@飞行的阿天 代码不一样了，直接用是不行的，你可以输出一下日志。

@止一之路 我在研究文件里面跑，发现无论data_list是多少跑出来的stock_df都是空的![222.png][1] 直接用caculate_score的话会报错“cannot copy sequence with size 2 to array axis with dimension 5”，请教下这个问题应该怎么解决？ [1]: https://image.joinquant.com/162de81e3c4225dffafd8d86bf77facd

@飞行的阿天 有部分代码写的不好，用了未来函数，试一下这个 ``` # 结果计算用的panel scores_return_panel = pd.Panel(values_return_dict_history)[date_list[:-1],:,:] # 因子检验 effect_test_df_T = effect_test(scores_return_panel, factors) # 有效因子 effective_factors = effect_test_df_T.index.tolist() # 计算得分 score_df = caculate_score_all(scores_return_panel, date_list[1:-1], effect_test_df_T, effective_factors) ```

在研究中想看看各因子的排名，想直接改caculate_score的代码~~caculate_score(scores_return_panel, date_score, effect_test_df_T, effective_factors)中的date_score是什么？

@邪恶的小米虫 打印出来不就知道了么

print了没反应，感觉caculate_score没运算的样子，但是删除values_return_dict_history_20170621.pkl重算的时候，结果又是计分的。

@邪恶的小米虫 应该用log.info()吧？

@ 止一之路 print和log.info都没用，是不是caculate_score没用运行~~运行的是caculate_score_all~~

@邪恶的小米虫 是的。用的方法是caculate_score_all，计算设定日期至今的数据。caculate_score计算的是一年、半年、一季度、一个月、一周的数据，然后综合。

@止一之路 再请教个问题，我看到计算得分那里，是根据流通市值的增减计算的。这个会不会存在一个问题就是股份解禁流通的问题？某些个股有时候解禁比例会非常大，有没有考虑过这个呢？

@porfavor 确实不够精确，你有更好的办法吗

Traceback (most recent call last): File "kuanke/user_space.py", line 148, in exec_msg return getattr(self, func)(*msg['args'], **msg['kwargs']) File "kuanke/user_space.py", line 218, in init_code exec code_obj in code_scope File "user_code.py", line 21, in from HTMLConcat import HTMLConcat File "kuanke/user_space.py", line 170, in my_import raise e ImportError: No module named HTMLConcat 出现HTMLConcat错误，注释变灰后 Traceback (most recent call last): File "/opt/backtest/jquser-site-packages/Kuanke-1.0-py2.7.egg/kuanke/user_space.py", line 52, in wrapper return f(self, *args, **kwargs) File "/opt/backtest/jquser-site-packages/Kuanke-1.0-py2.7.egg/kuanke/user_space.py", line 233, in process_initialize self.func_process_initialize(self.user_context) File "user_code.py", line 332, in process_initialize get_multifactorial(context) File "user_code.py", line 1872, in get_multifactorial g.values_return_dict_history = pickle.load(StringIO(body)) EOFError 出现读文件错误。 请问有帮助分析下什么原因吗？

@goldenvi 我也出现过，多试几次就好

@止一之路 好的，谢谢

@止一之路 我就是突然想到这个问题，跟你探讨下。为什么不用总市值呢？总市值应该不会受到解禁或者除权等情况的影响，而且股价上涨下跌，对应到总市值变化的比例是一样的。

@porfavor 可以试试。

运行一直出现错误：TimeOutError: 执行process_initialize超时, 最大时长:1800秒*^_^

@goldenvi 那是因为训练文件的时间长度问题。能够是上传的文件是从2008年开始的，而代码中写的时间是2005。也就是你如果不改这个时间，回测的时候系统就会去训练。我之前训练的时候，预计是1年2小时的样子。

楼主的因子比较是按流通市值涨跌来计算的，是否考虑到解禁引起的流通市值的变化呢？