有没有人遇到过：放在客户端编译失败. 错误： Traceback (most recent call last): File "jqboson\core\entry.py", line 368, in jqboson.core.entry._run File "jqboson\core\engine.py", line 230, in jqboson.core.engine.Engine.start File "jqboson\core\dispatcher.py", line 223, in jqboson.core.dispatcher.Dispatcher.start File "jqboson\core\dispatcher.py", line 190, in jqboson.core.dispatcher.Dispatcher._run_loop File "jqboson\core\loop\loop.py", line 73, in jqboson.core.loop.loop.BacktestMessageLoop.run File "jqboson\core\loop\loop.py", line 103, in jqboson.core.loop.loop.BacktestMessageLoop._handle_queue File "jqboson\core\dispatcher.py", line 103, in jqboson.core.dispatcher.EventSourceScheduler.schedule.callback File "jqboson\core\bus.py", line 47, in jqboson.core.bus.EventBus.emit File "jqboson\core\strategy.py", line 313, in jqboson.core.strategy.Strategy._handler_wrapper._wrapper File "jqboson\core\strategy.py", line 314, in jqboson.core.strategy.Strategy._handler_wrapper._wrapper File "I:\JoinQuant-Desktop-Py3\USERDATA\.joinquant-py3\code\77.py", line 105, in handle_data list_to_buy = stocks_to_buy(context) File "I:\JoinQuant-Desktop-Py3\USERDATA\.joinquant-py3\code\77.py", line 150, in stocks_to_buy df_sort_PEG = df_PEG.sort(columns=[0], ascending=[1]) File "I:\JoinQuant-Desktop-Py3\Python\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 4376, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'sort'

PE-G参数限制一下，过滤掉一些妖股，年平均收益更大

@cd6003 1

alpha是负的。。。

@Beness 情绪是主观的，一定有偏离客观实际的时候。这个投资策略赚的就是非理性情绪导致的定价偏差的钱。

第184行的for循环是什么意思啊，没看懂，为啥要stock_sell在list_to_buy里再嵌套一个for循环啊，第一个循环到底啥意思啊求助

调整了部分参数，让其适应最新环境

@woshidali Pandas包版本的问题，旧版本的排序函数是sort，新版本的排序是sort_values.聚宽Python 2环境中pandas包的版本是0.16，Python 3环境pandas包的版本是0.23，应该是你的回测/研究环境选错了。

@woshidali 我的也遇到过，应该是python版本的问题

@沈菲特 刘士余执政期间大盘是失真的，不符合市场自身规律

@开心的叶子 G 是百分数，PE是实数，为了让他们在同一个计量单位上进行计算

原帖的写法感觉很别扭。。 改写了一个版本，1. 重点改写了买卖和调仓部分，2. 把交易相关的代码还原成了非函数形式（原帖的函数太多了，感觉没必要撒），3. 把handle_date改成了run_daily形式，方便以后添加分钟运行的函数。 其他问题：策略里用的沪深300股票池，但是PEG是选的成长股，沪深300的成长性不一定够吧，建议扩展股票池。 回测结果： 【股票池：沪深300】 【样本内：2014-2019，基准收益75.82% 】【样本外：2020-2020.7.14，基准收益17.33%】 5-2，5天换仓，每次买2只股票 【样本内：收益284.44%，最大回撤49.86%】【样本外：收益-8.14%，最大回撤27.12%】 20-4，20天换仓，每次买4只股票 【样本内：收益226.25%，最大回撤50.06%】【样本外：收益-6.70%，最大回撤25.12%】 结论：单一因子过拟合严重，样本外退化严重，选出来的股票样本外跑不赢指数 贴了一个20-4样本内回测结果，但样本外完全跑不赢指数，不建议用PEG单一因子选股，至少多用几个因子。。。

@没有名字10 我觉得184行写错了。。。。

@uuyue 很赞

@uuyue # 手续费最低5元，只有交易5000元以上时，交易成本才会低于千分之一，才去调仓 if abs(cash - context.portfolio.positions[code].value) > 5000: log.info('调仓: %s' % code) order_target_value(code, cash) 这里为什么一定要对交易成本有限制？

@uuyue log.info('没有满足PEG小于0.5的股票，今天不买入')，没有买入的话，后面应该return，结束函数，不然后面算cash的时候，len(targets)为零，会报错

@uuyue 赞

学习的过程中改写了一个版本 1.调仓逻辑改了,原来每次要重新计算每只股票的持仓数,现在改为只调整不在选中的列表中的,原有持仓且在列表中的不进行修改. 2.增加了选股数量及调仓周期的逻辑 3. 把handle_date改成了run_daily 4.彼得林奇的策略是成长股,从18年开始测试,收益不是很喜人....

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