一期货回测 1.1动量和波动率策略回测 告诉AI助手:帮我写一个期货回测框架,交易逻辑是动量和波动率,在黄金,白银主力合约上测试,时间范围设定在2025年; ![1.png](1)![2.png](2) 回测出来的结果不尽如意,一月份到二月七号都没有进行交易,是系统bug还是策略本身就是这样交易,之前用双均线策略测试也试过这个情况,一月份没有交易。 1.220日动量回测 1.告诉AI助手:写一个期货因子分析及连续回测的框架;因子以20日动量,回测时根据因子排序结果,选择排序前二的标的,...

  19120940370   9天前   55   0   0 量化策略

策略生成调整实盘回测全流程操作 1.1AI助手生成根据自然语言生成工作流后,运行工作流根据运行情况:如代码问题就用AI助手修改代码问题,若是策略逻辑和指标需要调整就用AI助手进行工作流修改调整,以至达到最佳效果。![01.png](1)![02.png](2)![03.png](3)![代码问题.png](4)![根据分析结果作出调整.png](5)![回测过程出现问题进行调整.png](6)![增加因子分析.png](8)![回测结果.png](7) 有些还能通过AI分析回测结果详情形成分...

经典趋势策略落地:黄金期货海龟交易法则实战开发与应用 ![image.png](1) 一、策略研发背景 海龟交易法则是全球经典的趋势跟踪型交易系统,核心逻辑依托“价格通道突破识别趋势+ATR风险控制+分批加仓/止损”,在商品期货市场具备长期有效性。 黄金(AU)作为全球避险与趋势性极强的大宗商品,波动规律清晰、流动性充足,完美适配海龟策略的趋势跟踪特性。 本文基于`panda_backtest`量化回测框架,完整复现并工程化落地海龟交易法则,适配国内期货主力合约自动切换机制,实现从数据获取、...

构建一个适用于期货/商品市场的量化交易策略 趋势+回调+AI概率过滤+严格风控的多层交易系统 本文分享一个可现的量化策略结构,并通过回测→仿真交易→实盘验证的完整流程进行策略开发。 该策略主要适用于: • 商品期货 • 指数期货 • 金属/能源期货 策略目标: 指标 目标 胜率 65%–72% 最大回撤 ≤10%–15% SharpeRatio ≥1.5 年化收益 25%–50% 核心思想: 通过多层过滤机制,只在高概率环境下交易,从而提高胜率并控制回撤。 一、策略总体结构 策略流程如下: 行情数据 ↓ 特征工程 ↓ 市场状态识别 ↓ 趋势过滤 ↓ 回调识别 ↓ 动量确认 ↓ AI概率过滤 ...

期货/商品市场的量化交易策略分享 构建一个适用于期货/商品市场的量化交易策略,目标为:胜率:65%–72%最大回撤:≤10%–15%SharpeRatio:≥1.5年化收益:25%–50%策略采用趋势+回调+AI概率过滤+严格风控的多层过滤结构。 一、策略总体结构策略流程:行情数据→特征工程→市场状态识别→趋势过滤→回调识别→动量确认→AI概率过滤→交易执行→风险控制核心思想:只在高概率环境下交易,减少无效交易,提高胜率并控制回撤。 二、市场状态过滤(减少震荡交易)使用指标:ATRADX规则:ATRATR20平均ANDADX18说明市场具有趋势和波动。如果:ADX<15则市场处于震荡状态,不进...

  13828415865   10天前   79   0   0 经验分享量化策略

期货双均线策略回测实验记录 概述 本文档记录了使用AI生成期货双均线策略并进行回测的完整过程,包括遇到的问题、排查思路和解决方案。 --- 一、策略生成 1.1初始策略创建 使用AI生成期货双均线策略,一次完成代码编写。 ![image.png](1) 1.2首次回测结果 回测结果显示资金曲线基本是一条直线,没有发生交易。 ![image.png](2) --- 二、问题排查 2.1发现问题:合约到期 查看日志后发现,策略没有交易的原因是合约已到期。 ![image.pn...

  码上生财   10天前   71   0   0 中频交易

上次分享一个我最近在PandaAIQuantFlow里做的期货策略实验:用动量与波动率构建复合因子,先做回测验证,再连接仿真交易观察执行效果。 这次来分享一下思路提供各位参考。这个策略表面上看是“动量因子组合”,但它并不是那种简单追涨杀跌的直线型趋势系统。 它更接近一种:在中短周期价格偏移中寻找相对有质量的回归机会,并通过波动率、流动性和趋势质量做过滤。 所以它的交易特性,实际更偏向一种受约束的均值回归风格,而不是裸奔式趋势追逐。 --- 一、研究出发点 做期货因子时,我有一个很现实的观...

一用AI写代码 写了期货回测--日内黄金合约 ![4c269d30d0580740d4df0f42bef76247.png](1) 1.1运行工作流 ![2d5776ac643a286525dad00296b45127.png](2) 查看运行日志 1.2修改代码 ![a028782545846b7b8ed70f9684e5546f.png](3)

  18028306419   10天前   37   0   0 机器学习模型Python

量化策略程序的下载链接:https://share.weiyun.com/PiKD4wbH ------- ![image.png](1) ![image.png](2) ![image.png](3) ![微信图片_20260302144519_63_32.png](4)

一生成一个期货因子分析框架 1.1通过AI助手生成期货因子分析框架 ![image.png](1) 1.2通过代码助手根据日志修复错误 ![image.png](2) 1.3通过代码助手修复“因子分析没有结果”输出错误 ![image.png](3) 1.4学习代码助手修复的解释 ![image.png](4) 1.5调试成功输出结果 ![image.png](6) 1.6研读AI智能对结果的分析 ![image.png](5)

  瑞泉   15天前   72   0   0 新手入门

AI助手多样化研究--(股票)最基础的择时与相对强度因子回测 情绪冰点下的相对强度选股策略:构建思路与因子设计 ——了不起的阿斗 本文记录一套基于市场情绪极端悲观状态与个股相对强度的选股策略构建过程,使用平台AI助手实现整体构建。 之前尝试将传统主观交易的部分条件进行因子化和回测中留了一些钩子,在主观交易中还有一套市场情绪判断体系用来择时,这次使用最基础的择时因子加入策略之中。 https://www.pandaai.online/community/article/581 --- 一、在恐...

1.1不懂代码,只要有想法也能生成策略,这就是AI助手的神奇之处 我在对话栏输入:请帮我用cci指标生成期货交易策略工作流,它就帮我生成一个工作流 ![自然语言生成工作流.png](2) 1第一次回测结果如下: ![第一次回测结果.png](3) 2工作流回测结果不理想,通过AI分析结果再交给助手去修改: ![调整策略.png](4) 3修改后的结果如下: ![一次调整.png](6) 通过不断的分析和调整,最终能实现策略收益的最大化。 期待AI助通过不断的学习,日后能为更多的需求者...

  江鸟   15天前   151   0   0 经验分享量化策略Python

一、策略核心思想 在A股市场中,“小市值”一直是一个长期有效的alpha因子。本策略的核心逻辑非常简单直接:买入全市场市值最小的一批股票,并定期进行优胜劣汰的轮动。 通过剔除低价股(避开面值退市风险)和停牌股,我们筛选出流动性尚可的最小市值公司,利用其波动大、弹性高的特性获取超额收益。 --- 二、策略逻辑详解 本策略基于`panda_backtest`框架开发,主要包含以下几个关键步骤: 1.股票池初选 全市场扫描:每日获取当前在售的所有A股名单。 因式过滤:剔除股价低于1元的“准仙股”,防范退市风险。 市值排序:按照`market_cap`(总市值)从从小到大进行精确排序...

  13693301300   16天前   131   0   0 因子大赛

一期货测试 帮我生成一个期货策略回测的框架,策略逻辑是布林带突破,在螺纹钢主力合约上测试,时间范围2025年。 尝试用AI优化期货的交易量。 ![image.png](1) 二因子测试 帮我生成一个期货因子分析的框架,因子是关于量价方面呢,在2024-2025年分析,并给出分析结果。 ![image.png](2) 了解因子分析中可选标签: 1.简单拼接(89) 含义:量价直接拼接,未做平滑。 本质:就是不复权/不调整,直接把不同合约/股票的价格序列拼在一起。 股票场景:保留分红/送...

  浴缸   16天前   80   0   0 新手入门低频交易

一AI尝试分析因子并回测测试 1.1找了个简单的动量因子,试一下 RANK((CLOSE/DELAY(CLOSE,10))-1); 解释:对所有股票的10日涨跌幅做截面排名。 做多高因子值:追近期强势股(动量策略) 做空低因子值:规避近期弱势股 1.2把因子给AI,生成工作流 1.![image.png](1) 2.测试结果 3.![image.png](2) 4.看起来还可以 1.3试一下改成回测模拟 ![image.png](3) AI似乎聪明了,一次问题没错 ![image.p...

  JOEY9527   16天前   76   0   0 量化策略

工作流自动生成 1.1因子分析框架的工作流自动生成和调试 根据课程提示可以简单的制作因子分析的框架,并根据日志提示进行自动调整; 但当想要构建多因子分析框架时,就会产生很多错误,还需要进一步的探索是什么思路的问题以及进一步如何引导工作流的成功运行; ![d7451e2a94aab64f62e026a79e888be3.png](1) 如图所示,可以根据官网提供的各种错误代码进行逐一的耐心调试,并且可以把日志的错误复制给AI助手进行修改。 1.2策略回测的工作流自动生成和调试 1.根据课程提...

  13733765623   16天前   112   0   0 动量策略多因子模型

记录下研究过程 1.输入问句 ![image.png](2) 这一步胜利完成,接下来就是保存工作流,运行工作流 这里遇到一个小插曲,我回测一年的时候等了好久没有结果,提示负载超荷,请优化工作流,但其实工作流很简单,可能是命中了什么bug,我把时间修改的测试进两个月,重新运行很快出结果了 ![image.png](3) ![image.png](4) ![image.png](1) 2.了解公式的逻辑,向ai助手提问 ![image.png](5) 刚开始我用什么的提问方式,但没得到我想要的结...

  15012901756   17天前   67   0   0 Python

为什么要做日内策略 之前在大A做指数增强,主要是微盘指数增强。从长期看,这可能是大A里相对更稳的贝塔,但也难免受周期影响,可能出现持续数月甚至半年的风格中断,进而导致收入中断。结合各个群的讨论和看到的资料,我认为高频策略不仅大约3个月就能验证有效性,而且有望带来更持续的收入;同时,alpha也更多沉淀在高频数据中,参与者相对较少。最终决定在已有β基本盘的基础上,再做一套高频或日内策略。 选择什么标的 在大A只能T+1,但有个比较特殊的存在:30年期国债ETF,零手续费、零佣金,支持T0交易...

AI助手多样化实操体验——因子研究与期货回测应用 本周围绕AI助手展开了进一步的使用研究,重点测试了其在因子研究与期货回测两大场景的实操效果,整体操作便捷性较好,同时也发现了几处可优化的细节,现将使用体验整理如下: 一、因子研究:快速生成分析框架,一键运行落地 借助AI助手可直接生成因子分析框架,操作流程简单高效。只需在对话框中明确输入需求,例如“生成量价关系的因子,并限定指定时间范围以规范回测数据”,即可快速得到对应的分析框架。 ![image.png](1) 本次实操中,AI助手生成...

LLM自动生成交易策略初体验 1.1量化书籍推荐《因子投资-方法与实践》 《因子投资:方法与实践》(作者:石川、刘洋溢、连祥斌)是pandaAI不白总在公众号推荐的,这是一本系统介绍因子投资理论与实证方法的中文专著,既有理论深度,又注重可操作性,特别适合想从实证与“量化建模”角度理解因子投资的读者。 📘主要内容概要 1.因子投资基础与框架 书中从统一视角出发,解释了什么是“因子”,为什么要用因子来构建投资组合,并介绍因子投资在金融和资产配置中的作用机制。 2.因子投资方法论 系统介绍因...