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整体思路 经典期货思路——展期收益率做多。ps只是思路构建，抛砖引玉，无代码 1.1核心逻辑 核心思路：近月合约大于远月合约，代表近期需求量大，所以追高 基本面佐证：库存率，开工率，基差来确认。价差会持续扩大，而不是回归均值 股市验证：沪深300指数，均线多头排列，参考经典的复苏顺序，有色，黑白金属，化工，逻辑验证是否处在经济复苏中 1.2标的选择 我个人比较喜欢固定标的池，可以都做一些基本数据上的整理。 1.标的池：低相关性，并有能获取相关数据的数据标的，构建截面标的池，个人拍脑袋，豆粕，螺纹钢，铜，甲醇，塑料(LLDPE) 2.目标合约： 近月合约选择主力合约：成交量、持仓量最大的合约，代...
手把手小白教学 1.1用自然语言直接生成工作流 在创建工作流页面，找到并点击AI助手 直接用大白话，把你的策略想法告诉AI，发送即可 等待AI自动生成完整工作流，无需手动搭建 生成完成后，点击启动运行，弹出「输入策略名称」对话框! AI助手生成工作流  AI助手生成策略代码 AI助手生成的代码符合最基本的策略需求，有具体策略初始化代码块initialize和逻辑实现代码块handle_da...
PandaAI投研Skills 简介 PandaAI投研Skills是一个基于KiroSteering机制的量化投研辅助工具。通过自然语言交互，帮助用户快速完成量化投研任务，包括因子编写、数据查询、因子分析、技术指标应用等。 核心功能 因子编写：支持公式模式和Python模式，快速将投资逻辑转化为可执行代码 数据查询：提供完整的panda_dataAPI调用指导，获取日线、分钟线、因子、财务等数据 技术指标：内置100+技术指标函数，涵盖趋势、震荡、波动率、成交量等类别 因子分析：指导IC分析、分组回测、因子评估等量化研究流程 股票筛选：构建多条件组合筛选，支持动态筛选条件 代码库集成...
PandaAI投研Skills构建思路文档 设计理念 1.零代码部署 PandaAI投研Skills采用Kiro原生Steering机制实现，无需编写额外的后端代码或部署服务。整个Skills以一个Markdown文件的形式存在，通过Kiro的Steering功能自动加载和解析。 设计优势： 部署简单：只需将Steering文件放入指定目录 维护方便：直接编辑Markdown文件即可更新Skills 版本控制：可与项目代码一起进行Git版本管理 2.知识同步 通过Kiro的文件引用语法`[[file:]]`，Skills可以直接引用外部文档作为知识库。当官方文档更新时，Skills...
PandaAI新功能内测 PandaAI新功能内测用户征集 我们正在寻找真正的策略实践者，共同打磨新一代AI交易工具。本次内测将开放核心技术能力，诚邀具备量化背景或实盘经验的专业用户参与产品共建。 核心内测功能： 全场景工作流：涵盖智能体开发、RAG、MCP等技术，针对二级市场提供专业投研Skills。 多端实盘支持：符合国内合规要求的客户端，支持直接登录实盘账户并加载自动化工作流。 自然语言交互：通过全新TQ对话助手，实现工作流的自然语言创建与调用。 云端算力集成：支持Noteb...
写在前面 作为一个10岁的老韭菜，一直在想第一篇帖子要分享什么内容。 想总结一下经验，但发现我的人生似乎也没什么精彩的地方，回头望去只有密密麻麻的坑。 创业，融资，交易，投资这些关键词贯穿了我过去的十年。从三年前亲手埋掉了我的公司之后，我开始了全职投资的旅程。 我一直相信一件事—— 分享的第一原理是利他。 所以我想用这样一种方式： 把我这十年，从手工到量化，踩过的坑、和超过8位数的学费， 总结成十句话分享给大家。 如果有一天我消失在互联网上，只能留下最后10分钟的内容， 那我会希望是接下来这10分钟。 当然，以下所有内容都是我在当前认知阶段的理解， 不一定对，欢迎大家交流、讨论和指正...
在PandaAI社区，我们深入探索AI与交易的融合前沿。解读顶级交易员的实战体系，拆解量化策略的底层逻辑。在线上深度对话中连接业内人士，与思考同频的人并肩前行，让前沿认知转化为你的决策优势。 【02.10/周二晚上闭门直播】 《一个指令打造你的金融投研Skills》 🙋♂️嘉宾：@酥派 05年FRStudio工作室创始人，数学建模竞赛全国二等奖，目前总管理资金量20w美金，专注AI交易分析与微观价格预测。 👉参与方式：扫描下方二维码，进入群聊  1.2二级标题功能修改与提升建议 目前还有两个运行程序没有交易，没有仔细查看为什么没交易，最近没有时间查看原因！ 只能在功能上提出一点优化建议。比如： ...
代码方面的精细化 1.期货品种更换、添加、筛减  2.开仓逻辑的添加 
多策略调整与优化 1.1实盘模拟第四周-多策略调整与优化  策略整体思想小结 多品种：统一的简单MA策略同时运行在黄金、铜、螺纹钢、焦炭多个品种上，彼此独立。 信号频率：使用1分钟线，比较“最新价vs最近10根K的均线”。 入场逻辑： 无仓时： 价MA→做多； 价<MA→做空。 出场逻辑： 有多头时：若价<MA就卖出平多； 有空头时：若价MA就买入平空。 不直接在一次信号中“平旧+反向开新”，而只是平仓，下一次再根据条件重新开仓。 风险控制：...
一、代码整体功能概览 本周的设定时间交易代码使用的是一套期货分钟级都策略模板，运行在Pandaai的回测/实盘框架里，核心功能是： 交易标的：固定为白银主力某个合约AG2604.SHF 频率：框架每分钟调用handle_data，策略每分钟决策一次 信号逻辑： 用上一分钟K线的阴阳来决定是否开仓： 阳线（收盘价开盘价）→无持仓时开多 阴线（收盘价<开盘价）→无持仓时开空 十字线（收盘价开盘价）→不开仓 持有后满5分钟就无条件平仓（不再看后面的行情） 可以把它理解为一个“超简化的1分钟反应策略模板...
一、多品种   二、定时交易  
调整两个策略：设定时间交易和期货多品种 直接在flow里和ai交互，比如让ai帮我加品种：黄金，铜，螺纹钢，焦炭  
一多品种界面交易    二定时交易  
第四周【多策略调整与优化】 这周是训练营最后一周，核心目标很明确：把前几周“跑得起来但很久不出交易”的策略做改造，让它在仿真实盘里更容易产生交易信号与结果，完成「多策略修改交易条件并运行」的验证截图。 结合教程操作下来，我本周主要完成了两类任务：期货多品种策略与定时交易策略，整体体验是：PandaAI把“策略生成/修改/排错+运行容器化”串成了一个闭环，新手也能靠和AI对话把策略快速迭代出来。 本周任务回顾 A.期货多品种策略：从单标的扩展到多合约监控/交易 基于第二周的趋势策略框架（均线趋势判断：均线之上偏多、均线之下平仓/反向） 按教程思路在原有脚本上做修改：增加多个交易品种，并确保选...
从一个想法到构建策略，再到策略回测和仿真实盘，在接触PandaAI之前没有想到会这么快落地并验证。之前要花费半天甚至一天的时间，现在只需要十分钟左右就可以把一个想法变成策略并验证结果。 在进行了为期4周的学习和练习之后，对平台更为熟悉了。本周做了多品种交易，主要是趋势/均值切换策略和固定持仓时间交易策略。 因为礼拜天明天看实盘模拟效果。![10e842ed42b34e6d8f3568518e4df7e7.jpg]...
多策略应用与定时交易 1.1多策略应用  1.2定时交易  1.3仿真实盘 
多策略调整与优化 实盘仿真学习的最后一周 在经过了前3周学习了期货实盘策略编写，修改实盘账户操作和如何通过回测来高效率验证策略后，又增添了多标的多时间戳策略的调整来更好的契合真实的市场动态。 首先，使用pandaai往单一标的策略中添加其他可选标的  然后修改判断持仓的时间间隔，更准确的调控买入操作和持仓，确保可以执行策略。  连上仿真实盘账户进行测试 
