for i in range(1, len(daylist)): for j in range(k): a_037_1[i, j] = open[i-1, j] - close[i-1, j] 出现(0,0)的报错是为什么

出现 `(0,0)` 报错可能是因为 `open` 或 `close` 中某一个数组的长度为 0，导致 `i-1` 或 `j` 的值为 0，从而出现下标越界的情况。建议检查一下 `open` 和 `close` 数组是否为空或长度为 0。你可以在代码中添加一些断言或打印语句来排查这个问题。例如：

assert len(open) > 0, "open数组为空"
assert len(close) > 0, "close数组为空"

for i in range(1, len(daylist)):
    for j in range(k):
        assert i-1 < len(open), f"open数组下标越界，i-1={i-1}, len(open)={len(open)}"
        assert j < len(close), f"close数组下标越界，j={j}, len(close)={len(close)}"
        a_037_1[i, j] = open[i-1, j] - close[i-1, j]

这样可以在出现问题时及时发现并定位问题所在。

相关问题

%复刻alpha101-037 (rank(correlation(delay((open - close), 1), close, 200)) + rank((open - close))) factor_name='alpha101_037'; k=size(stock_info,1); alpha101_037=zeros(size(close_hfq,1),size(close_hfq,2)); a_037_1=zeros(size(close_hfq,1),size(close_hfq,2)); a_037_2=zeros(size(close_hfq,1),size(close_hfq,2)); n1=100;n2=44; for i=2:size(daylist_pair2,1) for j=1:k a_037_1(i,j)=open_hfq(i-1,j)-close_hfq(i-1,j); end end for i=200:size(daylist_pair2,1) for j=1:k temp=corrcoef(a_037_1(i-n1:i,j),close_hfq(i-n1:i,j)); a_037_2(i,j)=temp(1,end); alpha101_037(i,j)=open_hfq(i-n2,j)/close_hfq(i,j)+a_037_2(i,j); end end 把这段matlab写的函数改成python

下面是将该 Matlab 代码改写成 Python 代码的示例：

import numpy as np
from scipy.stats import rankdata

# 计算alpha101_037因子
def alpha101_037(stock_info, open_hfq, close_hfq):
    k = stock_info.shape[0]
    alpha101_037 = np.zeros(close_hfq.shape)
    a_037_1 = np.zeros(close_hfq.shape)
    a_037_2 = np.zeros(close_hfq.shape)
    n1 = 100
    n2 = 44

    for i in range(1, len(daylist_pair2)):
        for j in range(k):
            a_037_1[i, j] = open_hfq[i-1, j] - close_hfq[i-1, j]

    for i in range(200, len(daylist_pair2)):
        for j in range(k):
            temp = np.corrcoef(a_037_1[i-n1:i, j], close_hfq[i-n1:i, j])
            a_037_2[i, j] = temp[0, -1]
            alpha101_037[i, j] = open_hfq[i-n2, j] / close_hfq[i, j] + a_037_2[i, j]

    alpha101_037 = rankdata(alpha101_037) / len(alpha101_037)

    return alpha101_037

需要注意的是，在 Python 中，没有内置的 `corrcoef` 函数，我们需要使用 `numpy` 库中的 `corrcoef` 函数来计算相关系数。同时，由于 Python 的数组索引从0开始，因此需要将索引的初始值从1改为0。此外，我们使用 `scipy.stats` 库中的 `rankdata` 函数来进行排名操作。

Cannot read properties of undefined (reading 'daylist1')

这个错误通常是由于访问了未定义的属性而引起的。可能是由于在代码中没有正确初始化变量或对象，或者在访问属性之前没有检查它是否存在。您可以通过以下几种方法来解决这个问题：
1. 检查代码中是否存在拼写错误或语法错误。
2. 确保在访问属性之前已经正确地初始化了变量或对象。
3. 在访问属性之前，使用if语句检查它是否存在，例如：

if (obj && obj.prop) {
  // do something with obj.prop
}

4. 如果您使用的是ES6，可以使用可选链运算符（?.）来避免此错误，例如：

var daylist1 = obj?.prop?.daylist1;