AttributeError: 'set' object has no attribute 'order'怎么解决

这个错误通常是因为你在使用 `order` 方法时，将一个集合对象传递给了它，而集合对象并不支持 `order` 方法。

如果你需要对集合进行排序，可以将其转换为列表对象，然后再对列表进行排序。例如：

my_set = {'a', 'c', 'b'}
my_list = list(my_set)
my_list.sort()

这样就可以将集合中的元素按照字母顺序排序了。

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AttributeError: type object 'StockValuation' has no attribute 'is_st'

非常抱歉，最新版的聚宽 SDK 中，`StockValuation` 没有 `is_st` 这一属性了。你可以使用 `get_extras` 函数来获取是否是 ST 股票的信息，具体代码如下：

# 导入所需库
import jqdata

# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):
    # 设定股票池
    g.stocks = get_stock_pool()
    
    # 设置手续费与滑点
    set_commission(slippage=Slippage(), commission=Commission())

# 定义股票池函数
def get_stock_pool():
    # 获取所有A股股票
    stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)
    
    # 过滤掉ST股票和上市时间不足一年的股票
    q = query(
        valuation.code
    ).filter(
        valuation.code.in_(stocks),
        # 上市时间超过一年
        valuation.list_date < (context.current_dt - datetime.timedelta(days=365))
    )
    df = get_fundamentals(q)
    
    # 获取是否是ST股票的信息
    is_st = get_extras('is_st', df.index, count=1, start_date=context.current_dt)
    is_st = is_st.iloc[0]
    
    # 过滤掉ST股票
    stocks = [s for s in df.index if not is_st[s]]
    
    # 返回剩余股票
    return stocks

# 定义选择股票函数
def select_stocks(context):
    # 获取当日集合竞价涨跌幅前50%的股票
    q = query(
        valuation.code
    ).filter(
        valuation.code.in_(g.stocks),
        # 当日集合竞价涨跌幅前50%
        valuation.change_pct > 0
    ).order_by(
        valuation.change_pct.desc()
    ).limit(
        len(g.stocks) // 2
    )
    stocks = [s for s in get_fundamentals(q).iloc[:,0]]
    
    # 返回选出的股票
    return stocks

# 定义调仓函数
def rebalance(context):
    # 清空现有持仓
    for stock in context.portfolio.positions:
        order_target(stock, 0)
    
    # 选择新的股票
    stocks = select_stocks(context)
    
    # 平均分配资金买入选中的股票
    if stocks:
        weight = 1.0 / len(stocks)
        for stock in stocks:
            order_target_percent(stock, weight)

这个示例代码中，我们使用了 `get_extras` 函数来获取是否是 ST 股票的信息，过滤掉了 ST 股票。然后，在 `initialize()` 函数中，我们调用了 `get_stock_pool()` 函数来设定股票池。接着，在 `select_stocks()` 函数中，我们获取当日集合竞价涨跌幅前50%的股票，作为选股结果。最后，在 `rebalance()` 函数中，我们清空现有持仓，然后买入选中的股票，让资金平均分配到每个股票的头寸上。

# 获取平安银行股票代码security = jqdatasdk.normalize_code('000001.XSHE')# 获取平安银行 2015 年至 2019 年的 ROE 数据roe_data = jqdatasdk.get_fundamentals(jqdatasdk.query( jqdatasdk.indicator.code, jqdatasdk.indicator.roe).filter( jqdatasdk.indicator.code == security,).order_by( # 使用 period_date 表示 ROE 数据的公布日期 jqdatasdk.indicator.period_date.desc()).limit( None), start_date='2015-01-01', end_date='2019-12-31')# 将 ROE 数据转换为 DataFrame 格式roe_data = pd.DataFrame(roe_data).set_index('pub_date')['roe']# 输出 ROE 数据print(roe_data)报错AttributeError Traceback (most recent call last)C:\Users\THUNDE~1\AppData\Local\Temp/ipykernel_13868/815225579.py in <module> 10 ).order_by( 11 # 使用 period_date 表示 ROE 数据的公布日期---> 12 jqdatasdk.indicator.period_date.desc() 13 ).limit( 14 NoneAttributeError: type object 'FinancialIndicatorDay' has no attribute 'period_date'

这个错误是由于聚宽 SDK 中的 `jqdatasdk.indicator` 模块下没有 `period_date` 这个属性所导致的。你可以将 `period_date` 改为 `day` 或者 `statDate`，这两个属性可以用来表示 ROE 数据的公布日期。修改后的代码如下：

import jqdatasdk
import pandas as pd

# 获取平安银行股票代码
security = jqdatasdk.normalize_code('000001.XSHE')

# 获取平安银行 2015 年至 2019 年的 ROE 数据
roe_data = jqdatasdk.get_fundamentals(jqdatasdk.query(
    jqdatasdk.indicator.code,
    jqdatasdk.indicator.roe).filter(
    jqdatasdk.indicator.code == security,).order_by(
    # 使用 day 或者 statDate 表示 ROE 数据的公布日期
    jqdatasdk.indicator.day.desc()).limit(
    None), start_date='2015-01-01', end_date='2019-12-31')

# 将 ROE 数据转换为 DataFrame 格式
roe_data = pd.DataFrame(roe_data).set_index('pub_date')['roe']

# 输出 ROE 数据
print(roe_data)