PTrade API 换手率数据格式说明及转换方法

在 PTrade 量化交易平台中，获取到的换手率（turnover_rate）数据为带 % 的字符串格式，这是 API 接口规范决定的。

根据 PTrade 官方文档中关于 财务数据 -> valuation-估值数据 的说明：

“换手率（turnover_rate）和滚动股息率（dividend_ratio）两个字段数据源返回的是带%的字符串。比如 turnover_rate：20%，用户需要自行转换成 0.2 的 float 格式。”

转换方法

您可以使用 Python 的字符串处理方法 strip() 去除百分号，然后使用 float() 转换为数字，最后除以 100 得到小数形式。

以下是具体的代码示例，展示如何在获取财务数据后进行清洗和转换：

def initialize(context):
    g.security = ['600570.SS', '000001.SZ']
    set_universe(g.security)

def handle_data(context, data):
    # 1. 获取估值表中的换手率数据
    # 注意：get_fundamentals 返回的是 pandas DataFrame
    df = get_fundamentals(g.security, 'valuation', fields=['turnover_rate'])
    
    if df is not None and not df.empty:
        # 打印原始数据查看格式
        log.info("原始数据示例: %s" % df['turnover_rate'][0])
        
        # 2. 数据转换逻辑
        # 使用 apply 和 lambda 函数批量处理整列数据
        # 逻辑：如果数据不为空，去除 '%'，转为 float，再除以 100
        try:
            df['turnover_rate'] = df['turnover_rate'].apply(
                lambda x: float(x.strip('%')) / 100 if x is not None and x != '' else 0.0
            )
            
            # 打印转换后的数据
            log.info("转换后数据示例: %f" % df['turnover_rate'][0])
            
            # 示例：筛选换手率大于 1% (即 0.01) 的股票
            high_turnover = df[df['turnover_rate'] > 0.01]
            log.info("高换手率股票: %s" % high_turnover.index.tolist())
            
        except Exception as e:
            log.error("数据转换出错: %s" % e)

关键点说明

1. x.strip('%'): 移除字符串末尾的百分号。
2. float(...): 将剩余的字符串（如 "2.5"）转换为浮点数。
3. / 100: 将百分数转换为小数（如 2.5 变为 0.025）。如果不除以 100，请确保您的策略逻辑中比较的阈值也是百分数数值（如 2.5）。
4. 异常处理: 代码中加入了 if x is not None 判断，防止因数据缺失（None）导致 strip 方法报错。

Q&A

Q: PTrade 中除了换手率，还有哪些字段是带 % 的字符串？
A: 在 valuation（估值数据）表中，滚动股息率（dividend_ratio） 也是以带 % 的字符串形式返回的，处理方式与换手率相同。

Q: 为什么 get_fundamentals 返回的数据有时候是 None？
A: 这可能是因为网络请求超时、当日数据尚未更新（特别是在盘中获取当日估值数据时），或者查询的股票在指定日期停牌/未上市。建议在代码中增加 if df is not None: 的判断保护。

Q: 如何在回测中获取准确的历史换手率？
A: 在回测模式下，如果不指定 date 参数，get_fundamentals 默认获取回测当前日期前一交易日的数据（避免未来函数）。如果需要特定日期的数据，请显式传入 date 参数。