def get_factor_cov(start_date, end_date,
                   factors=None, columns=None,
                   industry='sw_l1', universe=None):
    """获取因子协方差矩阵
    参数:
        start_date : 数据开始时间
        end_date : 数据结束时间
        factors : 风格因子名, 默认所有风格因子, 可以自己加上行业名称, 当行业名称和 industry 不匹配时不返回对应的行业, 也可以传递国家因子名 "contry"
        columns : 列名, 默认返回包含 industry 下的所有行业(默认不含国家因子 "contry", 可指定返回)
        industry : 行业, 目前只支持 sw_l1/jq_l1
        universe : 市场, 目前只支持全市场 None

    返回:
        列名 : date,factor,column(1),column(2),...,column(n)
        eg : date,factor_name,size,beta,..... HY001
            '2023-11-16',size,0.001,0.2,.....
            '2023-11-16',beta,0.23,0.0012,....
    """
    start_date = to_date_str(start_date)
    end_date = to_date_str(end_date)
    return JQDataClient.instance().get_factor_cov(**locals())
获取因子协方差矩阵
参数:
start_date : 数据开始时间
end_date : 数据结束时间
factors : 风格因子名, 默认所有风格因子, 可以自己加上行业名称, 当行业名称和 industry 不匹配时不返回对应的行业, 也可以传递国家因子名 "contry"
columns : 列名, 默认返回包含 industry 下的所有行业(默认不含国家因子 "contry", 可指定返回)
industry : 行业, 目前只支持 sw_l1/jq_l1
universe : 市场, 目前只支持全市场 None

返回:
列名 : date,factor,column(1),column(2),...,column(n)
eg : date,factor_name,size,beta,..... HY001
'2023-11-16',size,0.001,0.2,.....
'2023-11-16',beta,0.23,0.0012,....
jqdatasdk/api.py