selected_stocks = df[df['ratio'] < 0]['stockCode'].tolist()代码报错

时间: 2023-08-30 07:05:59 浏览: 40
如果这段代码报错了,可能是因为股票代码这一列的列名不是`stockCode`,或者`ratio`这一列不存在。你可以尝试输出一下`df`,看看列名和数据内容是否符合预期。同时,可以尝试调试一下这段代码,将其拆分为多行来执行,以便查看具体出错的地方。以下是一份可能会更加详细的代码: ``` import pandas as pd # 读取股票数据 df = pd.read_csv('stock_data.csv') # 计算MA5 df['MA5'] = df['closePrice'].rolling(window=5).mean() # 计算ratio df['ratio'] = (df['closePrice'] - df['MA5']) / df['MA5'] # 输出df,检查列名和数据内容是否符合预期 print(df) # 挑选ratio为负的个股 selected_stocks = df[df['ratio'] < 0]['stockCode'].tolist() # 在T+1日等权持仓 df['position'] = 0 df.loc[df['stockCode'].isin(selected_stocks), 'position'] = 1 / len(selected_stocks) # 计算每日的策略收益率 df['returns'] = df['dailyReturn'] * df['position'] # 输出结果 print(df.head()) ``` 你可以逐行执行代码,查看是否有报错信息,以便更好地排除问题。
相关问题

selected_data = stock_data.loc[:, selected_stocks]报错

这个错误提示比较简略,无法判断问题出在哪里。可能是以下几种原因之一: 1. selected_stocks 列表中包含了不存在的列名,需要检查一下列名是否正确。 2. stock_data 数据框中不存在任何列,需要检查一下数据框是否为空。 3. selected_stocks 列表中包含了数据类型不是字符串的元素,需要检查一下 selected_stocks 是否是一个由字符串组成的列表。 你可以逐步排查以上可能性,看看哪个是导致错误的原因。如果还有问题,欢迎继续向我提问。

修改这串代码import jqdatasdk as jq from datetime import datetime # 设置聚宽账户信息 jq.auth('username', 'password') jq.set_token('API token') # 设置选股条件 price_limit = 20 # 股票价格上限 pe_limit = 50 # 市盈率上限 pb_limit = 5 # 市净率上限 # 获取当前时间 now = datetime.now().strftime('%H:%M:%S') # 判断是否处于集合竞价时段 if now >= '09:20:00' and now <= '09:25:00': # 获取股票池 stocks = jq.get_all_securities(types=['stock']).index.tolist() # 筛选符合条件的股票 q = jq.query(jq.valuation.code, jq.valuation.pe_ratio, jq.valuation.pb_ratio).filter( jq.valuation.pe_ratio < pe_limit, jq.valuation.pb_ratio < pb_limit) df = jq.get_fundamentals(q, date=None) stocks = df['code'].tolist() # 过滤股票价格 prices = jq.get_price(stocks, end_date=datetime.now(), frequency='minute', fields=['close']) stocks = prices[prices['close'] <= price_limit].index.tolist() # 获取持仓信息 positions = jq.get_position('stock') # 调整持仓 for stock in positions: if stock in stocks: # 如果当前持仓的股票仍符合条件,则继续持有 pass else: # 如果当前持仓的股票不符合条件,则卖出 jq.order(stock, amount=0, side='sell') # 集合竞价买入 for stock in stocks: jq.order(stock, amount=100, side='buy', style='limit', price=price_limit)

这段代码看起来已经很完整了,不知道您需要修改哪些部分。如果您需要修改选股条件或者买卖数量,可以修改以下代码: ```python # 设置选股条件 price_limit = 20 # 股票价格上限 pe_limit = 50 # 市盈率上限 pb_limit = 5 # 市净率上限 # 集合竞价买入 for stock in stocks: jq.order(stock, amount=100, side='buy', style='limit', price=price_limit) ``` 其中,price_limit、pe_limit 和 pb_limit 分别对应股票价格、市盈率和市净率的上限值,可以根据自己的需求进行修改。amount 参数用于指定买卖股票的数量,可以根据自己的资金状况和风险偏好进行调整。 另外,如果您需要增加其他操作或者条件判断,也可以在代码中进行修改。

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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__'

import csv INITIAL_CAPITAL = 1000000 # 初始资金 MAX_STOCK_AMOUNT = 100000 # 每只股票的最大购买金额 MAX_STOCK_NUM = 10 # 同一个交易日最多买10只股票 capital = INITIAL_CAPITAL stocks = {} # 记录已购买的股票数量 trades = [] # 记录交易记录 with open('stock_data.csv') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) header = next(reader) # 读取表头 for row in reader: date = row[1] code = row[0] open_price = float(row[2]) high_price = float(row[4]) low_price = float(row[5]) close_price = float(row[3]) # 检查是否可以购买该股票 if code not in stocks: stocks[code] = 0 if stocks[code] >= MAX_STOCK_NUM: continue if capital <= 0: break # 检查是否出现四连阳 if len(trades) > 0 and code == trades[-1]['code']: if all(trades[-4+i]['close'] < trades[-5+i]['close'] for i in range(4)): buy_date = date buy_price = close_price sell_date = None sell_price = None holding_days = 0 for j in range(30): # 在接下来的30天内观察该股票的走势 next_row = next(reader, None) if next_row is None or next_row[1] != code: break next_close_price = float(next_row[5]) if next_close_price < close_price: holding_days += 1 if holding_days == 3: # 以当前价格购买该股票 buy_price = next_close_price stocks[code] += MAX_STOCK_AMOUNT // buy_price capital -= MAX_STOCK_AMOUNT sell_date = next_row[0] sell_price = next_close_price break else: holding_days = 0 # 记录交易记录 if sell_date is not None: profit = stocks[code] * (sell_price - buy_price) trades.append({ 'date': buy_date, 'code': code, 'buy_price': buy_price, 'sell_date': sell_date, 'sell_price': sell_price, 'profit': profit }) capital += profit # 更新股票数量和资金余额 stocks[code] = min(stocks[code], MAX_STOCK_AMOUNT // close_price) capital -= stocks[code] * close_price # 计算总收益 total_profit = sum(trade['profit'] for trade in trades) print('初始资金:', INITIAL_CAPITAL) print('总收益:', total_profit) print('剩余资金:', capital)为什么这个策略没有买入股票

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'

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