尝试用supermind的问财函数选股

作为同花顺出品的supermind量化平台，将问财整合进平台，也是水到渠成的事。今天我们就在supermind量化平台上体验一下问财。

1、问财函数介绍

先看一下官方API中对问财接口的介绍。上面说有两个问财函数，其中query_iwencai是实时的，get_iwencai是用历史数据的。

我们的最终目的是将问财整合进策略进行选股，用简短的自然语言来替代大量的常规代码，所以今天我们测试一下get_iwencai函数。

2、与正常代码进行对比，测试一下问财函数。

我们在supermind的研究环境中测试。使用的软件是supermind券商版，具体版本内容如下图：

从“量化交易”——“研究环境”菜单打开supermind的量化环境。

（1）第一次测试，选出市值最大的5支股票

先测试一下简单的，选出市值最大的5支股票，按市值从大到小排序。日期随便选一个吧，2023年8月10日这一天的。

以下两句代码就够了。

get_iwencai = get_open_api('public').get_iwencai
get_iwencai('选出市值最大的5支股票，并按市值从大到小排序','20230810','20230810',version='stable')

返回：

然后用常规代码检验一下：

#查询2023年8月10日的总市值数据，并降序排列
data = get_fundamentals(
    query(
        valuation.symbol,
        valuation.market_cap
    ).order_by(
        valuation.market_cap.desc()
    ),
    date = '20230810'
)
data.head()

返回：

经过对比，发现问财语句和常规语句结果一致。

（2）第二次测试，选出市值最大且预测市盈率不超过20的5支股票,按市值从大到小排序。

这个预测市盈率是supermind估值指标表，时间是未来12个月。

先用常规代码选一下：

data = get_fundamentals(
    query(
        valuation.symbol,
        valuation.market_cap,
        valuation.forecast_pe
    ).filter(valuation.forecast_pe<=20
    ).order_by(
        valuation.market_cap.desc()#预测市盈率(PE, 未来12个月)
    ),
    date = '20230810'
)
data.head()

返回：

再用问财选一下：

get_iwencai = get_open_api('public').get_iwencai
get_iwencai('选出市值最大且预测市盈率不超过20的5支股票,按市值从大到小排序','20230810','20230810',version='stable')

返回：

返回了7支股票！

可能是我的语句不恰当吧，改一下：

get_iwencai = get_open_api('public').get_iwencai
get_iwencai('在预测市盈率不超过20的股票中选出市值最大的5支股票，按市值从大到小排序','20230810','20230810',version='stable')

返回：

这次返回了4支！不讲5的（武德）啊！

3、结论

supermind中的get_iwencai基本上能达到网页版问财的功能，但是选出股票的数量会跟预计的有小出入。

因此，如果想在编写策略的时候，用问财替代常规代码，需要经过多番测试，确定没问题之后才能进行回测和实盘。