缩进乱了

freqtrade/templates/FreqaiExampleStrategy.py

@@ -113,26 +113,26 @@ class FreqaiExampleStrategy(IStrategy):
         if "close" not in dataframe.columns:
             logger.error("数据框缺少必要的 'close' 列")
             raise ValueError("数据框缺少必要的 'close' 列")
-        
+
         try:
             label_period = self.freqai_info["feature_parameters"]["label_period_candles"]
             # 生成 %-volatility 特征
             dataframe["%-volatility"] = dataframe["close"].pct_change().rolling(20).std()
-            
+
             # 单一回归目标
             # 移除对未来的数据依赖
-        # 确保 &-buy_rsi 列的值计算正确
-        dataframe["&-buy_rsi"] = ta.RSI(dataframe, timeperiod=14)
+            # 确保 &-buy_rsi 列的值计算正确
+            dataframe["&-buy_rsi"] = ta.RSI(dataframe, timeperiod=14)
+
+            # 数据清理
+            for col in ["&-buy_rsi"]:
+                # 使用直接操作避免链式赋值
+                dataframe[col] = dataframe[col].replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
+                dataframe[col] = dataframe[col].ffill()  # 替代 fillna(method='ffill')
+                dataframe[col] = dataframe[col].fillna(dataframe[col].mean())  # 使用均值填充 NaN 值
+                if dataframe[col].isna().any():
+                    logger.warning(f"目标列 {col} 仍包含 NaN，填充为默认值")
 
-        # 数据清理
-        for col in ["&-buy_rsi"]:
-            # 使用直接操作避免链式赋值
-            dataframe[col] = dataframe[col].replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
-            dataframe[col] = dataframe[col].ffill()  # 替代 fillna(method='ffill')
-            dataframe[col] = dataframe[col].fillna(dataframe[col].mean())  # 使用均值填充 NaN 值
-            if dataframe[col].isna().any():
-                logger.warning(f"目标列 {col} 仍包含 NaN，填充为默认值")
-            
             # 数据清理
             for col in ["&-buy_rsi", "%-volatility"]:
                 # 使用直接操作避免链式赋值