries):
            try:
                # 调用接口获取数据
                df = get_fundamentals(
                    security=batch_stocks, 
                    table=table, 
                    fields=fields, 
                    date=last_trade_date
                )
                
                if df is not None and not df.empty:
                    result_df = pd.concat([result_df, df])
                    break  # 成功获取则跳出重试循环
                else:
                    log.warning(f"第 {attempt+1} 次获取为空，正在重试...")
                    time.sleep(1)
            except Exception as e:
                log.error(f"获取财务数据发生异常: {e}")
                time.sleep(1)
                
        # 批次之间稍微休眠，防止触发每秒100次的流控
        time.sleep(0.5)
        
    return result_df

# 在 handle_data 或 before_trading_start 中调用：
# roic_data = get_financial_data_safe(g.stock_list, 'profit_ability', 'roic')
# log.info(roic_data)

总结建议

1. 永远使用 get_trading_day(-1) 替代 context.previous_date 作为财务数据的查询日期。
2. 注意数据清洗：即使成功获取到数据，部分股票仍可能因为未披露财报而存在 NaN，在使用数据前建议使用 df.dropna() 或 df.fillna() 进行数据清洗。
3. 注意未来函数：在研究或交易环境中，如果不传入 date 参数，默认会获取当天的最新数据；在回测中，为了避免未来函数，强烈建议显式传入上一个交易日的日期。