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Title: joinquant 数据教程：get_price 中不复权、前复权与后复权的区别与用法

Question: joinquant 的 get_price 函数中 fq 参数设置为 'pre'、'post' 和 None 有什么区别？

JoinQuant get_price 函数复权参数（fq）详解

在 JoinQuant（聚宽）量化交易平台中，get_price 是最常用的获取历史行情数据的 API 之一。其中，fq（復权/Adjustment）参数用于控制价格与成交量的复权处理方式。

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1. fq 参数的三种取值及区别

get_price(security, start_date=None, end_date=None, frequency='daily', fields=None, skip_paused=False, fq='pre', count=None)

fq 参数支持以下三种选项：

fq 参数值	复权类型	含义与计算逻辑	适用场景
'pre'	前复权（默认值）	以**当前（或获取数据截止日/当前逻辑时间）**的价格为基准，保持最新价格不变，向历史修正除权除息导致的价格缺口。	计算技术指标（MA、MACD、RSI等）、策略选股信号生成。
'post'	后复权	以股票上市首日的价格为基准，保持历史初始价格不变，向未来修正除权除息后的价格。	长期收益率计算、连续价格序列分析。
None	不复权	返回交易所公布的真实历史成交价格与真实成交量，不做任何复权因子修正。	实际下单交易算手数、计算真实持仓成本与市值。

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2. 深入理解：复权对价格与成交量的影响

1. 价格字段影响：选择 'pre' 或 'post' 时，open、close、high、low、avg 等价格字段均会被复权因子修正，保持价格序列的连续性，消除分红送股导致的价格断层。
2. 成交量字段（volume）影响：在复权模式下，为了保证 价格 * 成交量 逻辑接近真实成交金额，volume 也会根据复权因子进行相应的复权缩放。

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3. 回测中的动态复权模式与 set_option('use_real_price', True)

在 JoinQuant 中，强烈建议在 initialize 中开启动态复权（真实价格）模式：

def initialize(context):
    # 开启动态复权模式(真实价格)
    set_option('use_real_price', True)

开启真实价格模式后的行为：

• 下单撮合：系统会使用当天真实的未复权价格进行撮合与计算可买手数。
• 数据 API 行为：当调用 get_price(..., fq='pre') 或 history 时，返回的是**基于当前逻辑时间（context.current_dt）**的前复权价格。这能有效避免跨越未来除权日而引入未来函数。
• 注意事项：由于前复权因子随时间动态变化，切勿跨日期缓存 get_price 返回的行情 DataFrame。每天应重新调用 API 获取。

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4. 示例代码

# 1. 获取前复权数据（用于计算 5 日均线）
df_pre = get_price('000001.XSHE', count=5, frequency='daily', fields=['close'], fq='pre')
ma5 = df_pre['close'].mean()

# 2. 获取不复权数据（用于获取昨日真实收盘价）
df_real = get_price('000001.XSHE', count=1, frequency='daily', fields=['close'], fq=None)
real_close = df_real['close'][-1]

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总结建议

• 技术指标与选股：使用默认的 fq='pre'，确保均线和指标不因除权产生虚假信号。
• 下单交易与手数计算：使用 fq=None 获取真实价格，或开启 set_option('use_real_price', True) 后由引擎自动处理。