自己封装的python，选择列，一直失败。

使用的选择列里面

而后，另外新建一个自定义模块

将里面的各个函数copy

最后另存模块

但是没有上面的输入列

以后封装后，使用是下面情况

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=494bc

#提取一级行业，可以获得5000多只股票的行业列表。

sql ='''
select *
from cn_stock_industry_component
where date between '2023-0-01' and '2023-01-07'
'''
import dai
ww = dai.query(sql).df()
www_uni = ww.drop_duplicates(subset='instrument')

www_uni

#获取cn_stock_bar1d表数据

sql = '''
select *

新建可视化空白稳定，粘贴Ai给写的代码后显示

• \

  ModuleNotFoundError: No module named 'jqdata'
  

\

这段时间开始使用bigquant数据做策略，但是一直和之前的网络上扒取的数据做的策略对不上，一直不知道哪里出了问题。花了一个多星期的时间，今天终于查到原因了。当采用

close / adjust_factor AS 收盘价,进行复权，在股票除权前后数据的收盘价就和招商证券，东方财富对不上了。举例0000001 平安银行。而招商证券，东方财富软件上的价格是一致的，其它交易软件我还没查。复权价格不对，计算的5，10，20均线等都是错的，策略跑出来的结果也是不同了！怎么会这样？\n我是一个正在学习量化的IT背景人员，比较几家平台后，觉得你们家的AI方面优势明显，所以正

介绍

• 必读，适合所有用户阅读

核心概念

• bigcharts.Chart
• %%chart

import bigcharts

BigCharts已经安装到BigQuant AIStudio，在AIStuido中可以直接import使用

import bigcharts
from bigcharts import opts

绘制图表

BigQuant平台提供了丰富的数据用于投资研究和交易，打开 BigQuant 数据平台，选择一个数据，这里用 [全年交易

# 本代码由可视化策略环境自动生成 2023年6月20日 15:51
# 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.api import DataSource
from biglearning.api import M
from biglearning.api import tools as T
from biglearning.module2.common.data import Outputs
 
impor

Exception Traceback (most recent call last) <ipython-input-13-16424a2d66d6> in <module> 163 ) 164 --> 165 m23 = M.select_columns.v3( 166 input_ds=m22.data, 167 columns='date,instrument',

Exception: invalid module name: select_columns, version: v3, frie

问题

请问通过instrument列查询出一共有多少只不同的股票的python代码是什么

这个表是运行可视化策略后通过某个查看某个模块的结果后得到的，想知道如果要查看有多少只股票的话应该用什么python代码

\

解答

每个模块都有一个模块名，在notebook下方运行代码，如m3.data.read()可以把数据全读取出来，然后通过pandas的一些语句进行筛选查看就行了。

根据视频4.1.3可视化模块操作，提示这个报错，对于表字段的提取，应该最后加什么模块来展现或者输出数据呢？

这是什么问题？怎么解决？

当最低价（low)下穿60日均线在python语言如何定义，例如定义，p1=20,p2=30,p3=low,怎么定义

ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-d1e68bf61fe1> in <module> 11 ) 12 ---> 13 m2 = M.advanced_auto_labeler.v2( 14 instruments=m1.data, 15 label_expr="""# #号开始的表示注释

ModuleNotFoundError: No module named 'scipy.sparse.linalg.eigen.arpac

OSError                                   Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-cacd7d5799ae> in <module>
37 )
38
---> 39 m3 = M.general_feature_extractor.v7(
40     instruments=m1.data,
41     features=m2.data,

OSError: [Errno 121] Error reading bytes from file. Detail

之前是没有的, 上个月你们更新版本之后, 就一直这样了, 打印的内容多了换行, 把空格改成了换行

最近在使用“自定义Python模块”时，发现个问题，如果勾选了”启用缓存加速”, 在回测时，即使修改了自定义模块的代码，也会出现直接命中缓存，不更新内容的情况。如果是在模拟交易中，运行这个策略，则第一天正常运行了“自定义Python模块”的内容，而第二天直接显示命中缓存，不更新数据。不知道其他网友遇到类似问题没有？……

\

使用平台的“自定义Python模块”勾中“启用缓存加速”选项，在模块第一次执行成功后，模块的输出数据会被缓存。

但是在对模块的主函数代码进行更新后，再运行该模块，则会命中旧代码的输出缓存，不会执行新代码输出新数据。

要想获得新数据必须要去掉“启用缓存加速”后运行模块，这样可以得到新数据，但是新数据就不会被缓存，如果再重新勾选“启用缓存加速”又会命中缓存里的旧数据。

总之，没有办法清除掉旧的缓存，以便生成新的缓存。

另外，试过了重启开发环境和重启策略内核都不能清除掉旧的缓存。

尤其是tensorflow这种，不同版本的tf， 差别特别大。代码上经常不兼容。

希望能够调整部分library的版本。

os.makedirs 有被禁用了？

---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
/var/app/enabled/biglearning/module2/common/moduleinvoker.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so in biglearning.module2.common.moduleinvoker.ModuleInvok

报错

、ModuleNotFoundError: No module named 'dai.functions'

Step 1 导入相关包

import pandas as pd 
import numpy as np
import warnings
import empyrical
import dai
import bigcharts
warnings.filterwarnings('ignore')
from biglearning.api import tools as T
print('导入包完成!')

Step 2 读取因子数据、设置因子分析参数并进行因子数据预处理

params = {'gr

问题

昨日成交均价因子怎么构建？分时均线价

解答

start = time.clock()
N = 10
begin_date = '2013-01-01'
end_date = '2018-01-01'
获取半月日期列表dateList = get_period_date('2W',begin_date, end_date)
factorData_2W = {}
for date in dateList:
stockList = get_stock_A(date)
# 获取价格类数据
df_data = get_price(stockList, coun

问题

直接从链接中克隆过来的，改了一下因子，运行后报如下错误

---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-97f0ff14d64d> in <module>
      1 import tensorflow as tf
      2 gpus = tf.config.li

问题

请问如何在回测模块中导入一个自定义的库呢？写在盘前函数里好像无效。

问题

如何把我自定义Python模块产生的因子数据加到StockRanker里面进行分析呢？

策略

https://bigquant.com/experimentshare/feb97b0af1724f5ca1f4b53cbb549a65

\