回测怎么避免未来函数：A股复权与 PIT 财报¶

回测结果好得不真实，常见原因是数据里混进了「当时还不知道的信息」。A 股最容易出问题的有三处：复权、财报和股票池。

复权：口径要明确选¶

前复权价格会随新的除权事件整体改变，同一天的历史价格今天和明天看到的可能不同。CNEquity 把原始价格和复权因子分开存，复权方式在查询时选：

from cnequity.query import load

bars = load("daily_bars", start="2020-01-01", end="2024-12-31", adjust="hfq")

结果里的 adj_is_exact 标出复权因子是否完整覆盖。完整的验证步骤见复权研究基线。

一季报要到 4 月底才披露，之后还可能修订。如果回测在 4 月 1 日就用了一季报的数据，或者用了后来修订过的数值，就是未来函数。CNEquity 的财报按公告日记录每一版，查询时给出时点：

items = load(
    "financial_statement_items",
    items=["roe", "net_profit"],
    as_of="2024-04-30",
    pit_mode="strict",
)

pit_mode="strict" 只返回在 as_of 当天已经公告并入湖的数据。不要用 end= 代替 as_of。按调仓日构造截面的完整例子见 PIT 财报调仓截面。

只用今天还在交易的股票回看过去，会漏掉后来退市的公司，收益被系统性高估，这就是幸存者偏差。CNEquity 在数据层保留退市股票的身份和行情，研究股票池用画像指定：

bars = load("daily_bars", start="2024-01-01", profile="cn_a_sh_sz_research_v1")

该画像按日核对上市、停牌、历史 ST 和退市证据，缺少证据时拒绝返回，而不是悄悄漏掉股票。详见股票池画像。