工作流JSON实战技巧 一、压缩JSON的格式化与结构统一 从PandaAI导出的JSON文件有时是压缩格式（单行），在IDE中编辑极其困难。同时，某些导出格式可能包含冗余的`nodes`和`litegraph.nodes`双重结构，需要统一处理。 问题现象： JSON文件被压缩成单行，无法阅读和编辑 存在`litegraph.nodes`和顶层`nodes`两套节点数据，结构不一致 需要保留`litegraph`结构，清理冗余数据 格式化脚本： python importjson importsys defformat_workflow_json(input_file,output...

第四周-多品种交易实现 本周试用了两个期货交易的功能： 1.多品种交易 使用时讲多个期货合约设置到一个列表中  在handle_data中，对合约列表进行遍历  2.设置交易时间 在handle_data的开仓逻辑中，记录开仓时间open_minite  在handle_data的平仓逻辑中，根据open_minite计算已持仓时间，根据设置时间平仓  3.策略已上仿真实盘...

经常做策略优化的朋友都知道，如今在“优化”和“研究”这条路上，我们不得不借助AI来辅助。所以，今天的核心是Pandaai内置的AI助手，不同与其他ai助手，它有三种模式可以选择。 通用代码助手：用于解决各类编程问题、写代码、改代码和解释代码的综合型助手。 回测代码助手：专门帮助你编写、调试和优化量化交易策略回测代码的助手。 因子构建代码助手：专注于将金融逻辑转化为可计算的因子公式并实现为代码的助手。  1.1调整后收益 通过pandaAI...

工作流JSON高级编辑技巧 一、节点ID自动重构工具 在大型工作流中，手动修改节点ID极其容易出错，且需要同步更新`links`数组和所有节点的`inputs`/`outputs`引用。编写一个自动化重构脚本可以避免99%的人为错误。 核心思路： 1.扫描所有节点，建立旧ID到新ID的映射表 2.遍历`links`数组，更新所有节点ID引用 3.遍历每个节点的`inputs`和`outputs`，更新`link`和`links`字段 4.保持连接ID不变，只更新节点ID引用 完整重构脚本： python importjson fromtypingimportDict,List def...

在对白银期货配对套利回测的过程中，让我体会到理论与实践结合的重要性。 今天拿这个基于AG2604和AG2602合约的价差交易策略，进行实盘回测，让AI帮我解释交易逻辑，最后也搞明白这是一套遵循着经典的均值回归逻辑——当价差偏离历史水平时建仓，待价差回归时平仓获利的交易策略。 然而在修改代码的过程中，我发现几个关键问题：价差阈值的比较单一，简单的固定数值可能无法适应市场不同阶段的波动特征；这个策略的交易成本也完全忽略，后面添加随机增加交易成本和成交概率。 这次实践让我明白，一个能在回测中盈利的策略，距离实盘盈利还有很长的路要走。未来我需要更深入地研究价差序列的统计特性，加入动态风险控制模块...

一、links连接的双向一致性检查 在IDE中直接编辑JSON时，最容易出错的是`links`数组与节点`inputs`/`outputs`中的`links`字段不一致，导致工作流导入后连接线丢失或报错。 问题现象：修改节点ID或删除节点后，`litegraph.links`数组中的连接信息与节点内部的`inputs[].link`和`outputs[].links`不匹配。 连接结构解析： json //links数组中的一条连接 [link_id,source_node_id,source_slot_index,target_node_id,target_slot_index,dat...

工作流导出与IDE编辑适配小技巧 一、widgets_values字段的重要性 我是一个懒人，现在编程ide都ai好久了编程能力也非常不错，所以就大胆尝试了直接修改json文件实现工作流的直接导入折腾了半天有了点点心得，有不对的地方大家见谅。 从可视化工作流导出JSON后，在IDE中编辑时最容易忽略的是`widgets_values`字段。这个字段决定了前端编辑器打开时是否显示代码内容。 问题现象：导出的JSON中`CodeControl`节点只有`properties.策略代码`，没有`widgets_values`，导致在PandaAI前端重新打开时编辑器为空白。 解决方案： jso...

继续跟着天山老妖的QuantFabric教程学习，这次的内容让我对期货交易有了更系统的认识。如果说前面几篇文章是在讲高频交易的"武器"和"战场"，那么这篇就是在讲"基本功"——期货交易的基础知识和规则体系。 作为量化交易者，我们往往更关注策略逻辑和技术实现，但对交易规则的深入理解同样重要。细节决定成败，规则差异往往是盈亏的关键。这次学习让我意识到，即使是看似简单的开平仓操作，在不同交易所也有不同的规则和成本考量。 中国期货市场的基础架构 五大期货交易所各有特色 中国期货市场由五大交易所构成，每个都有自己的特色和定位： 上海期货交易所（上期所/SHFE） 成立：1990年11月26日...

延续上次对市场"状态转换逻辑"的探讨，我们知道识别市场状态固然重要，但真正的挑战在于如何快速执行。最近在学习天山老妖的QuantFabric教程（[edu.csdn.net/learn/37051/572467](https://edu.csdn.net/learn/37051/572467?spm=1002.2001.3001.4157)），对高频交易系统的架构有了更深入的理解。 作为量化交易者，我们都知道速度和精确性的重要性。今天分享一下从教程中学到的QuantFabric系统架构，看看它如何通过精妙的设计和优化，帮助交易者在毫秒甚至纳秒间执行交易。 高频交易的核心需求 在高频交易的...