作为一个主观股民，在现在越来越多量化资金加入A股后，对量化也产生了兴趣。但是编程的门槛确实很高，如果全靠自学编程，哪怕只是python都够学很久，更不用说量化还需要的数理统计知识，机器学习等方面的内容。在接触到Pandaai的自然语言一键生成量化工具流和可视化图表后，我认为这极大的降低了量化门槛，对只会主观而无法编程的大多数人是非常好用的工具。下面就是一个简单的演示。 1.在ai助手内输入自己的想法，直接就用自然语言描述即可。AI会自动根据描述生成Python代码，无需手写代码。 ![微信图片...

即期货功能升级之后，PandaAI又一次重大升级，全面提升了AI对工作流的辅助功能。看样子完全不写代码，也能完成量化研究了，让我们一起来体验一下吧^^ 一前置准备 这一次升级后内测增加了很多功能，所以需要先检查一下功能是否齐全。 首先、是进入工作流画布之后，这里新增了【AI助手】，相对之前的代码助手功能更加全面，通过AI助手就可以直接生成工作流啦！  第二、在左侧的节点库和日志右侧，新增了【专家模式】，这是转为精通代码的高手准备的，可以对工作流进行更加细节的微调！...

一基本操作 1.1利用AI助手生成工作流 首先在官网上方点击“AI工作流”并创新新工作流，然后页面右下角会出现“AI助手”选项，点击后会在右侧弹出侧边栏，把你的需求告诉AI，它就会为你生成一个基本的工作流。注意这个工作流只是一个基本框架，生成后往往还有很多需要修改的地方。例如具体的策略代码，如果你在生成工作流的时候一并阐述了策略的逻辑，那么AI助手会一并在左侧的“python代码输入”节点内写好对应的代码。  这里我们生成一个在im股指期货上的策略，策略逻辑是...

第一周任务操作心得 今天完成第一周的内测任务，试用了新开放的AI助手，使用体验还是比较顺利的，我通过AI助手生成了一个简单的双均线策略工作流，在平安银行上进行测试，完成回测，并可通过自然语言进行修改，产生结果如下图：  本来想尝试一下多因子策略，但是运行时提示超负荷，思考怎么优化

跟AI说：请帮我写一个沪银EMA20日均线的策略并回测   第一次回撤没有产生交易，AI智能体分析如下： 整体来看，这次“策略回测结果”表现偏弱，评级大致在C（一般偏差）档，需要改进。从核心指标看：策略自身年化收益为0，波动率和最大回撤都接近0，说明几乎没有有效持仓或交易，形同“空仓策略”；而基准（上证指数）年化在约13%，导致显著负的超额表现。信息比率约为-0.72、Sortino为-0.84，说明在风险调整后，策略明显跑输基准，且这...

 作为上一次期货仿真盘的内测用户，pandaai进步了非常多，不仅推出了自定义代码的专家模式，可供熟悉cta策略的交易者有自我发挥的空间，同时还上线了ai助手，能通过自然语言一键生成节点以及代码，非常有创新性。 先说内测的心得体会 一PandaA内测任务第一周：从零上手AI工作流并利用历史数据进行策略研究 1.1任务背景与...

今天用AI助手生成一个简单的5日均线策略工作流，不得不感叹AI的力量真是强大，对不会代码的小白都特别友好。以下为具体生成内容： 1、创建工作流，在AI助手中输入“写一个期货交易策略，运用站上5日均线买入跌破卖出的交易逻辑，在黄金主力合约上测试，时间是2025.01--2025.12”，经过1分钟的时间就生成了以下工作流  2、python代码如下图左侧部分，右侧可以根据输入自然语言描述自动调整代码  3、下图是回测结果，包括收益详情曲线...

今天完成了第二阶段第一周的测试 1.1第一周的测试完成 今天完成测试，总体感觉还是挺顺利的，我通过自然语言生成交易代码，自动跑完工作流，完成回测，并可通过自然语言进行修改，产生结果如下图：   1.2感想 通过大模型驱动工作流进行回测真是太方便了，期望体验股市的选股和择时。

一PANDAAI正在改写我们的生活 人工智能从初级阶段（后台人工）到目前的中级阶段（无人操控，用逻辑思维来判断）已经在不知不觉中改变我们的生活。很荣幸再次参加PANDAAI第二次内测，跟着老师做了人工智能量化程序的从0生成，中间完全没有进行任何干预，程序不但自动生成，还能根据运行情况来纠错，通过回测，反馈结果，再次回测不断优化自己的策略，在各环节实现无缝衔接，能够为小白用户实现量化平权，只需要告诉AI我想干什么要达到什么目的，就能完美达到一个专业水准的程序员及操盘手初级阶段，希望能够伴随PAN...

AI助手–自然语言生成工作流股票策略回测 1.1提需求，AI助手帮忙实现功能 整理自己的需求，提供给AI助手 不单是策略需求，整个模块AI助手都会帮忙创建  运行策略回测，查看结果，使用AI分析策略优缺点  1.2优化策略 使用AI交互，提交优化思路给AI，AI自动帮忙修改代码 ...

菜鸟利用自然语言让AI编写的白银双均线期货策略 1.1直接用自然语言在AI帮助下得到的原始版双均线策略，时间默认为2024.01.01-2024.12.30，我修改后竟然无法正常运行，用AI辅助修改后仍然没解决？-----错误代码10001---改时间后就运行正常了。 1.2用AI分析后看分析结果，复制后关闭再次提交给AI，让其按分析完成优化，我感觉还是很好用的！我添加了一句：提高回测时间期限内的收益率，得到下图，还是有改变的--运行正常！再次改时间，同样卡住 ...

50ETF期权日内Delta中性对冲策略实现 Role 你是一位精通Python量化交易和金融工程的专家，擅长使用Black-Scholes模型进行期权定价及希腊字母计算，并能熟练编写基于分钟级数据的日内动态对冲策略。 Task 根据提供的策略逻辑，编写一个基于上海证券交易所50ETF期权的日内Delta中性动态对冲策略回测系统。 StrategySpecifications(基于谢林江论文核心逻辑) 1.策略目标：通过卖出（或买入）期权合约，并利用标的资产（50ETF）或期货进行Del...

趋势上涨策略 1.1AI助手直接生成  1.2通过AI助手进行优化后的效果 

小白内测第一周免坑入场流程详解及软件优化建议（以股票回测为例） 1.1小白内测第一周免坑入场流程详解 第一步点击顶部上方“+创建工作流”，在弹出框中选择“创建空白工作流”; ! 第二步，可以有2个选择，第一次的同学可以选择用右侧边栏的最下部“AI助手”；也可以使用左边直接拖拽出目标“节点”可以下拉有各种节点，这里可以依次拖拽出“Python输入”“股票回测”“回测结果”等，这里举例用AI助手;  提示词分享： 首先，记住编写用于Pa...

1.1使用AI直接生成工作流 写法:帮我建一个买卖铜期货的策略，回测时间段为:2025-01-01到2025-06-30  1.2流程图AI直接生成好了，很简单。  1.3点击启动工作流就可以正常启动了，很赞，终于可以跑起来了。点回测就能看到结果了 

PandaQuantFlow节点介绍 本文档介绍PandaAi开源目录下的所有节点，包括节点的功能、输入和输出参数。 --- 目录 [01-基础工具](01-基础工具) [02-特征工程](02-特征工程) [03-机器学习](03-机器学习) [04-因子相关](04-因子相关) [05-回测相关](05-回测相关) [06-线下课专属](06-线下课专属) --- 01-基础工具 Python代码输入 文件:[code_node.py](https://github.com/PandaAI-Tech/panda_quantflow/blob/main/src/panda_pl...

策略描述： 针对A股所有标的写一个截面策略，要求收盘突破前100日新高，且在20日均线上方，最近三日成交量递增放量的所有标的里，选择市值大于100亿并小于2000亿的股票等额买入，收盘价回撤至20日均线下方后第二日开盘价卖出，否则则持有。并在2023.1.1至2025.12.31期间回测。  策略回测数据 年化收益：38.18% 最大回撤：23.05% 几乎全程在基准收益绿线之上，且逐渐放大 心得总结 1.本人量化交易小白，这是第一次用Pan...

1.1建立初始策略框架  先用AI助手输入一个回测模型的框架，我输入的是让AI帮我写一个期货交易策略，策略逻辑是双均线逻辑，白银期货，华友一个回测的时间。 1.2生成工作流主体  这个时候就生成了相应的工作流框架，包含了一个python代码，一个回测参数设置，华友一个回测结果查看。 1.3精细化修改工作流  在策略代码中利用AI助手进行代码的精细化修改 1.4查看回测数据 ![image.png...

一创建基础⼯作流 打开右下⻆AI助⼿ 在对话框中输⼊研究⽬标：写一个海龟交易法则，用于白银期货测试。用15分钟级别的上下轨的宽度作为波动率的特征，当连续3根15分钟级别的上下轨宽度变宽，则定义为波动率放大，此时再按照海龟交易法则的新高、ATR入场和制定止损。  二策略代码审查与逻辑纠偏 2.1识别默认指标偏差 检查AI初步生成的Python代码与策略小结； 发现AI默认采用了Bollinger带宽（布林带）作为波动率扩张的衡量标准，偏离了初始构想； 2.2下达...

一一级标题 1.1用ai助手构建的第一个期货策略 这是一个简单的双均线的，金银主力合约的轮动策略，回测结果并不如人意，如图： 这让我意识到了几个点 ai助手更加适合用来搭框架; 如果自己不能表述清楚自己的策略，ai助手的代码是没什么用的 此外，ai助手到底打通了什么环节？； 第一，它让我们知道我们所需要的这个策略的工作顺序 第二，在与之磨合的过程中，人会更加知道怎么实现...