使用Quandl的股票市场数据时，滞后变量不起作用

Quandl是一个提供金融和经济数据的平台，可以用于获取股票市场数据。滞后变量是指在时间序列分析中，将某个变量的值向后推移一定时间，用于预测未来的变化趋势。

然而，根据提供的问答内容，使用Quandl的股票市场数据时，滞后变量不起作用。这可能是由于以下几个原因：

1. 数据源限制：Quandl提供的股票市场数据可能没有包含滞后变量的相关信息。在某些情况下，数据提供商可能只提供当前时间点的数据，而没有提供滞后变量的数据。
2. 数据处理限制：Quandl的数据接口可能没有提供直接处理滞后变量的功能。滞后变量的计算通常需要对数据进行处理和转换，而Quandl可能没有提供相应的功能或API来支持这一操作。

针对这个问题，可以考虑以下解决方案：

1. 数据预处理：在使用Quandl获取数据之后，可以使用其他工具或编程语言对数据进行预处理，计算滞后变量并添加到数据集中。常用的工具包括Python中的pandas和numpy等。
2. 使用其他数据源：如果Quandl无法满足滞后变量的需求，可以考虑使用其他金融数据提供商的数据源，这些提供商可能提供更全面的数据和更多的功能。

总结起来，使用Quandl的股票市场数据时，滞后变量可能无法直接使用。需要通过数据预处理或使用其他数据源来获取滞后变量的相关信息。