Ptrade 平台如何利用 get_fundamentals 获取偿债能力指标筛选低风险安全标的

在量化选股策略中，企业的财务健康状况是防范黑天鹅事件与极风险的重要屏障。debt_paying_ability（偿债能力）财务表提供了评估企业短期和长期偿债风险的核心指标。本文将详细介绍如何在 Ptrade 量化平台中使用 get_fundamentals 获取流动比率与速动比率，并在盘前筛选逻辑中剔除高负债股票。

一、核心财务指标说明

在 Ptrade 中查询 debt_paying_ability 表时，常用的核心偿债能力指标包括：

• current_ratio（流动比率）：$\text{流动资产} / \text{流动负债}$。通常流动比率高于 1.5 ~ 2.0 表明企业短期偿债能力较强。
• quick_ratio（速动比率）：$(\text{流动资产} - \text{存货}) / \text{流动负债}$。剔除了变现能力较慢的存货，速动比率高于 1.0 通常被认为财务较为安全。

二、接口使用方法：get_fundamentals

1. 常用参数设置

• security: 股票代码或代码列表（如 ['600570.SS', '000001.SZ']）。
• table: 设置为 'debt_paying_ability'。
• fields: 查询字段，如 ['current_ratio', 'quick_ratio']。
• date: 查询指定日期，不传默认取系统/回测当前日期。

2. 代码示例

# 获取沪深300成分股在指定日期的偿债能力指标
stocks = get_index_stocks('000300.XBHS')
df_debt = get_fundamentals(
    security=stocks,
    table='debt_paying_ability',
    fields=['current_ratio', 'quick_ratio'],
    date='20230630'
)

三、完整策略代码实现（盘前剔除高负债股票）

以下策略在每日开盘前（before_trading_start）获取全 A 股的偿债能力数据，剔除流动比率 < 1.2 或 速动比率 < 0.8 的风险标的，建立安全交易股票池：

import pandas as pd

def initialize(context):
    # 初始化全局变量
    g.security_pool = []
    # 设置每天 09:15 执行选股逻辑
    run_daily(context, select_safe_stocks, time='09:15')

def select_safe_stocks(context):
    # 1. 获取全 A 股标的
    all_shares = get_Ashares()
    
    # 2. 从 debt_paying_ability 表查询流动比率与速动比率
    debt_df = get_fundamentals(
        security=all_shares,
        table='debt_paying_ability',
        fields=['current_ratio', 'quick_ratio']
    )
    
    if debt_df is None or debt_df.empty:
        log.warning("获取财务偿债能力数据失败或为空")
        return
    
    # 3. 设定安全阈值筛选（例如：流动比率 >= 1.2 且 速动比率 >= 0.8）
    safe_condition = (debt_df['current_ratio'] >= 1.2) & (debt_df['quick_ratio'] >= 0.8)
    safe_stocks = debt_df[safe_condition].index.tolist()
    
    # 4. 剔除 ST、停牌与退市股票
    final_pool = filter_stock_by_status(safe_stocks, filter_type=["ST", "HALT", "DELISTING"])
    
    g.security_pool = final_pool
    set_universe(g.security_pool)
    log.info("偿债能力选股完成，筛选出安全股票共 %d 只" % len(g.security_pool))

def handle_data(context, data):
    # 盘中根据筛选出的安全股票池执行具体买卖逻辑
    pass

四、注意事项与最佳实践

1. 限流保护与频次：get_fundamentals 为在线 HTTP 接口，单次最大调用量为 500 条数据（股票数 × 字段数建议不超 5 万）。如需大规模查询全市场多历史周期数据，请分批查询或适当加 time.sleep()。
2. 未来函数规避：在回测环境使用按日期查询模式时，不传 date 参数默认取回测当日之前最新公布的财报数据，能有效避免未来函数。此外推荐将 merge_type 保持默认（取首次发布数据）。
3. 多维指标结合：单一的偿债能力指标可能排除部分特定高杠杆行业（如金融、房地产），建议结合 profit_ability（盈利能力）或 growth_ability（成长能力）指标综合评分构建复合选股因子。