sql = """
select date,instrument,
volume, -- 成交股数
free_float_shares, --自由流通股数
total_assets_lf, --总资产最新一期
total_assets_yoy_lf, --总资产同比

    for instrument in set(context.get_account_positions().keys()):
        if (data.current_dt - context.get_position(instrument).last_sal

https://bigquant.com/codesharev3/2ff43e8c-0fcc-4c0c-90e1-0dc88673ca05

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https://bigquant.com/codesharev3/f01ea352-30fd-4957-beb1-b01ff0a620a4

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在机器学习算法里，这个是不需要排序的，那么我把这些因子放到线性模板，做收益对比，在线性模板里给哪个因子排序呢，每一个因子都给他一个score吗

报错，没有这个模块？怎么处理这种情况？

• [2025-03-03 17:54:26] INFO: extract_data_dai.v18 开始运行 ..
• [2025-03-03 17:54:26] WARNING: start_date='2025-01-01', end_date='2025-03-04', query_

from bigmodule import M

<aistudiograph>

@module(comment="选股模块")

m1 = M.cn_stock_basic_selector.v8( exchanges=["上交所", "深交所"], list_sectors=["

按提示我获取2024年1月份的数据应该是能获取到的，但是数据是空的

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训练了一个lightgbm的模型，想把模型保存到我的数据，让模拟策略可以调用，可是保存一直不成功

![](/wiki/api/attachmen

all_quantile_count(pe_ttm,0.1)这个函数是不是有问题呢，所有股票得出来的结果是一样的

https://bigquant.com/codesharev3/287c4094-0a36-4cf9-8a4a-ded806709ef4

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2025-03-03 21:25:42 任务运行开始调度 state=trigger event= e4260c5e-5658-40cc-9fe4-36e2c55468c2 ..

2

2025-03-03 21:25:46 任务运行状态更新 state=scheduled event=20250

如图，平台给的demo例子【可视化线性策略】，在m2中勾选了数据抽取，想看一下每一步骤的数据，但是总是运行报错，不勾选反而可以运行，请教下是为什么，看了报错信息大概是没有选定时间范围，但是如果是表达式模式的话并勾选抽取数据也没有地方可以让我选定时间范围。

![](/wiki/api/attach

https://bigquant.com/codesharev3/dc617dfe-b525-40d3-8b7e-a63fabb08410

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https://bigquant.com/codeshare/becbb3a3-9e71-4657-a12c-dfd8ee66df4f

请问**Attrib

希望可以在画布中对使用的模块进行rename，这样之后自己回看策略时可以一目了然。

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https://bigquant.com/codesharev3/64e1e9b2-9e27-44b2-aa1d-4df3e4722b05

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显示的这些。。。

❯pip install --user bigquant

Looking in indexes: https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple, https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/, h

譬如通过API方式实现python访问或者通过SQL方式在平台内部访问？

rank((1-shift(close, -20) / shift(open, -1))/mean(turn, -20)*(shift(mf_net_amount, -20)/(sum(mf_net_amount, -20)/20))*(shift(mf_net_amount, 

老师讲的这个DNN深度学习策略（<https://bigquant.com/college/courses/course-v1:plus+CS1119DNN+2024-11/courseware/7dea67c96c3b4405aa59cca499e1a5f8/eea5330d53a04b4db1b