这里报错could not convert string to float: '601688.XSHG'怎么解决

时间: 2023-10-18 14:35:11 浏览: 159
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Python库 | exchange_calendars-3.5.tar.gz

star5星 · 资源好评率100%
这个错误是因为不能将字符串转换为浮点数。通常情况下，这个错误是由于在使用 sklearn 时，某些列的数据类型是字符串而不是数字类型，导致无法进行模型训练和预测。解决这个问题的方法是对这些列进行数据类型转换，将其转换为数字型变量。对于上面的代码，可以使用 `LabelEncoder()` 将股票代码列转换为数字型变量，具体请参考上面的代码。
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Python库 | rqdatac-2.7.3-cp35-cp35m-macosx_10_7_x86_64.whl

data = get_price('000001.XSHG', start_date='2020-01-01', end_date='2020-12-31') 4. 数据处理：对获取到的数据进行处理，例如计算每日收益率。 python returns = data.pct_change().dropna() 5. ...
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Python库 | rqdatac-2.9.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

这里的path/to/需要替换为实际的文件路径。安装完成后，就可以在Python代码中导入rqdatac库并开始使用。 **主要功能** 1. **数据获取**：rqdatac库提供了丰富的API接口，可以获取到股票、期货、基金、指数等...

帮我写一段代码，帮我把df中一列中的“.SZ”替换成“.XSHE”，“.SH”替换成“.XSHG”

df['证券代码'] = df['证券代码'].str.replace('.SZ', '.XSHE').str.replace('.SH', '.XSHG') # 输出替换后的数据 print(df) 输出结果： 证券代码 0 000001.XSHE 1 600000.XSHG 2 601601.XSHG 3 300001....

把这条程序改为正确语法，你需要将股票代码 000852.XSHG 放在引号中，如下所示： 使用聚宽，获取中证1000的股票列表

stocks = jq.get_index_stocks('000852.XSHG') print(stocks) 请确保你已经安装了 jqdatasdk 包，并将 '聚宽账号' 和 '聚宽密码' 替换为你自己的聚宽账号和密码。运行该代码将返回中证1000的股票列表。

将上海交易所股票代码后缀加上 .XSHG 深圳交易所股票代码后缀加上 .XSHE 股票代码示例为['600050','600976','002024','000063'] 应该如何写代码

要将上海交易所的股票代码后缀加上“.XSHG”，深圳交易所的股票代码后缀加上“.XSHE”，可以使用编程语言中的字符串操作功能来实现。这里提供一个简单的Python代码示例，用于根据输入的股票代码列表，批量添加相应...

如何把下面获取的代码保存到同一个文件夹中factors = get_factor(query_model1_factor,'000300.XSHG',START_DATE,END_DATE)

然后你可以使用Python的内置模块pandas提供的to_csv函数将数据存储为CSV文件。假设你已经有了一个名为save_path的变量，表示你想保存的文件路径，可以按照以下步骤操作： python import pandas as pd # ...

import jqdata # 初始化聚宽账号密码 def initialize(context): # 设置回测日期区间 set_benchmark('000300.XSHG') set_option('use_real_price', True) # 设置买入的股票数量上限 g.max_stock_count = 5 def handle_data(context, data): # 获取当前日期 current_date = context.current_dt.date() # 获取股票池中的股票列表 stocks = get_index_stocks('000852.XSHG') # 按照股票池中的股票进行遍历 for stock in stocks: # 判断股票是否满足买入条件 if check_buy_condition(stock, current_date, context): buy_stock(stock, context) # 判断持有的股票是否满足卖出条件 if check_sell_condition(stock, current_date, context): sell_stock(stock, context) def check_buy_condition(stock, current_date, context): # 判断股票是否连续下跌三天 prices = attribute_history(stock,3, 'close', skip_paused=True) if len(prices) == 3 and prices['close'][-1] < prices['close'][-2] < prices['close'][-3]: return True else: return False def buy_stock(stock, context): # 判断当前持仓的股票数量是否已达上限 if len(context.portfolio.positions) >= g.max_stock_count: return # 买入股票 order_value(stock, context.portfolio.cash / g.max_stock_count) def check_sell_condition(stock, current_date, context): # 获取持有股票的买入日期 buy_date = context.portfolio.positions[stock].init_time.date() # 判断是否满足卖出条件 if current_date - buy_date >= 3: # 判断是否亏损超过5% if (context.portfolio.positions[stock].last_price - context.portfolio.positions[stock].avg_cost) / context.portfolio.positions[stock].avg_cost <= -0.05: return True return False def sell_stock(stock, context): # 卖出股票 order_target(stock, 0) 报错count = int(unit[:-1]) ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'clos'

这个错误是因为在获取股票价格时，使用了错误的列名。在attribute_history()函数中，第三个参数应该是列名，而不是'close'。请将attribute_history(stock,3, 'close', skip_paused=True)修改为attribute_...

def initialize(context): # 设置回测日期区间 set_benchmark('000300.XSHG') set_option('use_real_price', True) # 设置买入的股票数量上限 g.max_stock_count = 5 def handle_data(context, data): # 获取当前日期 current_date = context.current_dt.date() # 获取股票池中的股票列表 stocks = get_index_stocks('000852.XSHG') # 按照股票池中的股票进行遍历 for stock in stocks: # 判断股票是否满足买入条件 if check_buy_condition(stock, current_date, context): buy_stock(stock, context) # 判断持有的股票是否满足卖出条件 if check_sell_condition(stock, current_date, context): sell_stock(stock, context) def check_buy_condition(stock, current_date, context): # 判断股票是否连续下跌三天 prices = attribute_history(stock, 3, '1d', ['close']) if len(prices) == 3 and prices['close'][-1] < prices['close'][-2] < prices['close'][-3]: return True else: return False def buy_stock(stock, context): # 判断当前持仓的股票数量是否已达上限 if len(context.portfolio.positions) >= g.max_stock_count: return buy_date = context.current_dt.date() # 买入股票 order_value(stock, context.portfolio.cash / g.max_stock_count) def check_sell_condition(stock, current_date, context): # 获取持有股票的买入日期 buy_date = context.current_dt.date() time_diff = current_date - buy_date threshold = timedelta(days=3) # 判断是否满足卖出条件 if time_diff >= threshold or ((context.portfolio.positions[stock].last_price - context.portfolio.positions[stock].avg_cost) / context.portfolio.positions[stock].avg_cost <= -0.05): # 判断是否亏损超过5% return order_target(stock, 0) 报错 type object 'UserObject' has no attribute '__getattr__'

set_benchmark('000300.XSHG') set_option('use_real_price', True) # 设置买入的股票数量上限 g.max_stock_count = 5 def handle_data(context, data): # 获取当前日期 current_date = context.current_dt...

import jqdata # 初始化聚宽账号密码 def initialize(context): # 设置回测日期区间 set_benchmark('000300.XSHG') set_option('use_real_price', True) # 设置买入的股票数量上限 g.max_stock_count = 5 def handle_data(context, data): # 获取当前日期 current_date = context.current_dt.date() # 获取股票池中的股票列表 stocks = get_index_stocks('000852.XSHG') # 按照股票池中的股票进行遍历 for stock in stocks: # 判断股票是否满足买入条件 if check_buy_condition(stock, current_date, context): buy_stock(stock, context) # 判断持有的股票是否满足卖出条件 if check_sell_condition(stock, current_date, context): sell_stock(stock, context) def check_buy_condition(stock, current_date, context): # 判断股票是否连续下跌三天 prices = attribute_history(stock, 3, '1d', ['close']) if len(prices) == 3 and prices['close'][-1] < prices['close'][-2] < prices['close'][-3]: return True else: return False def buy_stock(stock, context): # 判断当前持仓的股票数量是否已达上限 if len(context.portfolio.positions) >= g.max_stock_count: return # 买入股票 order_value(stock, context.portfolio.cash / g.max_stock_count) def check_sell_condition(stock, current_date, context): # 获取持有股票的买入日期 buy_date = context.portfolio.positions[stock].init_time.date() # 判断是否满足卖出条件 if current_date - buy_date >= 3: # 判断是否亏损超过5% if (context.portfolio.positions[stock].last_price - context.portfolio.positions[stock].avg_cost) / context.portfolio.positions[stock].avg_cost <= -0.05: return True return False def sell_stock(stock, context): # 卖出股票 order_target(stock, 0)当中buy_date = context.portfolio.positions[stock].init_time.date()报错'NoneType' object has no attribute 'date'

这个错误是因为在check_sell_condition函数中，context.portfolio.positions[stock].init_time返回了None，没有日期属性。这可能是因为你在买入股票之前没有设置买入日期。...这样就可以避免报错了。

在bigquant中怎么写：60日均线连续10个交易日平行或上移

securities = get_index_stocks('000300.XSHG') # 遍历股票代码列表并计算均线，获取符合要求的股票代码 result = [] for code in securities: # 获取股票收盘价数据 close = get_price(code, end_date=date....

import tushare as ts import datetime def has_five_consecutive_rises(data): close = data['close'] if len(close) < 5 or any(close[-5:] != close.iloc[-1]): return False for i in range(1, 5): if close.iloc[-i-1] >= close.iloc[-i]: return False return True today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') three_months_ago = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=90)).strftime('%Y-%m-%d') data = ts.get_hist_data('hs300', start=three_months_ago, end=today) for code in data.index: stock_data = ts.get_hist_data(code, start=three_months_ago, end=today) if has_five_consecutive_rises(stock_data): print(code)用聚宽运行上述代码

data = jq.get_price('000300.XSHG', start_date=three_months_ago, end_date=today) for code in data.index: stock_data = jq.get_price(code, start_date=three_months_ago, end_date=today) if has_five_...

请以聚宽为数据源，请用代码统计近三年上证50etf期权的顶部和底部区间，用pe band衡量

etf_pe = etf_price / jq.get_fundamentals(jq.query(jq.valuation.pe_ratio).filter(jq.valuation.code == '510050.XSHG'))['pe_ratio'][0] # 计算布林带上下轨 upperband, middleband, lowerband = talib.BBANDS...

spyder导入聚宽数据库

stock_df = jqdata.get_data('sh', '000001.XSHG') # 例如，查询上证指数 5. **处理数据**： 获取到数据后，你可以像使用pandas DataFrame那样进行分析： python stock_df.head() # 查看数据前几行 ...

股票回测代码

index_code = '000300.XSHG' q = jq.query(jq.finance.STK_EXCHANGE_TRADE_INFO.code, jq.finance.STK_EXCHANGE_TRADE_INFO.date, jq.finance.STK_EXCHANGE_TRADE_INFO.open, jq.finance.STK_EXCHANGE_TRADE_INFO...

import pandas as pd df = pd.read_csv('stock_data.csv') df['four_days_increase'] = df['close'].rolling(window=4).apply(lambda x: all(x[i] < x[i+1] for i in range(3))) * 1 df['three_days_decrease'] = df['close'].rolling(window=3).apply(lambda x: all(x[i] > x[i+1] for i in range(2))) * 1 capital = 1000000 max_stock_per_day = 10 max_stock_value = 100000 start_date = '2020-01-01' end_date = '2023-01-01' df = df[(df['date'] >= start_date) & (df['date'] < end_date)] df = df.reset_index(drop=True) hold_stock = [] for i, row in df.iterrows(): if len(hold_stock) > 0: sell_stock = [] for stock in hold_stock: if i - stock['buy_day'] >= 3: capital += stock['buy_price'] * stock['buy_qty'] * (1 - 0.002) sell_stock.append(stock) hold_stock = [stock for stock in hold_stock if stock not in sell_stock] df_today = df.loc[i:i+3] if i + 3 >= len(df): break if all(df_today['four_days_increase']) and all(df_today['three_days_decrease'].iloc[1:]): available_capital = capital available_stock = max_stock_per_day available_value = max_stock_value for j, stock_row in df_today.iterrows(): if available_capital > 0 and available_stock > 0 and available_value > 0: buy_qty = min(int(available_capital / (stock_row['close'] * 1.002)), available_stock, int(available_value / (stock_row['close'] * 1.002))) if buy_qty > 0: hold_stock.append({'buy_day': i, 'buy_price': stock_row['close'], 'buy_qty': buy_qty}) available_capital -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 available_stock -= 1 available_value -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 print('Final capital:', capital)修改上述指标使在聚宽中运行

hold_stock = [stock for stock in hold_stock if stock not in sell_stock] df_today = df[df['date'] == trade_days[i]] if len(df_today) == 0: continue if all(df[df['date'].isin(trade_days[i:i+4])...

优矿能运行的双均线策略代码

set_benchmark('000001.XSHG') # 设定调仓周期 g.period = 20 # 获取股票池 g.stocks = get_index_stocks('000001.XSHG') # 设置手续费与滑点 set_slippage(FixedSlippage(0.02)) set_commission...

请基于聚宽平台，统计近三年上证50指数的顶部及底部区间，顶部和底部可以用pe band衡量，在底部持有call，轮动条件是在theta值大幅度衰减前滚动为下月合约，在顶部持有put，轮动条件是在theta值大幅度衰减前滚动为下月合约，请给出python代码

index_data = get_price('000016.XSHG', end_date='today', count=756, frequency='1d', fields=['close']) # 计算PE值 pe_data = index_data.apply(lambda x: x / net_profit(x.name.year), axis=1) pe_mean = pe_...

雪球期权 python

context.set_benchmark("XQ:000001.XSHG") def handle_bar(context, bar_dict): # 获取雪球期权数据 options_data = history_bars("XQ:10001435", 10, '1d', 'close') # 打印期权数据 print(options_data) ...

请用掘金量化的API实现均线策略，而不是用聚宽或者其他平台的，注意是使用掘金量化的API

benchmark = '000300.XSHG' # 设置回测基准为沪深300指数 capital_base = 1000000 # 设置初始资金为100万 4. 定义策略函数： python def initialize(context): g.security = '000001.XSHE' # 设置要交易的...

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