小白提问，通过首页QuantChat生成的策略，在 输入特征（DAI SQL）模块 中无法修改任何一个字，即使是注释也不行，只要修改就报错，复制到其他策略编辑里也不行，是什么原因？

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=efd81248-7d44-4238-

这是自带的我的文档/因子分析代码策略.ipynb，我使用这份代码进行简单的快速因子回测。在上周五之前是没问题的，最近无法运行了，提示TypeError: set_global_opts() got an unexpected keyword argument 'tooltip_opts'。完整

OPEN/DELAY(CLOSE,1)-1   这个函数中DELAY 是什么意思

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请问有这个指标的详细代码吗

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=713920fe-933f-459b-96

不然提取基础数据就得join几张表，效率太低了

在这个模块中买入点和卖出点选项中的 open 和 close，如果买入选择 open，卖出选择 close，那么是意味着在同一天进行买入和卖出吗？在实际交易中，沪深 A 股当天购买的股票是不是第二天才能卖出，这一点是不是有些问题，如果想要将卖出点设置在第二天，应当如何设置？

# 本代码由可视化策略环境自动生成 2023年11月21日 00:07
# 本代码单元只能在可视化模式下编辑。您也可以拷贝代码，粘贴到新建的代码单元或者策略，然后修改。
 
# 显式导入 BigQuant 相关 SDK 模块
from bigdatasource.

如下午14点50，判断是否涨停，没涨停就卖出 这种

今天买的超级AI任务位不能启动一直排队等待

【前言】 BigQuant平台提供较多的预计算因子、提供AI能力、可视化开发，使得量化开发的门槛降到了极低，对于没有编程经验者也可上手。

最快速让新手开发出自己的量化策略，是直接使用平台新建“可视化AI策略”，开发者直接在输入特征列表，输入影响股票涨跌因素的因子， 平台自动根据历史数据进行

当我在code中想导入**matplotlib.finance时，平台返回错误：**ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib.finance'。是平台没有安装这个模块吗？

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如图，之前是可在这里有关停按钮的，现在没了。。。

之前旧版是有一个按钮，现在新版没有啦。

使用raw_perf.read_df() 有是出来一堆东西。有没有简便一点的方法呀~~

问题

怎么看拟合程度或者拟合曲线

1.在写过滤条件的时候想要用到cross和filter函数，但是不知道如何调用，filter函数用于过滤一定日期内的重复值，只取第一个信号。

2.所有的因子预计算函数怎么查看呢，知识库里的只有一部分，另外有一些函数不在知识库的因子预计算参数里面，我还是自己试出来发现有。

CROSS filt

如题，比如运行代码

for i in range(5000):

print(i)

日志会隐藏一部分，如下图所示：

![{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=9e76bfaf-c926-4708-9e85-a639a842e6

问题

我用torch.save会报错，

直接DataSource.write_pickle(model)，会提示

<trackeback: AttributeError: Can't pickle local object 'get_cosine_schedule_with_warmup

摘要

自动标注模块自带“将分数映射到20 个分类”离散化功能，我本来的理解是计算出 label之后，把所有样本的return从高到低排序，然后每5%的样本归到一类。如果是这样，那 14组里label的min 也会高于 13组里label的max。

但是我看了一下数据，实际情况不是这样的

Canceled future for execute_request message before replies were done

在当前单元格或上一个单元格中执行代码时 Kernel 崩溃。请查看单元格中的代码，以确定故障的可能原因。有关详细信息，请单击 此处。有关更多详细信息，请

盘口的api在哪里，如何取到买卖盘的价量信息？

#逻辑回归

这也称为 logit 回归。逻辑回归是一种基于过去数据预测事件二元结果的分析方法。

当因变量是定性的并且取二进制值时，它被称为二分变量。

如果我们使用线性回归来预测这样的变量，它将产生 0 到 1 范围之外的值。此外，由于二分变量只能取两个值，残差不会围绕预测线呈正态分布。

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