zhangliang

我运行例子代码Stock_NeurIPS2018_2_Train.ipynb，得到错误 Could not infer dtype of numpy.float32 。请问怎么处理？我用的是python 10， numpy 1.24.3 torch 2.0.1 windows 10

微软AI量化平台Qlib滚动训练、预测、回测与实战详细解读

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Qlib滚动训练、预测、回测与实战详细解读参考[这里荔枝微课版](https://m.lizhiweike.com/liveroom2/27759692) 

Hi, there is cdef class Rsquare(Expanding) in expanding.pyx and class Rsquare(Rolling) in ops.py. I wonder when you compute factors using Rsquare, which one will be used? and what's the difference...

请求增加baostock日线数据collector 谢谢

我执行rolling_benchmark.py时，发生如下错误。 [11664:MainThread](2023-09-30 09:46:50,926) WARNING - qlib.data - [data.py:666] - load calendar error: freq=day, future=True; return current calendar! [11664:MainThread](2023-09-30 09:46:50,927) WARNING - qlib.data - [data.py:669] - You can get future calendar...

期望实现一个特性，即滚动预测时，实现动态股池。 比如每一滚时，动态确定该滚股池为滚动日市值最大的前300只股票。

reinforcement learning example give errors.

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I run reinforcement learning examples\rl\simple_example.ipynb and get a error at Training workflow section. here is the error. how to resolve it? --------------------------------------------------------------------------- AssertionError Traceback (most recent call last) Cell In[7],...

在qlib\workflow\task\utils.py中的TimeAdjuster类的truncate()方法中，有个断言 assert tp_idx > 0 我觉得应该改为 assert tp_idx >= 0 若不改，那么在yaml中设置start_time为日历文件day.txt第一天时，运行滚动训练程序会报如下错误： File "g:/qlibtutor/advance/online_srv/my_online_management_simulate_configfile.py", line 124, in main self.rolling_online_manager.simulate(end_time=self.end_time) File "E:\anaconda3\envs\qlib230510\lib\site-packages\qlib\workflow\online\manager.py", line 330, in simulate self.first_train() File "E:\anaconda3\envs\qlib230510\lib\site-packages\qlib\workflow\online\manager.py", line 172, in...

请问scheduler.run_daily是不是不适用于tick级回测？

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我试验了tick回测，似乎不会触发scheduler.run_daily中指定的函数。

futures.get_dominant_price接口特性需求

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您好，目前主力连续合约历史价格接口如下， futures.get_dominant_price( underlying_symbols= ‘IC’, start_date='2023-07-20', end_date='2023-07-29', adjust_type="pre", adjust_method="prev_close_ratio", fields=["close", "settlement"], ) 这里用时间控制长度很不方便（因为中间可能有休息等，数据长度不固定），能不能像history_bars一样，利用bar_count参数来控制提取几个历史数据点？