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Title: joinquant 量化回测避坑：avoid_future_data 模式与未来函数排查

Question: 在 joinquant 中如何开启 avoid_future_data 并排查策略中的未来函数？

joinquant 量化回测避坑：avoid_future_data 模式与未来函数排查

在量化回测中，**未来函数（Future Data）**是导致回测实盘收益差异巨大的“罪魁祸首”。未来函数指在历史回测时使用了当时时间点无法获取的未来信息（例如：在盘中获取当天的收盘价或尚未披露的财务数据）。

为了帮助开发者发现并剔除未来函数，JoinQuant（聚宽）平台提供了 avoid_future_data 机制。

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一、如何开启 avoid_future_data 模式？

在 JoinQuant 策略代码的 initialize(context) 函数中调用 set_option API，即可开启避免未来数据模式：

def initialize(context):
    # 开启避免未来数据模式
    set_option('avoid_future_data', True)
    
    # 开启动态复权模式（建议同时开启以防复权未来函数）
    set_option('use_real_price', True)

开启后的系统处理机制：

1. 时间可规避的未来数据：如使用包含时间参数的 API（如 get_bars）请求 current_dt 之后的数据时，系统会直接抛出 FutureDataError 异常提示报错位置。
2. 无法通过时间参数规避的数据：如 get_call_auction（集合竞价数据），开启模式后，系统会自动过滤并剔除其中的未来数据，而不抛出异常。

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二、常见的未来函数场景与排查方案

1. 盘中获取当天未收盘的行情数据（如收盘价）

• 错误示例：在盘中（如 10:00）调用 get_price 获取当天的 close 价格。
• 正确做法：
  • 获取历史收盘价应使用 history 或 attribute_history（默认不包含当天数据）。
  • 获取盘中实时价格应使用 get_current_data() API 或通过 get_bars 取截至当前的 Bar。

# 正确获取盘中实时数据
current_data = get_current_data()
price = current_data['000001.XSHE'].last_price

2. 财报数据的未来函数

• 错误示例：使用 get_fundamentals 传入 statDate（如 '2023q1'）去取财报。因为财报发布有滞后性，在季度结束时（如 3月31日）财报往往尚未披露。
• 正确做法：使用 date 参数（回测中默认取 context.current_dt 的前一天），系统会自动查找该日期前已发布的最新财报数据，避免未来函数：

# 正确查询财务数据
q = query(valuation.code, valuation.pe_ratio)
df = get_fundamentals(q, date=context.previous_date)

3. 复权因子带来的未来数据

• 错误示例：使用传统静态前复权价格回测。因为前复权是基于未来（甚至今天）的复权因子重新计算历史价格，导致历史下单量计算不准确。
• 正确做法：在 initialize 中开启动态复权（真实价格）模式：

set_option('use_real_price', True)

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三、注意事项

1. 局限性：avoid_future_data 可以拦截平台标准 API 引入的未来数据，但无法拦截用户自己从外部网络/本地读取的自定义数据，也无法拦截通过硬编码特定股票未来大涨日期等逻辑性未来信息。
2. 跨日数据缓存：不要在全局变量 g 中跨交易日缓存数据获取 API 的结果（如价格或复权因子），因为不同交易日看历史的前复权价格可能会有变动。