AI 生成量化代码如何检查未来函数：FiClaw 回测数据时点清单

检查 AI 生成策略中的未来数据泄漏：从财务披露、历史股票池、信号与成交时点，到全样本预处理和代码复核，保留 FiClaw 回测证据。

发布人 FiClaw 产品团队 · 发布于 2026-10-27 · 更新于 2026-10-27

先看结论

检查未来函数，要逐项回答“这条信息在当时是否已经可用”。分别核对数据所属期、实际公布或可用时间、信号计算时间和最早可成交时间，再检查历史股票池与预处理是否使用了后来的信息。FiClaw 的代码生成和历史回测仍需要这一步人工复核。

适合使用自然语言生成策略代码、研究财务因子或发现异常漂亮回测曲线的研究者。

请审查当前策略，不先优化收益。列出每个数据字段的所属期、可用时间、信号计算时点与订单执行时点；标出负向 shift、居中滚动窗口、全样本归一化、向前填入未来披露值，以及使用当前成分股回测历史的地方。每项给出代码位置、所需证据与修正方式，无法确认的数据写为待核实。

财务数据属于某个报告期，不代表在报告期结束当天就能使用。研究需要核对实际披露或数据可用时间，并检查字段是否已经被后来修订的值覆盖；没有相应历史版本时，应明确限制。

收盘后才能确定的信号，需要与可执行的订单时点配套。若使用当日完整收盘信息，又假设在信息尚未可得时按同一个价格成交，就需要重新核对信号与撮合逻辑。

用今天的指数成分股覆盖整个历史区间，会改变当时可选择的股票集合，并可能忽略后来退市或调出的标的。先确认历史成分、上市退市和停牌数据是否足够，再说明回测结论能覆盖的范围。

AI 生成代码时，可重点检查负向 shift、居中窗口、反向填充、用全区间统计量处理较早数据，以及先看未来收益再筛样本的逻辑。代码中出现这些操作不必然都是错误，但必须能解释信息可用顺序。

先把时间约束写进 spec，再对照生成代码抽查几笔交易：从原始字段和历史股票池，追到信号与成交记录。保留修正前后的代码版本和运行设置，比较结果变化，而不是只改收益曲线。

回测没有报错不代表没有未来信息。FiClaw 可以辅助解释代码与诊断结果，但数据时点是否成立，需要结合数据说明和实际记录确认；无法确认时，把问题保留在研究结论里。

不是。语法和接口检查只能解释程序是否运行，无法证明每个数据字段当时已经可用。还应核对字段时点、历史股票池、窗口方向与成交记录。

不够。延迟信号不能自动修复历史股票池、财务修订值或全样本预处理带来的泄漏。应按信息实际可用时间逐项检查。

本指南不作这一保证。FiClaw 通过 QuantAPI 连接历史数据；财务历史版本、历史成分与具体字段的可用范围需要查阅数据说明或单独确认，不能仅凭数据名称推断。