💬在PandaAI社区,我们不讲空泛的理论,只拆解能落地的实战策略。这一次,我们邀请到第一届因子大赛的冠军得主——林木茂盛,为你揭开从想法到策略的完整研发链路,用AI重构你的投研流,让1小时构建策略框架成为可能。 社区最新直播上线 📝本期主题:《1小时构建策略框架,告别低效摸索》 ⏰直播时间:03.07(本周六)晚上20:00(闭门直播) 🙋‍♂️分享嘉宾:林木茂盛 PandaAI第一届因子大赛收益率榜冠军 兴业证券杯全国收益率榜第9 同花顺ETF实盘大赛全国第8 他将毫无保留地分享...

PandaAI新功能内测 PandaAI新功能内测用户征集 我们正在寻找真正的策略实践者,共同打磨新一代AI交易工具。本次内测将开放核心技术能力,诚邀具备量化背景或实盘经验的专业用户参与产品共建。 核心内测功能: 全场景工作流:涵盖智能体开发、RAG、MCP等技术,针对二级市场提供专业投研Skills。 多端实盘支持:符合国内合规要求的客户端,支持直接登录实盘账户并加载自动化工作流。 自然语言交互:通过全新TQ对话助手,实现工作流的自然语言创建与调用。 云端算力集成:支持Noteb...

  小智   2026年02月08日   440   0   0 活动与比赛

<fontcolor="brown"一、开篇</font <fontcolor="red"一切任务都可以抽象成一个工作流!</font ![01PandaAIlogo.png](1) 要踏入量化投资的复杂领域,本需艰难拼凑编程、交易实操、高阶数学、AI算法、金融市场等知识拼图。但掌握已专业定制的“工作流”这一核心绝技,就能直接复用专业投资者的经验路径——像搭积木般调用现成流程,把复杂任务拆解成清晰步骤,让新手也能快速对齐专业视角,少踩坑、少绕路,高效逼近量化投资的核心能力。 在20...

机器学习心得 1.1快速创建机器学习 点击「创建工作流」→选「官方模板」,找到「因子大赛-非线性因子-xgboost示例模板」,查看直接加载基础流程。![6ab6443767d099253d4810f89022f01c.png](1) 在「公式输入」里写你自己的选股特征公式,然后用模板默认参数先跑一遍,再把工作流改个好记的名字![54404636e40eed4597c5f1a54c406022.png](2) 1.2调参让模型更准更稳 1.先跑通再调:先用默认参数跑完整流程,看结果(收益...

  风清扬   5小时前   11   0   0 经验分享

![image.png](1)![image.png](2)这周好好跑下自己的策略

  元夕量化   12小时前   7   0   0 论坛公告

一一级标题了解“专家模式”,看透底层逻辑 平台更新了专家模式,配合AI工作流助手和AI代码助手 1.1二级标题专家模式视图 ![9fe56a1c945523d88b4450a24f61302c.png](1) ![9009deb40425d88d2630f9c1647ea254.png](2) ![4a7b8900c49d921023f469922b3ef6db.png](3) xxxx; 1.2二级标题深入代码:掌控每一个节点 ![143bbcf907c6c13232ba1e69231136...

  天行者   14小时前   14   0   0 经验分享中频交易

PandaAI工作流节点专家模式原理、步骤、自定义 步骤1|进入专家模式并理解节点框架 PandaAIQuantFlow的专家模式允许用户直接查看和编辑工作流中每个功能节点对应的Python代码,是从"拖拽式策略搭建"进阶到"代码级策略定制"的关键入口。 如何进入: 点击「AI工作流」,在已创建的工作流中点击「查看」。进入后,在左侧伸缩边框中点击「专家模式」,即可切换到代码视图。此时左侧文件面板会列出工作流中所有节点对应的.py文件,右侧画布仍保留节点连接的可视化视图。 ![CleanSho...

  了不起的阿斗   20小时前   14   0   0 量化策略

了解“专家模式”,看透底层逻辑 本周我们深入体验了PandaAI的“专家模式”,说实话,这个设计挺惊艳的。它不仅仅是为了照顾程序员,更像是给像我这样想深挖底层逻辑的小白开了一扇窗,能一眼看清整个系统的运作思路。 专家模式入口 ![image.png](1) ![image.png](2) 它是怎么跑起来的? 在专家模式下,PandaAI的工作流被拆解得非常清晰。以前可能觉得回测是个黑盒子,但现在,每一个节点的流转都明明白白。我们可以通过这张图直观感受一下: ┌─────────────...

  zzzz~   24小时前   16   0   0 新手入门

等了N久的专家模式,终于上线了 虽然实际使用中还有不少不及预期的地方,但总算开了个头。 一、界面概览与工程结构 从界面上看,左侧是当前工作流涉及到的源代码文件,主要分为两类:HTML文件及其对应的节点Python文件。整体结构基于Notebook风格设计,对于熟悉Jupyter的用户来说应该很容易上手。 ![界面概括](1) 此外,可以查看当前环境所安装的代码依赖,方便了解可用的第三方库: ![image.png](5) 二、代码解读与AI辅助 你可以选择任意节点的Python代...

一专家模式使用过程 下面是使用专家模式进行操作的一些工作流图片,代码很详细展示了模块内部的具体结构,但是有些确实不好理解,如果在这个地方能够添加一个AI助手,帮助理解每一行代码,并且在这基础上修改代码我觉得就更方便了! ![第四周测试1.png](1) ![第四周测试2.png](2) ![第四周测试3.png](3) xxxx; xxxx; 1.2二级标题 1.xxxx; 2.xxxx;

  tyler   24小时前   16   0   0 新手入门

PandaAI内测周报第4周:专家模式三重联动,工作流一次跑通! 大家好,PandaAI内测第四周来啦!这周的体验让我直呼惊喜——平台更新了专家模式,配合AI工作流助手和AI代码助手,三大工具终于打通了,整个流程丝滑得不像话。下面分享一下我这周的完整体验过程。 --- 用AI教AI:从交易想法到明确指令 这周我先在Gemini3Flash里写下了我的交易想法,AI给出了非常明确的执行指令。用AI教AI,效率直接翻倍。 ![image.png](13)<!-图片1:Gemini3Flas...

  我是cyy   2天前   22   0   0 经验分享新手入门

从“调参侠”到“策略架构师”的蜕变,往往只隔着一个真正的专家模式。本周体验PandaAI的专家模式,并以其为载体完整跑了一个股票动量轮动策略的回测 从“黑箱”到“白盒”的跨越 最直观的冲击在于代码的完全透明化。在专家模式下,以往AI生成的策略黑箱被彻底打开,每一个节点都变成了可编辑、可调试的Python代码块。我可以在“数据获取”节点直接修改底层数据源,在“因子计算”节点像点开函数库一样审视每一行算法,甚至直接动手修改逻辑。以我构建的动量轮动策略为例,核心逻辑是每月在沪深300成分股中,通过...

  17602186186   2天前   11   0   0 中频交易

一、专家模式初体验 平台除了给大家提供基础的工作流,对于有一定的编程能力的小伙伴,平台也提供了专家模式,可自定义节点,调用其他API,及平台提供的相应的API,来实现自己的交易研究逻辑 1.打开专家模式 2.展开文件列表 3.打开关注的节点查看相应的逻辑 ![image.png](1) 二、来分别看下这三个节点的大体内容 2.1Python代码输入节点 2.1.1主要部分 包引用 输入输出BaseModel 主干BaseWorkNode main代码运行入口 ![image.png](2) ...

  iacky   2天前   19   0   0 经验分享新手入门

专家模式使用 1.1进入官网,点击AI工作流,在已创建的工作流中点击查看,在左侧伸缩边框里点击专家模式 Python代码输入包含公式或Python代码形式,通过与AI交互生成代码结构并转化为函数形式。 ![6f030abf734e331c8333969253522392.png](1) 1.2节点运行逻辑 节点框将逻辑设置为节点框形式并输出细节,代码输入经处理后传给票回测,回测收集运行节点框内容,获取交易逻辑信息,连接回测环境、数据库,最终输出策略回测结果。 1.3节点创建 1.点击节点框下...

  19948707960   2天前   13   0   0 经验分享

PandaAIQuantFlowWEEK4实验记录 最近在PandaAIQuantFlow上进行了一次WEEK4的策略实验任务,这次主要尝试了两个方向: 使用专家模式(ExpertMode)编写和调试策略代码 构建一个动量轮动股票策略回测框架 同时也尝试在工作流中加入新的节点,例如多因子组合节点,对策略结构进行扩展。 这里简单记录一下整个过程和一些使用体验。 一、策略框架设计 本次测试的策略属于动量轮动策略(MomentumRotationStrategy)。 核心思想非常简单: 在股票池中筛选出动量最强的一小部分股票,进行短周期轮动持仓。 策略规则如下: 股票池筛选 ...

PandaAIQuantFlowWEEK4实验记录 最近在PandaAIQuantFlow上进行了一次WEEK4的策略实验任务,这次主要尝试了两个方向: 使用专家模式(ExpertMode)编写和调试策略代码 构建一个动量轮动股票策略回测框架 同时也尝试在工作流中加入新的节点,例如多因子组合节点,对策略结构进行扩展。 这里简单记录一下整个过程和一些使用体验。 一、策略框架设计 本次测试的策略属于动量轮动策略(MomentumRotationStrategy)。 核心思想非常简单: 在股票池中筛选出动量最强的一小部分股票,进行短周期轮动持仓。 策略规则如下: 股票池筛选 ...

细读研报(因子切割论) 因子切割论核心框架的三要素为对象、工具、产出,三者构成因子切割与优化的完整逻辑链,且每个要素有明确的定义、要求和应用特征,具体如下: 1.对象:具有可加性的目标变量 这是因子切割的基础,要求被切割的指标具备时间轴上的可加性——对“整体”指标在时间维度分割后,得到的各“部分”变量含义保持不变,且可重新组合加总。 有效对象:涨跌幅、换手率、成交量、日均振幅等常见量价指标(如理想反转因子以“涨跌幅”为切割对象); 无效对象:流通市值、市盈率等不具备时间可加性的指标。 2.工具:有区分能力的切割指标 这是因子切割论的核心,如同切割的“大斧”,要求该指标能有效区分市...

在前面的使用过程中,我们已经能够借助AI助手较稳定地完成因子构造,并且成功把策略接入模拟交易环境,验证整体流程可以正常跑通。也正因为前面的基础已经打好,这次我开始进一步尝试平台中的“专家模式”,看看它在策略开发和工作流编辑方面到底能做到什么程度。 一、先从已有工作流切入 这次我没有从零开始新建流程,而是直接打开了之前已经生成好的一个期货回测工作流,然后切换进入专家模式。 进入之后,最明显的感受是信息量一下子变得更完整了。原来在普通界面里只能看到一个相对简化的流程框架,而在专家模式下,可以直接看到整个运行逻辑背后的代码结构、参数设置以及执行关系。像回测区间、基准设置这类关键内容,都能在这里...

  gravexa   2天前   9   0   0 中频交易

![037d6504cc71c4d118bdd50838fa2815.png](3)![ee3f86aaa0f5c88f64ac75f180770c57.png](2)![9645d524928dbbf8bb8ae8723c718921.png](1)![69675f8102ffdb6a10a17d935ae952d3.png](4) 一云服务器稳定性与专家模式深度改进思考 本周在使用PandaAI平台进行量化策略开发时,我主要聚焦于两个核心体验:一是云服务器部署环境下的回测稳定性,二是对“...

  ashenone   2天前   11   0   0 学习资源

专家模式的使用 1.1专家模式下可以修改输入节点的实现代码。如图操作了增加节点。进行节点的自定义。 ![6130b9fd5e55a5b0eef2f8f4824414dd.png](1)![d2f55fc71dd1b735de72bbf449a14b49.png](1)xxxx; 节点设计,运行完成,可以拖拽到开发界面使用。; ![5cc4af812fe55d478261a95a4d1c6996.png](2) 1.2节点设计,运行完成,可以拖拽到开发界面使用。 1.![5e6f4f2d9...