- **功能描述**：提取Tushare自主研发生产的因子列表，包括因子名、因子分类和计算逻辑等信息
- **返回限量**：单次可以提取所有列表
- **接口权限**：独立权限，需单独开通
- **说明**：
> 1. 虽然一次性可获取所有数据，但该列表数据也会随着时间的推移进行更新；
> 2. 目前所有因子均针对股票类型资产；
> 3. 本文仅简单介绍如何使用因子列表接口，至于各因子的具体含义、算法等，将在后续文章进行详细介绍；

## 输入参数：

| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
| - | - | - | - |
| factor_name | str | N | 因子名称 |
| asset_type | str | N | 资产类别：STK股票，IDX指数，ETF，CB可转债 【当前只提供STK股票】 |
| factor_type | str | N | 因子类别，详见下方明细 |

## 输出参数：

| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
| - | - | - | - |
| factor_name | str | Y | 因子名称 |
| asset_type | str | Y | 证券类型：STK股票，IDX指数，ETF，CB可转债 【当前只提供STK股票】 |
| factor_type | str | Y | 因子分类 |
| factor_desc | str | Y | 因子描述及算法逻辑 |

## 示例：

### 示例1：获取所有因子列表

不传递任何参数直接调用接口可获取所有因子列表，一次调用可获取所有数据。

> 虽然一次性可获取所有数据，但该列表数据也会随着时间的推移进行更新。

```python
import tushare as ts
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
pro = ts.pro_api()

df = pro.factor_list()
print('当前因子总数：', len(df))

# 获取全部因子列表
df_all = pro.factor_list()

# 按因子类型统计数量
type_counts = df_all['factor_type'].value_counts()
print("各因子类别数量统计：")
print(type_counts)

# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(12, 6))
type_counts.plot(kind='bar')
plt.xlabel('因子类别')
plt.ylabel('因子数量')
plt.title('Tushare 因子库各类别因子数量分布')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
```

输出结果：

```xml
当前因子总数： 212
各因子类别数量统计：
factor_type
Quality      59
Alpha101     36
Liquidity    36
Risk         26
Momentum     21
Growth       15
Value        11
Reversal      5
Size          3
Name: count, dtype: int64
```

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12614088/1656907242f4102b95c0d397206298b2.png)

### 示例2：获取特定类型的因子列表

通过传递`factor_type`可指定获取因子列表的类型，`fields`参数可指定返回的字段。

```python
df = pro.factor_list(factor_type='Size', fields='factor_name,factor_type,factor_desc')
df
```

输出结果：

```xml
  factor_name factor_type factor_desc
0 float_size  Size  流通市值因子\n\n计算流通市值的负对数，用于衡量公司可交易部分的规模。\n\n数学表达式:...
1 nl_size Size  市值非线性因子\n\n对市值进行非线性中性化处理，通过截面回归去除线性市值成分。\n\n数学...
2 size  Size  总市值因子\n\n计算总市值的负对数，用于衡量公司规模。\n\n数学表达式:\nSize =...
```

### 示例3：获取特定因子的信息

通过传递`factor_name`参数可获取特定的因子信息。`factor_desc`介绍了因子描述及因子的计算公式。

```python
df = pro.factor_list(factor_name='alpha101_1')
print(df['factor_desc'][0])
```

输出结果：

```xml
基于负收益时段波动放大的极值位置排名因子。

数学表达式:
Alpha = Rank(Ts_ArgMax(SignedPower(IF(Returns < 0, StdDev(Returns, 20), Close), 2), 5)) - 0.5
```

## 说明：

### 说明1：Tushare因子类型

| 分类名 | 中文名称 | 因子数量 | 说明 |
| - | - | - | - |
| Alpha101 | Alpha101 量价因子 | 36 | 基于 WorldQuant 公式计算的量价 Alpha 因子 |
| Growth | 成长因子 | 15 | 衡量企业盈利和资产增长能力 |
| Liquidity | 流动性因子 | 36 | 衡量股票交易活跃度和流动性特征 |
| Momentum | 动量因子 | 21 | 衡量价格趋势延续性 |
| Quality | 质量因子 | 59 | 衡量企业财务质量和经营效率 |
| Reversal | 反转因子 | 5 | 捕捉短期价格反转信号 |
| Risk | 风险因子 | 26 | 衡量股票风险特征（波动率、Beta 等） |
| Size | 规模因子 | 3 | 衡量市值规模大小 |
| Value | 价值因子 | 11 | 衡量股票估值水平 |
| 合计 |  | 212 | |

### 说明2：本文说明

`factor_list`是Tushare提供的因子数据目录接口，用于获取Tushare自主研发的全部量化因子列表，包括因子名称、因子分类和算法逻辑等元数据信息。该接口是使用Tushare因子值（`factor_value`）的前置查询工具，帮助用户了解有哪些因子可用以及每个因子的具体含义。

功能描述：提取Tushare自主研发生产的因子列表，包括因子名、因子分类和计算逻辑等信息

Tushare接口文档：因子列表（factor_list）

`factor_list`是Tushare提供的因子数据目录接口，用于获取Tushare自主研发的全部量化因子列表，包括因子名称、因子分类和算法逻辑等元数据信息。该接口是使用Tushare因子值（`factor_value`）的前置查询工具，帮助用户了解有哪些因子可用以及每个因子的具体含义。

首席数据运营官

编程语言

Tushare因子列表接口提供212个自主研发股票因子，涵盖Alpha101、质量、成长、流动性等8大类别，支持按因子名或类型精准查询。一次调用即可获取全部因子名称、分类及算法逻辑，为量化研究提供全面因子目录索引，是使用因子值数据的前置查询工具。

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