工作流功能使用 在主页点击工作流进入工作流空间，然后点击创建工作流，在模板页选择创建空白工作流，也可以选择上面的模板；在已经有策略代码的情况下可以点击创建空白工作流，然后把策略代码拖入进工作流内，点击策略代码可以查看，同时可以使用AI调整策略和阅读策略。在出现策略跑不通时AI助手可以帮助检查并改正问题给出修正代码，应用保存即可。保存完代码可以在左侧节点库找到回测相关，然后把回测节点拖到代码旁边，然后在左侧节点库找到策略回测结果，同样拖到旁边，用连线链接策略代码和回测任务。然后点击旁边工具栏的保...

一、回测结果  二、回测  三、实盘接入 

策略回测加仿真实盘一起跑，一下子就通了

就是这么简单，依然水文，但是好像有那么一点点感觉了，哈哈哈哈 希望将来能真的研究出挣大钱的策略

回测策略实战检验 本次任务的目标是将历史回测表现良好的策略，直接迁移到仿真实盘环境中进行实战验证。通过超级图表平台，我们可以无缝衔接回测与实盘，无需二次开发代码。 下面是完整操作流程 一、策略准备与检查 1.导入回测策略 进入“AI工作流”模块。 点击“导入”按钮，选择之前已完成回测的策略模板文件（例如跨期套利策略或MACD分钟级策略）。 导入成功后，系统会显示策略详情。  2.配置并试运行 为新导入的策略创建一个独特的工作流名称（如“跨期套利_实盘测...

【内测心得】模拟盘测试-3 这次更新了一个很实用的功能，回测代码和模拟盘代码可复用，不用手动修改账户！ 本周的策略是期货跨期套利和MACD 期货跨期套利_仿真 交易标的：白银期货合约 核心逻辑： 开仓：当两个合约的价差绝对值超过预设门槛（`spread_threshold_open=25`）时，买入价格较低的合约，同时卖出价格较高的合约。 平仓（止盈）：当价差收敛到较小水平（`spread_threshold_stop_profit=15`）时，同时平掉两端头寸。 平仓（止损）：当价差...

回测策略实战检验 1.1策略准备 这次前期工作帮我们准备了很多，体验感很强，对于软件不懂的一下子就能进入回测环境当中。 刚开始是用跨周期和经典macd策略，一下子就捣鼓明白，看下图的成果![微...

【回测策略实战检验】 1.1使用感受与前一次对比  这次总体感觉速度比上一次测试快多了！ 这次测试的品种是沪铜、上次是银！ 策略本身并不是平时实战的策略，只是用于测试这套软件系统的整体体验感与实用性、智能性！ 1.2二级标题优点总结与期待 优点：这次用官方案例测试了一下回撤效果！其中有一个AI分析  这个AI分析很有亮点，才有的是本地AI智能体对策略繁杂的参数因子进行解析！ 给出优化建议，而且都是中文...

一一级标题 在量化交易里，“回测跑赢市场，实盘水土不服”是常踩的坑——而pandaai的工具链，刚好能打通“回测→实战”的验证闭环。 先看回测环节：  先通过「Python代码输入」模块写入策略逻辑； 再到「期货回测」模块配置关键参数：比如1000万初始资金、1倍佣金/保证金率、1分钟（1M）回测频率，再选定2025.11.01-2025.12.18的回测周期； 配置完成后，回测任务会同步到「策略回测结果」模块，直接查看收益、回撤等分析数据。 回测过关后，就能对...

一一级标题导入策略 1.1二级标题创建一个工作流，随便命名。然后，选择回测策略的模板文件，完成导入。按照图中展示的那样，对策略进行了实盘前的回测。 关键点：参数设置正确 xxxx; xxxx; 1.2二级标题接入仿真实盘 1.xxxx;在发现策略回测有正向收益时，我们就可以接入「仿真实盘」  2.xxxx;实盘里创建一个”仿真实账户“，然后选择工作流，这里选择我们刚刚进行回测的策略。点击「运行」 总结：这周...

1.创建实盘任务 在“实盘”模块中，找到已通过回测验证的策略工作流，选择“创建实盘”功能。 2.账户绑定 在弹出的账户列表中，选择指定的仿真实盘账户进行绑定。确认账户信息无误后，启动实盘运行任务。系统将开始基于实时行情数据执行策略逻辑。 三、多策略运行与管理 1.存量策略管理 对于此前已在运行的策略（如多空持仓控制策略），建议保持其独立账户及运行状态，无需停止。这有助于隔离不同策略的风险与绩效，便于独立监控与评估。 2.新策略独立运行与测试 为本次需检验的回测策略（如跨期套利、MACD策略等）分配独立的仿真实盘账户进行测试。此举至关重要，可以确保： 风险隔离：单一策略的异常不...

回测策略实战检验-期待打通“因子分析、回测、仿真、实盘”全链条 第三周的任务看似简单，但意义非凡，优秀的PandaAI技术团队把回测和仿真打通了，也就是说“因子分析、回测、仿真”链条，现在既可以每步单独研究分析，又可以顺滑前后过渡，更期待后续把实盘功能完善，实现“因子分析、回测、仿真、实盘”全链条贯通，再加上各环节的AI辅助，一定能成为一款优秀的量化平台。 ![b81d330be9287a4e580eaa361...

【回测策略实战检验】3周 导入策略以及运行策略非常方便。

量化回测实战心得 提升量化回测的效率 在接触PandaAI之前，我过往的回测工作大多耗费在手动编写数据处理代码上，回测耗时费劲。而这次实战让我真切感受到，自然语言驱动的数据处理是真正的“效率利器”。 回测的本质是“验证逻辑”，而非“追求完美收益率” 1.此次回测让我彻底摒弃了“回测收益率越高，策略越好”的错误认知，深刻理解到回测的核心是验证策略逻辑的合理性，而非堆砌漂亮的数据。 2.简单有效的经典策略，远胜复杂花哨的“空中楼阁”; 此次PandaAI量化回测实战，既是一次工具的实操演练，更是一次量化认知的重塑。我既感受到了智能工具带来的效率提升，也深刻认识到量化交易的核心并非“炫...

回测策略实战检验 一、策略准备与检查 导入策略 进入AI工作流 选择回测策略模板文件，完成导入。 配置与试运行 为导入的策略创建一个新的工作流名称，以区分，点击“运行”，确保策略能顺利完成历史数据回测 关键检查项：确认策略的标的合约（如螺纹钢2605）、交易周期（如分钟线）等参数设置正确。   二、超级图表连接仿真实盘账户， 创建实盘任务 实盘里的创建实盘找到已通过回测验证的策略工作流。 选择“创建实盘”功能。 ...

第三周【回测策略实战检验】 本周体验了我个人认为比较重要的回测的的能力，运行的周期，回测速度等目前看对于简单策略来说还是不错的，回测很快，反馈及时。

一【回测策略实战检验】 1.1日内MACD策略以及期货跨品种套利策略 有了封装工作流之后，不需要把大量精力放在代码上，集中精力迭代策略。 期货的日内高频策略，仿真实盘解决了数据滑点失真的情况。 将来的个体量化期货日内高频交易，在Pandaai上会有不错的发展。  ![9101225ddd9e5782be5dda05b89ea7a...

一可以输入策略名称了！便于后期查找，巨方便！ 1.1先导入策略 导入策略后如图所示; 右上角点击启动后跳出提示框可以输入策略名称，便于后期查找，巨方便！点赞 1.2加入实盘 1.先要删除一个先前的测试流程（如果少于3个，可以不删除），留出空位，这样不仅要停止策略; 2.然后点击创建实盘，写名称，选择刚才完成的策略和账号即可，结果如图所示;

1.1回测的节点是有必要添加的 有时候代码是可以跑通的，但是一旦接入回测节点就会出现报错。说明有些错误我们并没有发现，系统也没有发现，但是回测节点发现了，这是我我本周内发现的一个盲点。 1.2及时让AI描述自己的代码在做什么 这个过程中pandaAI或许更加可能发现代码错误 ![0a0fb3b593e7a95bdcecce...

第三周-回测策略实战检验 1.策略加回测 本周实现了两个回测策略如下： 跨期套利仿真回测  MACD仿真回测  2.加入实盘  3.需要注意佣金倍率和保证金倍率，这个对回测结果是有很大影响的