克隆策略

写在前面¶

您好，很高兴得到您的关注！下面的题目你可以在线作答，作答完成后，点击平台右上角的“🔗”按钮，就能将你的回答以链接的形式分享给我们。

作答平台：www.bigquant.com 本页页面右上角有“克隆策略”按钮，点击该按钮，就能进入平台（需注册）。

如何作答？

请在平台上填写答案，如果是文字，直接输入文字即可；如果是编程，直接编写代码即可。如果对问题不太理解或者不太感兴趣，可以写写你对问题的思考或对我们的疑问，甚至可以说说你对我们的建议。

最后，

请根据实际情形作答，不用太关心答案的正确与否。本次作答对面试结果影响很小很小。

AI相关¶

随机森林和GBDT的区别？

试解释损失函数、优化器、学习率是什么？

量化&金融¶

一般通过哪些指标来评价一个策略的好坏？

最大回撤计算原理是怎样的？

Python编程¶

Python编程语言有哪些类型的数据对象？

多进程和多线程的区别是什么？

编程实践1¶

问题：随机生成100个数字，并找出最大的数字所在位置索引

编程实践2¶

In [2]:

df = DataSource('bar1d_CN_STOCK_A').read(start_date='2020-01-01') # 在平台上读取全市场股票行情数据
print(df.head())  # 可直接运行，得到df数据

   adjust_factor       amount       close       date  deal_number        high  \
0       3.756931  290157798.0   81.525406 2020-01-02      20909.0   81.901093   
1       8.189641  351948363.0  129.068741 2020-01-02      17253.0  131.525635   
2       1.144532  226632294.0   10.323679 2020-01-02      14334.0   10.472467   
3       1.001914   51803933.0   12.984805 2020-01-02       4480.0   13.084997   
4       1.399855  105837424.0   32.406643 2020-01-02       8097.0   32.476635   

   instrument         low        open      turn      volume  
0  002201.SZA   79.909920   80.210480  4.063721  13476732.0  
1  300168.SZA  124.810127  127.594604  1.972512  22309212.0  
2  601225.SHA   10.277898   10.358015  0.250099  25009905.0  
3  002848.SZA   12.834518   12.864575  4.525563   4004119.0  
4  300671.SZA   31.090780   31.188770  5.896811   4635939.0

问题：如何根据df计算每天全市场所有股票的平均换手率？