📚第四周任务回顾 第四周的主题是"多策略调整与优化"，主要任务是优化两个策略： 1.期货多品种策略：基于均线的多品种交易策略 2.设定时间交易策略：基于时间段的短线交易策略 这次任务让我深刻体会到了策略优化的重要性，也更加深入地了解如何借助PandaAI平台的AI助手来系统性地分析和优化策略。 借助AI助手深度分析策略 在优化策略之前，我使用了PandaAI平台的PandaAI助手对策略进行了全面分析。AI助手非常专业，不仅帮我拆解了策略的核心逻辑，还指出了许多可以优化的方向。 ...

多品种+定时交易实战心得：让策略“活”起来，不再干等信号！ 本周在仿真实盘训练中，我围绕“多品种覆盖”与“定时交易”两大核心需求，对原有策略进行了系统性优化。不仅解决了长期困扰我的“信号稀疏、交易频率低”问题，更在实践中提升了策略设计与调试的效率——真正体会到“用逻辑驱动交易，而非被代码束缚”。 下面分享两点关键收获： ✅1.1多品种策略：从“守株待兔”到“主动出击” 过去我只跑单品种策略，经常一连几天无交易信号，白白错过市场波动机会。这次优化的核心是：保留原有的均线趋势判断逻辑，同时扩展至...

BestLoserWINS 哈哈终于开始亏钱了  

多品种和定时交易策略实践心得 本周参与仿真实盘训练，围绕多品种覆盖和定时交易两大核心需求完成了策略优化，在此过程中提高了我的实战问题解决能力，不仅解决了原有策略交易信号不足的痛点，还学会了通过参数配置、时间规则设计激活交易动作，也更懂如何兼顾策略稳定性与灵活性。 1.1多品种策略 之前的单品种策略常出现长时间无交易结果的情况，这次核心调整是扩展活跃合约+保留均线趋势核心逻辑，让策略能同时监控多个高流动性品种，提升交易机会捕捉效率;![c4cdf38287d552a1f820bf8ceb045b...

【多策略调整与优化】第四周打卡 1、修改交易品种  2、修改买入卖出交易触发条件  3、试运行 

今天做了第4次测试 1.期货多品种-仿真  2.设定时间交易_仿真  3.运行结果如下  AI量化的效果还是挺好的，希望以后可以多做做A股的量化

一多策略调整与优化-“期货多品种策略”解析 前三周的任务，我主要是了解工具环境，在老师给json文件后，直接按步骤进行导入、启动、创建实盘，只要没报错就算过，并没有解析具体代码。在第四周，我把代码解析了一下，与大家分享。 1.1原策略解析 基本情况 对象：期货多品种（黄金、铜、螺纹钢、焦炭） 周期：分钟 核心思路 逐一对各品种执行相同策略，策略核心思路是： 1.无持仓时——“前一根K线收盘价大于前一根K线对应的10均线价”，则买入开仓； 2.无持仓时——“前一根K线收盘价小于前一根K线对应的10均线价”，则卖出开仓； 3.有持仓时——“前一根K线收盘价大于前一根K线对应的10均线价”并且...

多品种期货趋势策略优化 题实现逻辑 多品种监控：通过与AI交互，要求其在原有JSON代码基础上增加多个交易品种，使程序能在一个进程中同时监控多个标的。 趋势判断逻辑： 价格在均线之上→满足条件继续做多。 价格跌破均线→平仓或反手做空。 操作要点： 修改品种时，务必选择当前活跃的主力合约。 修改完成后点击“保存”，并重新“启动运行”。  基于时间的定时交易策略 策略逻辑设定交易标的： 以白银（如ag...

指标精准匹配+策略动态适配双轮提效 1.1多品种标的指标匹配实现快速成交 明确统一的交易指标标准，快速筛选出品类中符合条件的标的。 针对匹配标的直接触发成交指令，提升交易效率。 1.2动态调整适配多品种快速成交需求 1.根据不同品种标的特性，灵活调整对应交易策略。 2.优化策略与标的的适配度，确保指标达标时，各品种都能高效完成成交操作。![d6a1ed9bb18f30a40f7aa0430a6e860f....

一期货模拟实盘仿真验证 1.1在原策略上增加多品种交易支持  1.2优化策略的止盈止损条件，在持仓5分钟的逻辑下，增加止盈止损风控  仿真实盘跑起来的效果图 

一、策略升级与平台性能显著提升 （一）多品种期货策略的战略价值 本周我在PandaAI平台上实现了重要的策略跨越——从单一品种策略转向多品种期货组合策略。这一转变不仅考验策略本身的适应能力，更是对平台多品种并发处理能力的全面检验。  我构建的策略覆盖了四大期货品种：黄金(AU)、铜(CU)、螺纹钢(RB)、焦炭(J)，这些品种具有不同的波动特性和市场驱动因素，能够有效测试策略的普适性。黄金作为避险资产，铜反映工业需求，螺纹钢关联基建投资，焦炭体现能源板块特性——这种...

 

第三周 期货回测 在学习因子时用过股票回测之后就没怎么碰过回测了，现在可以做期货回测大大降低了原先的验证门槛，可以在非交易时段也进行验证。最大的收获是可以利用历史数据来改进策略了，可以验证一个策略是否真的有长期可执行性而不只是在短期内契合市场走向。 

工作流JSON高级编辑技巧 一、节点ID自动重构工具 在大型工作流中，手动修改节点ID极其容易出错，且需要同步更新`links`数组和所有节点的`inputs`/`outputs`引用。编写一个自动化重构脚本可以避免99%的人为错误。 核心思路： 1.扫描所有节点，建立旧ID到新ID的映射表 2.遍历`links`数组，更新所有节点ID引用 3.遍历每个节点的`inputs`和`outputs`，更新`link`和`links`字段 4.保持连接ID不变，只更新节点ID引用 完整重构脚本： python importjson fromtypingimportDict,List def...

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回测策略实战检验 1.1 对于这周实盘回测策略实战是迫不及待的，以前用一个软件都是先回测策略，然后再仿真实盘，最后再运用实盘。而这次内测是从仿真实盘开始，所以一直期待回测功能的测试。总得来说，挺方便的。这次用预先写好的经典策略套进去，调试几个关键数据就可以回测出结果来了; 开始回测之前梳理MACD与跨周期策略的核心用法： MACD策略实战三要素 1.方向判断：DIF线在零轴之上为多头市场，之下为空头市场。这是多空基准线。 2.关键信号： ·入场：主要做零轴之上的金叉（强势多）和零轴之下的...

一、第三周心得 第三周任务已圆满完成，本周最大的收获是使用统一账户“5588”不用繁琐的更换量化程序中虚拟账户，对新手小白是最大的亮点，因临近年底较忙，没有更多的体检到新的程序实盘效果，后期继续追踪，另外听说客户端程序也要上线，期待中，希望能够把各种因子都录入近期，客户想调用那个因子可以自由组合，行程不同的交易体系，应对多变复杂的市场，也可以对客户因子产生的收益进行排名，让更多用户能够产生收益，另外人工智能模块一定要加入，对程序出现的错误进行自动校正比较好。 

一跑通macd仿真与期货跨期仿真  1.2小建议 1.增加模拟账户数量，不需要每次都要删除上周的账户才能新建本周的实盘账号。

修改代码  frompanda_tradingimportSRLogger defSRLogger.info("initialize") 在我连接到仿真账户时，能够看到关键信息的输出

week3内测 流程和前面差不多，多了一个策略并行