给可视化AI策略加一个简单的因子“close”运行报错

/如题，请工程师们解答一下/

因子分析框架运行问题

当我运行以下因子分析框架代码的时候，总是出现一个问题，即：ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[6], line 1 ----> 1 alpha_instance = AlphaMiner(params=params, factor_data=factor_data) **[2](vscode-

问题请教-策略执行一直不结束，容量占用特别大

我使用了50个因子来计算，使用的是stockranker策略，策略执行了一个小时，都不结束，容量占用了1024G，这个怎样解决下，下面有代码和照片。

https://bigquant.com/codesharev3/54e4d4c8-7e89-4985-b20b-84fca9ee12f3

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=cbec6413-a08e

代码报错-Conversion Error: Could not convert string 'Infinity' to INT64

您之前说了是数据里面有inf值，进行处理，替换成0或者nan再进行因子分析，具体怎样修改哪一行代码，我已经剔除了inf，还是不行，能给出具体的操作吗？

https://bigquant.com/codesharev3/3bd6dc8b-8b9e-4207-8d68-fa1d4ce0e162

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1、如果我的因子在sql之外还需要用Python做一些处理，请问提交因子的时候factor_sql 该怎么写？

2、因子分析中是否每个股票每个交易日都要有因子值，我是否可以每个股票只有月末有一个因子，其他时间都是空的。

由于构造的因子比较复杂，计算时间较久，如果断网或者关机了，怎么确保后面可以继续进行未完成的计算而不是重新开始？看到可以加入缓存，但不清楚在什么位置加入什么代码？

求支持

https://bigquant.com/codesharev3/6f4c73b4-e8a6-4923-a1d2-289484221418

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股票专栏分为如下几类，此处附上定义，方便大家查阅:

因子

该部分包含了市场上各式各样的因子类别（风格因子，量价因子，另类数据构建的alpha因子），因子分析，因子解读等内容。

高频

该部分包含了高频数据低频化的因子应用，高频市场的微观结构，高频量化因子的使用测试，以及一些另类高频策略的内容。

策略

该部分包含了市面上的各类策略情况。包含了传统的技术指标策略，行业风格轮动策略，宏观择时策略等。

文献review

海外文献的一些回顾。里面有券商的海外经典研报解读和复现。

其他

不属于上述几类

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5cfd9186208047518a995e4394ba1099

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https://bigquant.com/experimentshare/c2cf252d64b7408a8071f4d78f52a5ea

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注：【方正金工】成交量激增时刻蕴含的alpha信息——多因子选股系列研究之一

引言

在股票市场中，成交量的变化承载着丰富的信息，它不仅是技术分析的核心要素，更是投资者们解读市场情况的关键窗口。"量在价先"这句谚语旨在强调成交量在股票价格波动预测中的重要性，而这个观点已经被广泛验证和接受。

首先，成交量的大小可以视为市场或个股的活跃度指标。如果某只股票的成交量持续攀升，而价格也随之上涨，这通常被视为市场对该股票的热情高涨，投资者们对其表现出极大的兴趣。相反，如果成交量下降而价格波动微小，这可能意味着市场对该股票失去了兴趣，投资者的情绪较为冷淡。这种活跃度与情绪变化的关系，是市场

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因子分析简介

当前的股票、期货、债券、期权研究均以因子投资为主流趋势，且势头越发明显。本文所指因子分析是多因子策略、指数增强策略、多空中性策略的基石，其研究好坏直接关系和决定了策略的收益能力（信息比率），常被业内人士所称研究之重中之重，策略之核心所在。

因子分析就是因子研究员每日的基础、必备工作，大概占据了其90%的工作量，他的工作成果直接服务策略研究员，策略研究员不一定知道因子的具体细节，他也没必须不需要

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