[内测心得】AI助力轻松实现策略 1新建策略 遵循官方指南添加策略模板后，只需向PandaAI助手清晰阐述你的策略逻辑，接下来令人惊喜的一幕便出现了——AI将自动为你生成完整的Python策略代码，让你可以更专注于策略本身的设计与优化。  2实盘模拟 2.1建立虚拟账号 建立好自己的虚拟账号，下一步就可以模拟实盘运行啦  2.2启动实盘模拟 打入资金，启动实盘运行看看自己创建的策略接下来几天收益怎样吧 

在PandaAI上的第一次量化尝试 在PandaAI（pandai）上尝试了次平台上的“从0到1”的量化尝试：不追求多复杂，先把一套能跑、能看、能回测的策略搭起来。这里记录一下我的第一手体验 总的来说，有如下一些优点 -写代码的地方、看效果的地方、做执行的地方，基本都能在一个平台里闭环。 -可以使用平台的ai助手直接修改交易代码，目前主要py，看起来一些小的功能和改动都是正常的。 -整个平台依托于远程网页，可以在任意有电脑的地点登录，将一般自己部署vps之类的与交易相关不多的都屏蔽了。专注交易。 后续我继续试用，看看策略具体的一些运行效果，以及调试迭代过程中继续体验

【内测心得】顺利运行第一条策略 内测 官方给的指导很具体，按照官方给的指导文档或视频教程，很顺利的完成了仿真实测。 

量化交易第一步 按照视频介绍和流程，今天完成了第一笔交易。 基础操作流畅度：建议优化入金显示速度，目前入金有延迟显示的情况。 界⾯布局合理性：建议工作流截面加入一键启动功能，直接跳转至超级图表交易界面。 超级图表截面建议点击合约后显示分时小框。 功能引导清晰度：暂无，ui很漂亮 

内测 官方给的指导很具体，按照官方给的指导文档或视频教程，很顺利的完成了仿真实测。 1.1策略编写  使用简单的ai交互，用自然语言的方式写出策略 我是用突破前高买入，跌破前低卖出 1.2添加仿真账号  在账号管理的上面很容易就可以增加想测试的策略的模拟盘![a2224220576e38ba846b406827d6a015.p...

一【内测心得】第一周打卡：PandaAI仿真盘初体验 作为PandaAI的第一批内测种子用户。收到内测资格后，我第一时间尝试把我在本地Python环境里的策略移植到PandaAI上。相比于普通的Backtrader回测，PandaAI的仿真盘确实多了“实战味”。简单聊聊我的使用感受。 1.1操作体验： 整体流程比较丝滑，直接导入官方提供的仿真json模版开始的。 双点python控件，查看代码。让AI助手，解释了下代码。 ![ad90db69d3387865523e2df6ec397b1b.p...

内测 官方给的指导很具体，按照官方给的指导文档或视频教程，很顺利的完成了仿真实测。 1.1策略编写 有AI帮助，让策略编写更简单  1.2添加仿真账号 策略编写完成后，运行。然后到超级图标页面添加仿真账号。添加好后绑定上面写的策略，点击运行，即可自动交易了。  1.3入金 

一流程测试 按照视频提示进行测试，视频讲解的非常详细，每个环节都能够快速完成，期待下一步的内测。 1.1二级标题 xxxx; xxxx; 1.2二级标题 1.xxxx; 2.xxxx;

【内测心得】第一周打卡：PandaAI仿真盘初体验，仿真度超出预期 作为PandaAI的第一批内测种子用户。收到内测资格后，我第一时间尝试把我在本地Python环境里的策略移植到PandaAI上。相比于普通的Backtrader回测，PandaAI的仿真盘确实多了“实战味”。简单聊聊我的使用感受。 1.操作体验： 整体流程比我想象中顺滑。我是直接导入官方提供的仿真json模版开始的。对于习惯了传统回测平台的人来说，PandaAI这种“贴近实盘”的逻辑确实让人真实更多感触。尤其是看到控制台里打...

一错误类型 1.1工作流错误类型 1.时间格式不匹配; ERROR2025/12/1514:00:41 节点执行异常:1validationerrorforStockBacktestInputModelValueerror,unconverteddataremains:[type=value_error,input_value={'code':'frompanda_back...84654rowsx3columns]},input_type=dict]Forfurtherinformationvisithttps://errors.pydantic.dev/2.11/v/value_erro...

PandaAI20251215内测实录Day1 1.1实盘截图 Day1;  1.2相关ERROR的类型以及解决方法Day1 笔者发现工作流或者代码报错，没有相应的错误指南，因此记录下自己遇到的错误类型及解决办法，仅供参考 1.ERRO...

⭐️内测心得 最近拿到PandaAI量化平台的内测名额，抱着试试看的心态把从策略导入到仿真实盘的流程完整走了一遍。说实话，之前折腾过几个平台，要么环境搭半天，要么界面找半天按钮，这次是真的有点惊喜——整个过程顺得让我怀疑“量化还能这么简单？” 最爽的就是这流程顺畅多了：模板一拖就进来，想改两行参数点几下就存好，接着建个仿真账户、划点钱进去，一键开跑，日志和成交记录直接就出来了。以前手动交易的时候，得一直守着屏幕，怕错过信号，一天下来眼睛累得不行；现在全让策略自己跑，看着它该下单就下单、该平就...

一仿真实盘内测心得 1.1三步操作，轻松启动 先把程序准备好就行，将群里（修改交易规则为做多时，价格高于10日均线买入开仓，价格低于10日均线卖出平仓，做空时价格低于10日均线卖出开仓，价格高于10日均线买入平仓）这句话用AI修改，运行 进仿真交易账号找着添程序名的地方，把名字输进去，关联上就行 1.2绑上账号就能用 1.从弄程序到添账号，一步接一步特别顺，看视频最简单 2.不用再搞什么额外的设置或者验证，输完程序名直接就能运行，新手也能很快弄明白。![9d10e61f76be1007f...

一、参与背景：为何加入PandaAI种子用户计划 当我看到PandaAI发布的"仿真实盘种子用户招募"计划时，立刻被其中"定义量化新工具"的愿景所吸引。与普通产品内测不同，这次招募明确提出寻找"战友"而非单纯"用户"，强调与真正沉心做策略、懂交易的实践者共同打磨下一代量化工具。这种共创模式让我对PandaAI团队的专业态度产生信任，于是毫不犹豫地提交了申请。 作为有一定量化交易经验的参与者，我特别看重计划中提到的几大专属权益：5000+初始算力包可无门槛支持策略回测和仿真实盘交易；产品共建者身份能让建议直达产品核心团队；还有与产品团队、资深策略开发者同群交流的机会。这些权益不仅实用，更体现出P...

一:PandaAI仿真实盘种子用户招募：200席专属资格，定义量化新工具 我们不是在找「用户」，而是在寻「战友」——那些真正沉心做策略、懂交易的实践者，和我们一起打磨下一代量化工具，让智能交易更贴合实战需求 1.1成为种子用户，你将独占这些专属权益 5000+初始算力包：直接到账，无门槛支持策略回测、因子深度研究、仿真实盘交易，算力自由一步到位 产品共建者身份：你的每一个建议都能直达产品核心团队，功能优先级、迭代方向由你参与决定 线下课门票直通票：完成简单内测打卡任务，即可锁定行业大咖策略分享...

一般投研写代码开始，环境会固定下来，生产时的环境更是如此。但是一旦需要新建更新迁移环境，添加删除更新相关的库，还是会耗费不少时间精力。我写几个目前为止可能有用的实践经验。 管理工具 conda用于环境创建管理是最好，对库的安装管理就未必（确实比较慢）。pip的资源最全面，较新mamba的管理也很全面，逻辑更优化速度会快很多。 库源 就我们金融量化领域最重的几个库源：-cconda-forge-cpytorch还有英伟达。 添加到默认路径里condaconfig--addchannels-conda-forge 如果慢，可以把清华和阿里的也添加进去，但优先级设置低一点。 安装更新 确定本次...

为什么改造gplearn 1. 框架简洁代码精炼。之前被Qlib深度折磨过（以前文章写过https://www.pandaai.online/community/article/130）。Qlib投研全流程环节多模块多，而后期可能提交维护投入变少越来越臃肿。gplearn就是['genetic','functions','program','fitness']，然后再加上一基础设施'utility'五个部分。核心因子公式program的遗传变异进化操作就是围绕着一个list列表对象实现的（再次...

<fontcolor="brown"一、引言</font <fontcolor="red"统计是量化分析中的核心关键环节！</font  上次介绍过统计学的重要性，还说明了它的词源的和古代国王必修课的背景知识。从这次开始，我们正式进入统计基础部分，现在也是时候换一种思路学习统计学了。 对我而言，因为在学习量化的过程中必须攻克统计学这道难关，所以几年前我强迫自己报名了《中级统计》考试。该考试的教材内容包含统计学与数据、数据描述、参数估计、假设检验等章...

QuantFabric系统架构革新：共享内存驱动的超低延迟新时代 继续跟随天山老妖的QuantFabric教程深入学习，这次迎来了系统架构的里程碑式重大升级。如果说之前的HFTrader展现了纳秒级的极致性能，那么这次基于共享内存的架构革新则是从根本上重构了系统的通信基础，将低延迟性能提升到了新的高度。 这次升级的核心在于彻底消除TCP通信的延迟瓶颈，通过共享内存（SHM）技术实现内存级速度的数据传输。同时，引入全新的XQ策略进程组件，实现了策略层与基础设施层的完全解耦，既保证了核心组件的稳定性，又提供了策略开发的极致灵活性。 这次学习让我深刻认识到，优秀的系统架构不仅要追求性能的极限，...

<fontcolor="brown"一、引言</font <fontcolor="red"Python的核心不是“炫技”，而是“实用”</font  到此，我们已探讨完Python核心且重要的知识点，涵盖数据结构、流程控制、函数用法、类与对象，以及Numpy、Pandas等常用库。而在本次“Python进阶2”的内容中，我们将进一步介绍Python的其他高级用法与科学计算库——不仅会讲解Python风格（Pythonic）及各类高级编程技巧，还会重点...