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：

# 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。

相关问题

import argparse import os from datetime import datetime import dataloader import numpy as np import torch from models.TC import TC from models.model import base_Model from trainer.trainer import Trainer, model_evaluate from utils import _calc_metrics, copy_Files from utils import _logger, set_requires_解释这段代码grad

这段代码是 Python 代码，用于导入 argparse、os、datetime、dataloader、numpy 和 torch 模块，并加载 TC 模型和 base_Model 模型，通过 Trainer、model_evaluate、_calc_metrics、copy_Files、_logger 和 set_requires_grad 函数进行模型训练、评估和文件复制等操作。 _calc_metrics 函数用于计算模型的评价指标，_logger 用于记录日志信息，set_requires_grad 函数用于设置模型中的参数是否需要梯度。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error import pymysql import time,os import re import requests import urllib from datetime import datetime from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf # ---------连接-------------- connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8') #服务器名,账户,密码，数据库名称 cur = connect.cursor() print(cur) # 读取数据 try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sheji.sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang']) except Exception as e: print("读取数据失败:", e) else: print("读取数据成功") # 转换时间格式 data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data = data.set_index('time') diff_data = data.diff().dropna() plot_acf(diff_data) plot_pacf(diff_data) print(data)哪里有错

在这段代码中，有几个潜在的问题：

1. 在导入模块的时候，应该每个模块占一行，不能用逗号隔开。

2. 在导入模块之后，应该先连接数据库才能进行后续的操作。

3. 在执行 SQL 查询时，可能需要设置游标的返回模式为字典类型，以便更好地获取查询结果。

4. 在进行数据处理之前，应该先将时间索引转换为 pandas 中的 Datetime 类型。

5. 在使用 ARIMA 模型进行时间序列分析时，需要先确定模型的参数（p、d、q），并进行训练和预测。

以下是修改后的代码，可以作为参考：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pymysql
import time, os
import re
import requests
import urllib
from datetime import datetime
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

# 导入模块
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pymysql
from datetime import datetime
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

# 连接数据库
connect = pymysql.connect(host='localhost',  # 本地数据库
                          user='root',
                          password='123456',
                          port=3306,
                          charset='utf8',
                          database='sheji')  # 数据库名称
cur = connect.cursor()

# 读取数据
try:
    select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sale where chexing='海豚';"
    cur.execute(select_sqli)
    data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang'])
except Exception as e:
    print("读取数据失败:", e)
else:
    print("读取数据成功")

# 转换时间格式
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')
data = data.set_index('time')
diff_data = data.diff().dropna()

# 绘制自相关图和偏自相关图
plot_acf(diff_data)
plot_pacf(diff_data)

# 确定 ARIMA 模型的参数
p = 1
d = 1
q = 1
model = ARIMA(data, order=(p, d, q))
model_fit = model.fit(disp=0)

# 预测销量
y_pred = model_fit.predict(len(data), len(data) + 11, typ='levels')

# 绘制预测结果
plt.plot(data)
plt.plot(y_pred, color='red')
plt.show()

# 关闭数据库连接
cur.close()
connect.close()

这里仅仅是提供了一个基本的框架，具体的业务逻辑需要根据实际情况进行修改。