在输入特征中输入模式种选择“SQL”，SQL特征中写下相关代码（见下方代码块所示），运行整个代码块之后，得到如标题错误信息。该问题应该是一个基础问题，但就是不知道哪里出错了，目前因无法连接github，无法生成分享链接，请各位大神指教，谢谢！

错误信息如下：

• [2025-01-02 22:50:09] INFO: cn_stock_basic_selector.v8 开始运行 ..
• [2025-01-02 22:50:09] INFO: cn_stock_basic_selector.v8 命中缓存
• [2025-01-02 22:50:09] INFO:

分红信息(cn_stock_dividend)

dividend_yield_ratio这个字段不是说在 分红信息cn_stock_dividend这个表里吗 没有啊 应该在哪里找？

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我发现平台只发布了股票日线行情数据 cn_stock_bar1d

我理解 这个数据引用时跟跟在通达信常用的“不复权”“前复权”是不一致的

请问怎么解决

我是小白

第一次发帖

请老师指教

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context.get_position(ins)这个可以返回最近5日内的最高收盘价吗？

context.get_position(ins).last_price是返回最新的价格，那么，有没有一个context.get_position(ins).m_max(close,5)这样的函数可以返回最近5日的最高收盘价呢？我找不到context.get_position(ins)这个函数的各种用法说明。谢谢老师。

import pandas as pd 
import numpy as np 
import dai

sql = """
SELECT date, instrument,
m_avg(turn, 20) as avg_turn_20,
m_lead(close, 5) / close -1 AS future_return_5,
FROM cn_stock_prefactors
WHERE  date >='2024-01-01' AND date <='2024-07-08'
ORDER BY date, instrument
"""

df

股票预测

• 使用AI算法进行股票或线性模型的预测

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量化应用

• 北上资金跟踪是否有超额收益？

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数据因子

• 如何使用bigchart画图中文坐标字体？
• 如何将老版本的多因子列表，编程新版本的多因子模型？
• 通过sql获得预期的股票数据具体操作

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更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

#ORDER BY子句 例如，从日线表中选择特定日期, 并查看换手率最高的三只股票:
# SELECT column1, column2, ...
# FROM table_name
# ORDER BY column1 [ASC|DESC], column2 [ASC|DESC], ...;
#注：全表扫描时（一般是没有对date字段做过滤），需要在查询前执行set full_db_scan=true;以设置支持全表扫描。
import dai
set full_db_scan=true;
dai.query("SELECT instrument, name, 

#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 *

通过instruments_CN_STOCK_A获取股票列表，然后再获取股票列表里的代码来获取当天所有的股票历史信息，报错，发现2020-08-24日里面，有一个651002.SHA是无效标的，通过股票软件查询，查询不到该股票信息，是不是数据里面有错误？

用可视化策略是不是只能分析股票的相关数据？比如我要分析行业，分析申万一级的电子行业的换手率历史数据是不是没有办法做到？如果可以的话麻烦说一下具体的方法！

import pandas_datareader as pdr

获取股票数据

stock_data = pdr.get_data_yahoo('股票代码', start='2010-01-01', end='2020-12-31')

计算30日均线和72日均线

stock_data['MA30'] = stock_data['Close'].rolling(30).mean() stock_data['MA72'] = stock_data['Close'].rolling(72).mean()

计算平均数为基准价

stock_data['Avg']