在查询数据的过程中,我要获取从今天向前推三十个交易日的数据，应该在查询中如何设置。不是三十个自然日，是三十个交易日

给可视化AI策略加一个简单的因子“close”运行报错

/如题，请工程师们解答一下/

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https://bigquant.com/data/categories/-基金数据

其中静态数据表中没有数据

关于基金的手续费、基金持仓、基金规模的数据在哪里获取呢？

因子分析框架运行问题

当我运行以下因子分析框架代码的时候，总是出现一个问题，即：ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[6], [line 1](vscode-notebook-cell:?execution_count

NN:=BARSLAST(DATE<>REF(DATE,1))+1;

HH:=REF(HHV(HIGH,NN),NN);

LL:=REF(LLV(LOW,NN),NN);

CC:=VALUEWHEN(DATE<>REF(DATE,1),REF(CLOSE,1));

OO:=

如题，老板本是预计算因子，也没有标明具体实现逻辑。

例如这条策略中：多因子选股策略-股票日频_new

单因子好理解，例如净利润排序倒叙，选择净利润大的那几个

有这么多因子，他们是怎么发挥作用的呢？也没看到有代码进行一个权重的分配？

如果用sql实现

请老师帮忙看一下，问题何在，谢谢

[https://bigquant.com/codesharev3/8e7196fd-5080-474b-a3c3-32e8784a1f24](https://bigquant.com/codesharev3/8e7196fd-5080-474b-a3c3-32e

https://bigquant.com/codesharev3/390804f8-34f8-4ea5-bc0a-242ea0ab6b17

m_coun

https://bigquant.com/codesharev3/74a11b0c-3088-497b-af4f-2dcc19c45a4d

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请教关于使用stockranker的问题

请问一下：\n在使用stockranker生成策略时，\n回测和模拟交易时的训练的模型是一样的吗？\n比如回测时，训练使用start_date:2023-01-01，end_date：2023-12-31；回测使用：start_date:2024-

复制多因子改sql筛选条件没有数据

修改sql的时间筛选代码，跑出来没有数据，但是表里面确实存在日期内的数据的

# data = dai.query(sql, filters={'date':[sd, ed]}).df() 这行代码是可以跑出来数据的

我前面老版本的一个策略现在怎么写成新版本的因子

m3 = M.input_features.v1(

features_ds=m12.data,

features="""

yinzi1=ta_sma_60_0

yinzi2=ta_ema(close_1,60)

ae=where((

有些分的多，有些又分的少，这个分配逻辑是怎么处理的呢？

m = M.bigtrader.v14(
    data=da

请教一下训练时报错的原因，报错信息如下

• Exception in thread background thread for pid 1602:
• Traceback (most recent call last):
• File "/opt/pyenv/versions/3.11.8

import dai
import pandas as pd
import numpy as np
import math
import warnings
from datetime import datetime, timedelta

from bigmodul

比如说芯片我要买10个，软件买5个这种

因子设计请教

我想设计一个盈利稳定性因子，用mean(4年毛利润TTM)/std(4年毛利润TTM) ，如果使用cn_stock_factors_financial_indicators日频数据，是不是如下计算？

m_avg(gross_profit_ttm,

回测ok模拟盘提交失败

如图 后台显示 麻烦各位老师指导

[https://bigquant.com/codesharev3/5fbd369c-9737-4e89-aafc-d033bf6f58e6](https://bigquant.com/codesharev3/5fbd369c-9

ModuleNotFoundError:

ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[3], line 163

这个表是有什么问题吗？总是出问题。

策略简介

本策略名称叫空中花园策略，是一个比较经典的日内交易策略。网上有大量的材料，感兴趣的可以搜索下。

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策略思想

隔夜跳

根据文章：

高频价量数据的因子化方法-多因子Alpha系列报告之四十一-广发证券

将高频因子聚合成一天的时候使用

row_number() over (PARTITION

3.0工作环境报错？

小组件要求我们从第三方网站下载支持文件。(加载 jupyterlab-plotly 时出错: ^5.21.0)。

什么鬼情况哟，都运行不了，一直循环不结束