在量化投资中，财务数据是判断上市公司基本面情况的重要数据。米筐科技（Ricequant）基于量化交易的实际投资研究需求，依据上市公司三大表（资产负债表、现金流量表、利润表）原生财务数据，自主实现了超过 300 个衍生财务数据计算。

1. 米筐科技财务指标亮点

1，支持多种计算逻辑，支持基于LF（即last file，最近一期财报）、LYR（即last year ratio，最近一期年报）以及TTM（即trailing twelve months，滚动12个月）三种财务数据处理逻辑。

2，更贴近量化需要，和其他数据商提供的财务指标相比，米筐财务衍生指标计算过程中采取了“Point in Time”的处理方式，考虑历史数据实际公布时间点来对指标进行计算，严格避免未来数据，使得所使用的数据更好地反映历史时点真实情况。3，数据稳定，RQData已实现自动化清洗检查入库流程，更及时发现异常数据。4，指标种类丰富, 衍生财务指标分为估值衍生指标、经营衍生指标、现金流衍生指标、财务衍生指标、成长性衍生指标五类(见表1)，涵盖了业内对于财务衍生指标绝大部分的使用需求。

财务衍生指标类型说明（表1）

2. 衍生指标计算逻辑

米筐科技财务衍生指标包含LF、LYR 和TTM 三种处理方式。若衍生指标定义中涉及资产负债表字段，则提供上述三种财务数据处理逻辑；若衍生指标定义中仅涉及利润表和现金流量表字段，则提供LYR和TTM两种处理逻辑。米筐科技财务衍生指标命名规则如表2。

衍生指标命名规则（表2）

注：和三大基础报表财务指标的LF、LYR以及TTM 处理后的命名指标不同，衍生财务指标不带有数字后缀。

3. PIT计算方式的说明

众所周知，财报的发布有一定的延迟，例如今年三月份发布的财报反映的是去年的经营状况，在进行量化回测等场景时，在今年三月份之前都无法获得去年年底的经营状况。将时钟倒转，以当时实际能获得的最新数据为基础进行下一步的计算或研究，这种方法称为PIT（即Point in Time）。

下面以300461.XSHE在2019年9月10日的基础财务指标滚动利润率数值进行说明（衍生财务指标依据基础财务指标计算）：

注：对于资产负债表为TTM为最近四期报告数据均值，对于现金流量表和利润表，TTM为连续四季度报告数据的累加值。

利润表TTM = 最近一期年报的数据 + 最近一期披露数据 − 去年同期披露数据

如上图300461.XSHE 在2019年8月30日当天发布了2019半年报，2019半年报对2018q2的净利润进行了数值调整，2018q2在2019年半年报中数值由原先54961372.9700调整为24396031.7900，如图在计算2019年9月10日的300461.XSHE滚动净利润时采用的是当时2018q2的最新值24396031.7900而不是54961372.9700。

PIT财务数据应用于米筐四大投研产品（见下图），避免任何未来数据的干扰，为客户搭建准确可靠的投研业务系统。

4. 基于米筐PIT处理财务指标，避免策略回测表现失真

米筐提供的财务指标基于财报的调整记录做了严格的PIT处理，避免投研中未来数据带来的回测结果失真的问题。

以股票300029.XSHE为例，在10月24日发布，10月28日调整的情况下，一般数据供应商会把24——28日之间的净利润也修改为亏损3619万元。若以该数据进行回测，在24日选股策略则会“预知”该股票净利润大幅亏损，从而避免持有。该“预知” 能力，会导致策略在回测中表现明显提升——买入未来净利润上调的股票，或卖出未来净利润下调的股票。从而导致策略的回测表现失真，在实盘中无法重现。

get_factor严格按照回测中当前时间点，市场所能获知的财务情况计算因子取值，从而真实反映策略基于当前信息的选股能力，提升投研回测的准确度。

5. 基于财务报告完整调整记录，构建公司治理质量风险指标

随着证券市场监管的完善，和MSCI等知名机构把公司治理水平纳入指数编制的考量，投资者对于上市公司的治理水平关注度持续增加，上市公司的财务报告的操作是公司治理水平低下的重要表现之一。米筐的get_pit_financials查询财务数据提供上市公司各期财务报告的完整发布/修正记录，帮助客户追踪和分析上市公司财务操作的蛛丝马迹，构建公司治理水平质量的风险排查指标。

例如，查询股票300029.XSHE的2019年三季度报，发现其在10月24日公布亏损696万元，10月28日调整为亏损3619万元，其后出现多个财务负面新闻。该股票前复权收盘价也在10月28日后开始大幅下跌，直到年底。上述例子说明，通过财报记录的及时跟踪，能够发现排除存在治理问题的上市公司，避免潜在损失。