Tushare 前复权回测对不上/不可复现？前复权陷阱与正确做法

一句话回答： 前复权（qfq）是以"最近价格"为基准向前缩放历史，每当发生新的除权除息，整条历史前复权序列都会被重新计算——于是你上周跑的回测，这周数据更新后历史数值变了、结果对不上、难以复现。正确做法有两条：回测用后复权（基准在过去、历史值不随新除权改变），或存原始价 + 除权因子（ex_factors）自己复权并留痕审计。AlphaFeed 的 adjust 支持 5 种口径（none/forward/backward/forward_additive/backward_additive）一键切换，并提供 ex_factors 做可复现审计。

为什么会有这个问题 / 传统做法的痛点

很多人默认用前复权跑回测，却忽略一个事实：前复权的"今天价"等于原始价，历史被按最新基准缩放。只要之后再除权一次，整段历史前复权价会整体再缩放一遍。后果：

• 不可复现：同一段回测，换个日期重拉数据，历史 K 线数值变了，信号与收益跟着变；
• 对不上：你存档的前复权价和今天重新下载的对不上，排查半天其实是复权基准变了；
• 隐患：用"含未来除权信息的最新基准"解释很久以前的价格，逻辑上也不干净。

实测可印证基准差异：600519 最新收盘在 none/forward 下都是 1335.0（前复权今天=原始价），而 backward（后复权）最新为约 10238.85——后复权放大的是"今天"、历史保持原值，因此历史不随新除权变动、可复现。

对照表：复权口径怎么选

经验法则：画图看走势用前复权；回测与存档用后复权或"原始价+因子"，避免历史被最新除权重算。

代码：可复现的做法

方案 A：回测直接用后复权

from alphafeed import AlphaFeed
af = AlphaFeed(api_key="your-api-key")

# 后复权：基准在过去，历史值不随新除权改变 → 回测可复现
df = af.klines.get("600519.SH", period="1d", count=1000,
                   adjust="backward", to_dataframe=True)

方案 B：存原始价 + 除权因子，自己复权并留痕

# 原始价（不复权）落库，另存除权因子，复权过程可复现、可审计
raw = af.klines.get("600519.SH", period="1d", count=1000,
                    adjust="none", to_dataframe=True)
factors = af.klines.ex_factors(["600519.SH"], to_dataframe=True)
# factors 列：symbol, timestamp, trade_date, ex_factor
# 需要时用 raw * 因子推导复权价；原始价不变 → 任何时点都能复现同一结果

关键坑与注意事项

• 前复权不是"错"，是"会变"：它适合看当前走势与画图；问题在于历史随最新除权重算，不利于回测复现。
• 后复权也有口径差异：不同数据源的因子口径不同，后复权绝对值不一定和别家相同；但同一源内历史稳定、可复现才是回测要的。
• 别拿前复权价存档当"永久真值"：要存档就存原始价+因子，或后复权。
• 复权数值不保证跨源一致：迁移后以"单源自洽、可复现"为准，不要期望和 Tushare 逐值对齐。
• AlphaFeed 只做交易型行情，财务/参考数据不覆盖。

常见问题（FAQ）

Q：回测到底该用前复权还是后复权？

A：优先后复权（历史不随新除权变、可复现）。前复权更适合看当前走势、画图。或存原始价+因子自己复权。

Q：为什么我存的前复权价和重新下载的对不上？

A：中间发生过除权，前复权基准变了，整段历史被重算。这正是前复权的特性，不是数据错。

Q：AlphaFeed 的复权会和 Tushare 完全一样吗？

A：不保证逐值相同（因子口径不同）。关键是在单一数据源内保持一致、可复现。

Q：ex_factors 返回什么？

A：长表 symbol, timestamp, trade_date, ex_factor，可配合不复权原始价自行复现复权价，便于审计。

小结

前复权回测"对不上/不可复现"的根因是：前复权以最新价为基准、历史随新除权重算。要可复现，就用后复权，或存"原始价+ex_factors"自己复权留痕。AlphaFeed 的 adjust 5 种口径 + ex_factors 正好覆盖这套做法。

参考

• AlphaFeed Python SDK 文档：https://docs.alphafeed.org/zh-Hans/sdk/python-quickstart