def get_factor_stats(factor_names=None, universe_type='hs300',
                     start_date=None, end_date=None, count=None,
                     skip_paused=False, commision_fee=0.0):
    """ 获取历史收益(多头)
    参数：
        factor_names : 因子名称，单个因子（字符串）或一个因子列表
        universe_type : 股票池包括以下五种：
                                        'hs300': 沪深300
                                        'zz500': 中证500
                                        'zz800': 中证800
                                        'zz1000': 中证1000
                                        'zzqz': 中证全指
                        默认为'hs300'
        start_date : 开始日期，字符串或 datetime 对象
        end_date : 结束日期，字符串或 datetime 对象，可以与 start_date 或 count 配合使用
        count: 截止 end_date 之前交易日的数量（含 end_date 当日）
        skip_paused : 是否跳过停牌，bool，默认为False
        commision_fee : 手续费，float，0.0/0.0008/0.0018, 默认为0.0

    返回：
        一个 dict，其中 key 是因子名称，value 是一个 pandas.DataFrame
        DataFrame 的 index 是日期，column 1,2,3,4,5是一分位、二分位、三分位、四分位、五分位累积收益
    """
    if count and start_date:
        raise ParamsError("(start_date, count) only one param is required")
    assert universe_type in ('zz500', 'zz1000', 'hs300', 'zz800', 'zzqz'),\
            "股票池应为 'zz500', 'zz1000', 'hs300', 'zz800', 'zzqz'中一个"
    assert commision_fee in (0.0, 0.0008, 0.0018), "手续费应为 0.0, 0.0008, 0.0018 中一个"
    start_date = to_date_str(start_date)
    end_date = to_date_str(end_date)
    return JQDataClient.instance().get_factor_stats(**locals())
获取历史收益(多头)
参数：
factor_names : 因子名称，单个因子（字符串）或一个因子列表
universe_type : 股票池包括以下五种：
'hs300': 沪深300
'zz500': 中证500
'zz800': 中证800
'zz1000': 中证1000
'zzqz': 中证全指
默认为'hs300'
start_date : 开始日期，字符串或 datetime 对象
end_date : 结束日期，字符串或 datetime 对象，可以与 start_date 或 count 配合使用
count: 截止 end_date 之前交易日的数量（含 end_date 当日）
skip_paused : 是否跳过停牌，bool，默认为False
commision_fee : 手续费，float，0.0/0.0008/0.0018, 默认为0.0

返回：
一个 dict，其中 key 是因子名称，value 是一个 pandas.DataFrame
DataFrame 的 index 是日期，column 1,2,3,4,5是一分位、二分位、三分位、四分位、五分位累积收益
jqdatasdk/api.py