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在乔治亚理工学院的 Coursera 计算投资课程中使用 QSTK，Examples/EventProfiler/tutorial.py 末尾的 eventprofiler 函数不会输出视频中显示的图表。（见下图。）

为第 4 周的练习生成的其他 PDF 文件都是空的，除了事件编号是正确的。创建 PDF 似乎是一种浪费，因为这些数字可能刚刚输出到终端。

我查看了图像上显示的 index.py:2204 的错误输出，但修复并不明显。（关于 pandas 相关 github 错误的类似（但不相同）问题的其他一些回溯将 index.py 置于健康调用堆栈的中间。）

情节上没有图表！

如果我有时间，我可能会更深入地研究 eventprofiler 代码，但我想我会先问。Stack Overflow 在 QSTK 上几乎没有任何内容，在 pandas 上也没有任何内容，这在 5 分钟的快速搜索中似乎明显相关。

注意：我按照 quantsoftware wiki 中的说明安装了 VirtualBox、Ubuntu 和 QSTK，用于乔治亚理工学院 Coursera 计算投资课程。到目前为止，我已经成功完成了所有作业，所以我认为我的设置应该没问题。

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问题在于 EventProfiler。
Ubuntu 默认安装在 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/QSTK-0.2.8-py2.7.egg/QSTK/qstkstudy/EventProfiler.py

在这段代码中：

if b_market_neutral == True:
    df_rets = df_rets - df_rets[s_market_sym]
    del df_rets[s_market_sym]
    del df_events[s_market_sym]

问题在于减法。df_rets最终充满了NaN。不知道为什么，底层系统肯定发生了一些变化，导致了这种情况。
它可以通过在 for 循环中对每个符号进行减法来修复，如下所示：

if b_market_neutral == True:
    for sym in df_events.columns:
        df_rets[sym] = df_rets[sym] - df_rets[s_market_sym]
    del df_rets[s_market_sym]
    del df_events[s_market_sym]

您可以从此处下载带有修复程序的 EventProfiler.py 文件。重命名安装中的原始名称并将其替换为该名称。
根据 Endeavor 的建议，他也在您提到的课程中，我还将误差线的 alpha 从 0.1 更改为 0.6，以使它们更明显：

if b_errorbars == True:
    plt.errorbar(li_time[i_lookback:], na_mean[i_lookback:],
                yerr=na_std[i_lookback:], ecolor='#AAAAFF',
                alpha=0.6) #Changed alpha from 0.1 to 0.6 (Jose A Dura)
于 2015-11-22T15:11:10.357 回答
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我可以确认问题出在 qstkstudy/EventProfiler.py 中

if b_market_neutral == True:
    df_rets = df_rets - df_rets[s_market_sym] # it fails here
    del df_rets[s_market_sym]
    del df_events[s_market_sym]

我这样解决了：

if b_market_neutral == True:
        df_rets = df_rets.sub(df_rets[s_market_sym].values, axis=0)
        del df_rets[s_market_sym]
        del df_events[s_market_sym]
于 2016-09-25T13:56:57.817 回答