一、本周研究目标：动量策略对比并仿真 本周我主要围绕期货动量因子做了一轮更系统的对比研究，并尝试把研究结果进一步衔接到仿真交易流程中。 和前两周更多偏向平台熟悉、工作流搭建不同，这一周我开始把重点放在： 1.经典动量因子的搭建与对比 2.不同动量思路在期货场景中的适用性分析 3.基于PandaAI平台进行因子分析与筛选 4.从因子研究继续推进到仿真交易验证 本周实际尝试的因子主要有四类，如工作流所示： 1.基本截面动量 2.波动率调整动量 3.多周期时间序列动量 4.双重动量 ![Pi...

策略概览：多品种均线趋势+ATR动态风控 该策略的核心逻辑是“捕捉趋势”并“量化风险”。它通过监控多个期货品种的均线走势来决定进场时机，并根据市场波动率（ATR）自动计算每笔交易的下单量，以确保账户在极端行情下的生存能力。 1.核心交易逻辑（趋势跟踪） 策略采用了改进型的双均线系统： 信号指标：使用10日短均线（MA10）和40日长均线（MA40）。 做多信号：当短均线向上突破长均线，且突破幅度超过0.1%（`ma_band_ratio`）时，判定为金叉，触发多头信号。 做空信号：当...

一期货回测连接仿真交易@Task3 由于工作忙碌，只好在周末抽出2小时来完成本周测试。经过上两个周测试，以及群里各位大佬们分析，受益匪浅。本人仍为量化小白，其实很多问题不是不想提出，而是不知道如何提出而已。无多少信息分享出来，只好埋头做任务，希望从任务种了解更多，学习更多，再作分享…… 本次测试 沿用白老大的视频，逐一完成。过程还是挺顺利。应该系统升级了原因吧。速度与效果均有不错提升。 一开始随即上手，按照提示词，简单扼要地按照模板输入 结果随即5-10秒出现，但效果不好...

先完成第三周作业 很简单，把之前的策略在超级图表中运行。  玩策略，新人踩坑流程全景回顾 1.1自然语言描述分钟级别策略 由于上个礼拜，随便的自然语言，AI助手给了我一个“单均线+ATR”仓位管理组合的策略，这次继续想当然，希望复刻一个。 结果不是没交易就是报错，总而言之，看代码助手解释、修改，总算弄懂了。  最后的出来的结果如下...

从零开始的量化投资之旅：PandaAI系统学习指南 作者：supine --- 写在前面 大家好，我是supine。在量化投资的探索道路上，我经历过从迷茫到清晰、从门外汉到初步入门的整个过程。今天，我想把这份学习历程整理成系统的内容，献给每一位想要踏入量化领域却不知从何开始的朋友。 量化投资，对很多人来说既熟悉又陌生。熟悉的是这个名字频繁出现在各类投资文章中，陌生的是真正想要深入了解时，却发现概念繁多、门槛较高。Python编程、因子研究、策略回测、交易系统……每一个环节都似乎需要大量的专业知识作为基础。作为一名零基础起步的学习者，我深知其中的困惑与艰难。我本人接触量化半年多，从书籍...

 ai助理生成工作流并回测

想做一个黄金期货实盘测试，通过pandaai来搭建非常简单快速，几分钟就能搞定 通过给ai助手提问，等任务结束后进行，进行保存，并运行  检查运行结果 检查收益概率：重点关注年化，夏普，最大回撤等  查看交易详情  查看账户信息  完成上面这些，就可以在超级图表的实盘运行界面，进行实盘模拟了 部署实盘  希望尽快打通股票实盘吧，目前暂无期货研...

多维度量能融合：成交量综合因子的构建思路与实战应用  一、因子研发背景 在量化投资领域，成交量是反映市场交易活跃度、资金动向与趋势动能的核心指标，素有“量为价先”的投资共识。单一成交量指标仅能反映瞬时交易规模，无法全面刻画量能的趋势、结构、价量配合度及稳定性特征，在实战中容易出现信号失真、噪音干扰等问题。 基于此，本文摒弃传统单一量能指标的局限性，从量能强度、量能趋势、价量协同、量能稳定性四个核心维度出发，构建多维度融合的成交量综合因子，通过多信号加权整合，精准捕...

 【第三周实战反馈】AI助手生成复杂策略的探索与期待 各位社区的朋友们好！又到...

期货策略实战跃迁：AI驱动「回测→仿真」无缝闭环 🔮1.1策略构建：三步打造高鲁棒性策略内核 ✅灵感秒变代码 无需技术门槛！用自然语言描述逻辑（例：“螺纹钢5分钟线：收盘价站上20周期布林带上轨+成交量突增30%，开多单；ATR动态止损1.5倍”），AI自动生成含信号逻辑、仓位管理、风控模块的完整策略，并标注关键参数注释。  ✅精准排障，效率革命 报错不再焦虑！在日志里，让AI助手根据运行日志修复错误（如IndexError:position1000out...

期货回测连接仿真交易 1.1构建策略 1.一句话，启动AI：只需简短描述您的交易灵感，AI即刻响应，为您搭建策略代码与工作流。  2.找BUG，AI智能修复：回测遇到小麻烦？查看日志精准锁定问题，召唤AI智能修复，难题迎刃而解。  3.看绩效，精益求精：修改回测频率再次运行，直观查看回测结果，根据数据反馈不断优化，让策略更强大。  1.2连接仿真实盘，...

1.前提提要 前面已经可以让AI助手生成可以跑通的期货回测的工作流，以下截图展示结果，仅供参考。   2.本周内测任务 我利用上面提到工作流连接了仿真盘，并成功启动，但因为在非交易时间，没有数据显示，但能迅速的连接和启动  下次我将在交易时间测试...

一、AI助手构建期货回测框架  体验1： 首次连接仿真交易，不纠结策略，AI助手简单策略生成之后，先以快速能跑通为主，再粘贴日志内容（还包括回测结果里的相关日志），询问代码块的AI助手并进行策略逐步迭代 二、策略迭代--添加夜盘  体验2： 代码微调非常方便，只要把回测日志结果复制粘贴给代码AI就行了，增加夜盘时，注意每个节点的参数设置，比如分钟级需求，节点却是日频数据肯定报错 三、期货回测连接仿真交易  ...

第三周 最开始的设想通过AI助手对话生成一个SVM向量机加线性因子组合的日内策略 下面是提示词的尝试： 1.1.1提示词实例1（帮我生成一个由SVM+线性因子组合的期货工作流，时间频率日线，涉及品种燃油，沥青，玻璃，纯碱，焦煤，锰硅，硅铁。SMV使用波动率，线性因子使用动量因子及ADX因子，SVM使用公式构建特征因子，线性因子使用python输入） 1.1.2提示词实例2（帮我生成一个由SVM+线性因子组合的期货工作流，时间频率日线，涉及品种燃油，沥青，玻璃，纯碱，焦煤，锰硅，硅铁。SVM使用波...

前言：上次用布林带+RSI做白银，回测漂亮，实盘拉胯。这次换动量+趋势，把坑踩明白，把流程跑通。量化不是炼丹，是工程。  一、从回测到实盘：动量+趋势策略的落地之路 1.1策略迭代：为什么放弃布林带+RSI？ 布林带的问题：震荡市反复打脸，假突破太多，胜率虚高但盈亏比差； RSI的问题：钝化严重，在趋势行情里提前离场，吃不到大肉； 核心教训：oscillator（震荡指标）在趋势品种上天生吃亏，白银这种高波动品种，得用趋势跟踪思路。...

大家好！最近在期货实盘前想先做回测，发现pandaai的[AI工作流]简直是我的救星！作为刚接触量化的小白，我原本以为要写代码、调参数到深夜，结果用这个工具5分钟就跑通了完整流程。下面手把手分享我的真实操作过程，全程没写一行代码，纯靠[AI助手]驱动～ 步骤1：创建基础工作流（超简单！） 我的操作： 在pandaai首页点击[新建]→[空白工作流]，右下角一开[AI助手]，直接输入我的提示词,注意提示词里面要明确交易标的、运行周期、核心逻辑等关键要素： “帮我写一个期货交易策略的回测，交易逻辑...

大家好，我是正在量化路上摸索的小白。最近在用PandaAI这个个人量化工具，发现它真的挺适合我们这种不想折腾底层代码的人。今天想和大家分享一个经典的研究——市值因子，看看A股的小市值股票是不是真的像传说中那样，能在未来几天跑赢大盘股。 这篇文章完全是我个人的学习笔记，希望能帮到同样刚入门的朋友。我们不用纠结复杂的数学公式，就用PandaAI的界面和简单操作，一步步验证这个因子。 一、为什么想到研究市值因子？ 刚接触量化的时候，总听前辈说“小市值效应”：市值小的公司，长期收益往往比大公司高。理由...

一、一些细节挖掘和分享： （√）表示好用，（×）表示有优化空间。  1、（√）“详情”：关于节点的说明写得很清晰，好评。 2、（√）“画布定位”：能很方便地找到画布中的位置。  3、（×）“AI助手”：工作流界面的AI助手似乎不是那么智能。 首次指令输入，工作流生成完成，就相当于搭建了一个包含内容的主体框架。 需要注意的是，再次与工作流界面的AI助手对话，会生成新的工作流，覆盖旧工作流。 因此，主体框架和策略逻辑不变，也没有报错的情况...

第三周，期货回测连接仿真交易 AI助手线生成期货回测工作流  工作流运行  AI助手优化  加入模拟实盘  自己制作了股票因子分析和回测框架   经过了三周的学习，已经对生成期货框架并进行仿真交易比较熟练了，接下来会自己尝试进行股票因子分析和回测框架

每周都赶在最后一天交功课，像极开学前一天赶寒假作业的自己 一、本周功能测试——期货模拟交易 1.1以螺纹钢日内期货交易模型为切口，先完成期货策略回测模型 策略大概（AI助手初始提示词）：帮我做一个螺纹钢期货的日内交易回测模型，每天开盘以后，按分钟计算，当日的最高价与最低价，每天14:50清仓，且不再进场，交易在1分钟周期进行，价格向上突破前一分钟计算出来的做多价格，则刷新做多价格，价格向下突破前一分钟计算出来的最低价，则刷新做空进场价格，账户没有持仓的时候，一旦向上突破前一分钟计算出来的做...