因子合成时，总是出现single positional indexer is out-of-bounds

通过多因子合成模版，是可以实现的。但是用到可视化模版的时候，总是出现类似的问题。

但是涉及到回测内核，无法测试，请帮忙处理。

[https://bigquant.com/codes

没明白咋回事儿啊 前几天还好的😂 以下是错误和策略

日志 13 条 ▼
[2024-10-26 20:01:30] INFO: input_features_dai.v30 开始运行 ..[2024-10-26 20:01:30] INFO: expr mode[20

克隆 StockRanker多因子期货策略_1_9.ipynb策略，将商品期货标的改为股指期货，反馈报错

反馈链接为 [ https://bigquant.com/codesharev3/5387dee2-b1f1-4058-98f3-5cb0db2b54bd ](https:/

代码报错-Conversion Error: Could not convert string 'Infinity' to INT64

您之前说了是数据里面有inf值，进行处理，替换成0或者nan再进行因子分析，具体怎样修改哪一行代码，我已经剔除了inf，还是不行，能给出具体的操作吗？

请如何在3.0版本中用自定义特征因子对ranker_prediction进行过滤排序等操作

在老版本中，使用stockrank模型时，有两个“输入特征列表”的框，其中一个是训练用（中间上方那个框），另一个是跑测时候用（右边框，不会参与训练），但可以把特征因子传递到后面的代码中调用，然后在r

数据标注的问题

我的这代策略专门来生成训练用的数据，最后输出数据ID，给另一个训练文件来训练，发现标注的数据不准确，请帮忙解答

[https://bigquant.com/codesharev3/7763d0f2-5ced-4ce0-a0cd-4c1555956fa3](https://

关于数据获取的问题

我想查看前两段牛市启动点，各个行业的成交量变化，也就是2005.5--2005.11和2014.1--2014.6月这段时间， 但是行业归类归纳无法实现。请问老师应该如何实现。

从0开始

M.tune 是 301 滚动训练的底层核心

M.tune.run 运行

• 新建一个notebook，任意给个名称 tune.ipynb\n ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=ddb87203-e4

代码报错-Could not convert string 'Infinity' to INT64

[https://bigquant.com/codesharev3/3a817297-9894-410d-b615-1bb147a92ac0](https://bigquant.com/co

新版api获取模拟交易持仓如何实现

【历史文档】常见问题-用API获取模拟交易持仓数据 ,这个是旧版,那新版aistudio3.0里python用api获取模拟交易持仓如何实现呢.?

请问1.0和3.0因子函数如何对应关系

1. 1.0的ta_rsi，3.0里是用ta_rsi还是m_ta_rsi？
2. 1.0的rank，3.0里是c_pct_rank还是pct_rank？

怎么理解带c和带m前缀的函数？

\

执行没有pandas模块

ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[2],

line 1 ---->

1 import pandas as pd

2 import dai

3 im

策略请看一下，报错：IndexError: index 8325 is out of bounds for axis 0 with size 8324

[https://bigquant.com/codesharev3/a1cda71c-8751-4525-a03d-4ed2146a17f

表达式中的因子（算子+字段），SQL中的因子（函数+字段），算子就是由SQL语言编写的函数起个名，那么我能不能把SQL中的那个长长的因子公式直接放到表达式中

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=037cb29a-2e42-4df2-8ee0-6ef

实盘不成功，说是没数据，线下运行OK

请帮忙检查问题

[https://bigquant.com/codesharev3/d511b6da-f632-4a84-af1f-74e614aea545](https://bigquant.com/codesharev3/d511b6da-f63

代码报错-ta_ema的使用sql报错

怎样使用ta_ema计算(15周指数移动平均-36周指数移动平均)/36周指数移动平均，我的是(ta_ema(close, 15)-ta_ema(close, 36))/ta_ema(close, 36)，结果报错

[https://bigquan

代码报错- m_arg_max的使用方法

代码 SELECT date, instrument, m_arg_max(date, high, 30) AS factor FROM cn_stock_bar1d ORDER BY date, instrument 计算因子的sql语句报错

代码报错-OutOfRangeException: Out of Range Error: STDDEV_SAMP is out of range!

[https://bigquant.com/codesharev3/6afe6960-96fa-4063-ad6a-db1cd7d482

代码报错- ZeroDivisionError: division by zero

[https://bigquant.com/codesharev3/33462a96-ea14-44b0-b71b-50800077e2ee](https://bigquant.com/codesharev3/33

本文将要带大家使用dai加工实时的基金分钟频数据, 进一步使用plotly对实时数据进行可视化操作, 加工因子需要各位对SQL语句有一定的了解，各位请参考dai的使用文档. 以下涉及到的流数据暂未开放，后期我们会为大家提供流数据获取服务。

概述

这个系列我们主要使用基金快照数据来加工一些分钟高频因子，需要用到的表和对应字段如下。以下涉及到的流数据暂未开放，后期我们会为大家提供流数据获取服务。

cn_fund_level2_snapshot

本文将要带大家使用dai加工实时的股票分钟频因子——成交量加权净委买比例。以下涉及到的流数据暂未开放，后期我们会为大家提供流数据获取服务。

数据定义

这里我们给出一些公式来了解该指标的算法，在给出公式之前，我们来看一下我们使用的数据表格结构：

| 时间 | 买一量 | 卖一量 |

数据定义

以下涉及到的流数据暂未开放，后期我们会为大家提供流数据获取服务。

构造这个因子需要用到的数据的表格形式如下:

本文将使用dai利用快照数据加工分钟频因子并进行可视化处理，需要用到十档委买单数量，所以我们需要使用的表格为cn_stock_level2_snapshot。以下涉及到的流数据暂未开放，后期我们会为大家提供流数据获取服务。

数据定义

这里我们需要花一些篇幅来介绍一下我们是如何将快照数

这一节我们来编写成交价加权净委买比例的分钟因子。该因子涉及到快照数据cn_stock_level2_snapshot表格，但目前流数据表暂未开放，后期我们会为大家提供流数据获取服务。

数据定义

与成交量加权净委买比例的因子加工方法是类似的，为了大家能够详细的理解该