在DAI SQL中利用ASOF JOIN计算股息率
一、股息率定义
股息率是指公司每年支付的股息与其股票当前市场价格的比率。它是一个重要的投资指标,帮助投资者评估股票的收入潜力,股息率越高,通常表示投资者可以从该股票中获得更多的被动收入。计算公式为:
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=2c4d22
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股息率是指公司每年支付的股息与其股票当前市场价格的比率。它是一个重要的投资指标,帮助投资者评估股票的收入潜力,股息率越高,通常表示投资者可以从该股票中获得更多的被动收入。计算公式为:
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不对呀,我的表都加了前缀了,为什么会报这个错误呢?
[https://bigquant.com/codesharev3/24c85c8a-3428-4b69-b580-72f2b7f82d56](https://bigquant.com/codesharev3/24c85c8a-3428-
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想请问svm model的这两个部分_DEFAULT_LEARN_PROCESSORS和_DEFAULT_INFER_PROCESSORS是啥呀
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如下图,日志中能看到8-29日有下单买入,但是持仓跟详情中都无法看到8-29的股票,请问这是什么问题?
[https://
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为什么回测好好可以用。提交模拟就不行
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代码
import dai
dai.query('select * from lxl_hf_ff_1').df()
报错
InvalidInputException: Invalid Input Error: Attempting to ex
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问题1:我在big Trader里面加print,我没有使用缓存,第一次可以打印,后续重新运行无法打印,必须刷新网页重启环境才能print,请问如何解决?\n\n问题2:关于big Trader机制的问题,我打印了几个变量,当天日期,预测结果,实际买入和实际卖出的股票,但是和我理解的机制差别很大,我
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大部分人都不知道要买哪只股票,所以才需要量化策略对股票行情数据进行监控(可监控行情api接口数据),然后采用一系列的因子作为选股标准,满足这些因子的股票行情则被买入,不满足的则卖出。
在量化策略中,要选出优质的股票,至少得获得这些股票行情数据进行监听处理,因为不知道哪个股票数据放量,所以需要订阅所
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指标类型 | 指标名称 | 指标逻辑 |
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宽度 | 盘口价差 | 使用日内tick级别数据计算买一价与卖一价的价差再除以买一价和卖一价的算数平均值。其基本逻辑是买一卖一的价差越大,其市场宽度越大,流动性越差,和流动性为负相关;将该指标的日内高频值取标准差 |
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净利润N年复合增长率(CAGR,Compound Annual Growth Rate)是衡量一个公司在特定时间段内净利润增长的平均年增长率。它反映了在每年的增长率都保持一致的情况下,净利润从一个初始值增长到最终值的速度。
CAGR的计算公式为:
![](/wiki/api/
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给出一个保存自己创建的数据列表的示例贴。
本文所展示的数据列表如下:
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利用可
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m1模块是sql写的,输出是dataSource 类型么?那我在python模块中进行read_bdb为啥报错说input_1不是Datasource类型
但我看了m1.data又显示是datasouce类型,麻烦解答下,谢谢
![](/wiki/api/attachments.r
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1、如果我的因子在sql之外还需要用Python做一些处理,请问提交因子的时候factor_sql 该怎么写?
2、因子分析中是否每个股票每个交易日都要有因子值,我是否可以每个股票只有月末有一个因子,其他时间都是空的。
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