聚宽平台市盈率(pe_ratio)与财务数据查询常见错误解析

聚宽的市盈率pe_ratio数据有错？

df1 = get_fundamentals(query(
valuation.code, valuation.market_cap, valuation.pe_ratio, income.total_operating_revenue
).filter(
valuation.market_cap < 30, # 总市值小于1000亿元
valuation.pe_ratio < 15, # 市盈率小于10
valuation.pe_ratio > 0,
income.total_operating_revenue > 1e1 #营业总收入大于1百万元
).order_by(
valuation.market_cap.desc() # 按市值降序排列
).limit(9900) # 最多返回100个
,date='2020-12-22')
print(df1)

您好！聚宽的 pe_ratio 数据本身通常是没有错误的。您觉得数据看起来不对，很可能是因为财务数据表中的字段单位理解有误。

根据您提供的代码，主要存在以下几个单位和逻辑上的问题：

1. 营业总收入的单位是“元”

在聚宽的财务数据中，income.total_operating_revenue（营业总收入）的单位是元。您在代码中写了 income.total_operating_revenue > 1e1，注释里写的是“大于1百万元”。

• 1e1 在 Python 中等于 10，这意味着您筛选的是营业收入大于 10 元的股票，这几乎包含了所有股票。
• 如果您想筛选大于 1 百万元，应该写成 1e6（即 1,000,000 元）。

2. 总市值的单位是“亿元”

在聚宽的市值表（valuation）中，market_cap（总市值）的单位是亿元。

• 您代码中写了 valuation.market_cap < 30，这意味着筛选的是总市值小于 30 亿元 的股票，而不是注释里写的“小于1000亿元”。
• 如果您想筛选小于 1000 亿元，应该写成 valuation.market_cap < 1000。

3. 市盈率 (pe_ratio) 的定义

聚宽市值表中的 valuation.pe_ratio 默认指的是 市盈率(PE, TTM)，即滚动市盈率（按过去12个月的净利润计算）。如果您想查询静态市盈率（LYR），应该使用 valuation.pe_ratio_lyr。

修正后的代码示例

如果您真实的意图是：总市值小于30亿元，市盈率在0到15之间，且营业总收入大于1百万元，正确的代码应该如下：

from jqdata import *

# 查询2020-12-22的财务数据
df1 = get_fundamentals(query(
    valuation.code, 
    valuation.market_cap, 
    valuation.pe_ratio, 
    income.total_operating_revenue
).filter(
    valuation.market_cap < 30,             # 总市值小于30亿元 (单位: 亿元)
    valuation.pe_ratio < 15,               # 市盈率小于15
    valuation.pe_ratio > 0,                # 市盈率大于0 (剔除亏损股)
    income.total_operating_revenue > 1e6   # 营业总收入大于1百万元 (单位: 元，1e6 = 100万)
).order_by(
    valuation.market_cap.desc()            # 按市值降序排列
).limit(9900),                             # 限制返回条数
date='2020-12-22')

print(df1)

总结避坑指南

在使用聚宽 get_fundamentals 查询财务数据时，务必查阅官方 API 文档中的数据字典，特别注意以下常用字段的单位：

• 市值类 (valuation)：market_cap (总市值)、circulating_market_cap (流通市值) 的单位都是 亿元。
• 三大财务报表 (income, balance, cash_flow)：绝大多数金额字段（如营业收入、净利润、总资产等）的单位都是 元。

调整单位后，您查询出的数据应该就符合您的预期了。