PTrade 财务选股：利用营运能力表 (operating_ability) 筛选高存货周转率标的

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Title: PTrade 财务选股：利用营运能力表 (operating_ability) 筛选高存货周转率标的

Question: 如何使用 PTrade 的 get_fundamentals 函数查询上市公司存货周转率并进行基本面选股？

在 PTrade 量化交易平台中，高效的基本面选股依赖于财务数据接口 get_fundamentals。营运能力（operating_ability）是评估企业运营效率的核心维度，其中**存货周转率（inventory_turnover_rate）**衡量了企业存货变现及管理效率。存货周转率越高，说明资产利用效率越高，流动性越强。自由调取该指标可帮助投资者筛选出高质量的运营标的。

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一、get_fundamentals 接口调用说明

获取存货周转率需要指定表名为 'operating_ability'，并设置业务字段 fields='inventory_turnover_rate'。

核心参数说明

• security: 股票代码或股票列表（如 '600570.SS' 或股票池列表）。
• table: 财务数据表名，此处为 'operating_ability'。
• fields: 调取的字段，存货周转率对应 'inventory_turnover_rate'。
• date: 查询日期（按日期查询模式），如 '20231231'。在盘中或回测中不传默认取系统/回测当前时间最近的数据。
• report_types: 财报类型（'1'：一季报，'2'：半年报，'3'：三季报，'4'：年报）。

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二、核心提取代码示例

# 获取单个或多个股票的存货周转率数据
stocks = ['600570.SS', '000001.SZ', '600000.SS']
df = get_fundamentals(
    security=stocks,
    table='operating_ability',
    fields=['inventory_turnover_rate'],
    date='20231231'
)
print(df)

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三、完整 PTrade 财务选股策略源码

以下策略在盘前运行阶段（before_trading_start）调取全 A 股的存货周转率指标，筛选出存货周转率最高的 Top 10 标的并更新股票池：

import pandas as pd

def initialize(context):
    # 设置初始股票池
    g.security = ['600570.SS']
    set_universe(g.security)
    # 每天 09:15 运行选股逻辑
    run_daily(context, select_stocks, time='09:15')

def select_stocks(context):
    # 1. 获取当前全 A 股代码列表
    all_stocks = get_Ashares()
    
    # 2. 查询所有 A 股的存货周转率
    try:
        df = get_fundamentals(
            security=all_stocks,
            table='operating_ability',
            fields=['inventory_turnover_rate']
        )
        
        if df is not None and not df.empty:
            # 过滤掉缺失值
            valid_df = df.dropna(subset=['inventory_turnover_rate'])
            
            # 按存货周转率降序排序
            sorted_df = valid_df.sort_values(by='inventory_turnover_rate', ascending=False)
            
            # 取前 10 只标的
            top_stocks = list(sorted_df.index[:10])
            
            # 更新全局股票池
            g.security = top_stocks
            set_universe(g.security)
            log.info("今日筛选出的高存货周转率股票池: %s" % g.security)
    except Exception as e:
        log.error("获取财务数据异常: %s" % e)

def handle_data(context, data):
    # 盘中根据筛选出的股票池进行交易逻辑（示例：调仓买入）
    pass

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四、注意事项与优化建议

1. 流量与频次限制：get_fundamentals 接口每秒调用不可超过 100 次，单次最大数据请求量为 500 条。若全市场股票较多，建议分批获取或加 time.sleep(1) 规避流控。
2. 行业差异：不同行业的存货周转率标准差异巨大（例如零售业远高于重工业），建议结合 get_industry_stocks() 在同行业内部进行相对排名筛选。