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作为程序员，我的代码世界与金融量化之间曾隔着一道厚墙。直到我将DeepSeek与PandaAI这两个AI工具组合使用，墙变成了桥——一道需要精心调试的桥。 整个过程形成了一个高效的“双AI调试环”。当PandaAI平台抛出“Factorclassloadfailed”的红色错误时，我做的第一件事不是盲目修改，而是将完整的错误日志和代码片段丢给DeepSeek。“从程序员角度解释这个量化错误”，我这样提示。DeepSeek像一位耐心的技术导师，指出我混淆了“策略”与“因子”两种编程范式——这如同把面向对象代码硬塞进函数式框架。根据它的指导，我剥离了所有交易执行函数，让代码纯净得只剩数据计算。 ...
初次使用PandaAI的体验 刚刚开始接触量化，偶然的机会找到了PandaAI这个工具，更加幸运的参与了PandaAI的内测活动。在这里浅谈一下使用PandaAI的感触。 刚开始接触PandaAI是因为自己想找一个量化的开源框架，自己随便玩玩。偶然的机会发现了PandaAI，选择它主要是它的开源库安装方便，而且还提供了离线的数据，对于我这种初学者来说太方便了，量化的基本素材代码和数据一次都可以搞定。后面了解到有一个内测的机会就报名了，才知道还有一个网页版的，哈哈哈。 刚开始打开PandaAI的时...
PandaAI大大降低了学习门槛和使用成本，体验下来感觉量化的尽头就是AI
第一周内测 1.1降低量化入门门槛 刚开始接触量化是从文华过来的，文华主要是采用积木语言，已经封装好的，套用就可以，比较机械。 直到接触到pandaai，原来代码可以这么简单交流去运用，大大降低量化门槛 1-交互界面不错，能够交流修改代码。  2-创建界面做的不错，不过也是不断爬楼才搞清楚怎么创建  3-开始跑了，不过也有bug,账户加了资金更新不出来。  1.2软件框架不错，还需要优化 1.用的qq浏览器，在交流过程中，显...
模拟盘测试-12月记录【内测心得】 测试流程 工作流的模式、低耦合可视化编辑能很大降低操作门槛；并且和模型交互、回测的功能都已经较为完善；整体体验都还好，可能有微量细节需要打磨，加油！ AI工作流 模型交互也相对便捷；  超级图表&模拟盘测试 整体界面功能完成度也很高，和市场上的盯盘工具的功能已经大体上都做到了，并且本次内测的模拟盘功能也是一个很好的使用点； 
终于玩了一次，感觉很厉害，希望未来可以接入实盘，做大A期货等交易。
内测记录25.12.18 1.1改代码  1.2添加仿真账号  1.3入金  可玩性非常强的一个平台，希望可以早点复现策略，做策略回测
第一次用pandaAI，感觉复杂的量化工作，可以用大模型工作流来，方便完成，希望这款高压工具可以适合，中国散户，市场应用前景就更加广阔
1创建AI工作流 可视化编程，vibecoding的形式，可以与PandaAI的大模型交互来理解代码、修改代码。  但不同于流行vibecoding的交互，工作流界面的AI助手响应不是很流畅，无法保留上下文，新建对话需要新建一个模块，不太方便，建议可以与流行coding工具的交互流畅对齐。  2超级图表 2.1添加仿真盘账号    1.1建立仿真账户 学习了如何建立仿真账户及如何运行   第二步建立仿真模拟盘账户，进行运行 第三部给仿真盘充值 总体上感觉很流畅，谢谢pandaai。另外我是个股票投资者，希望以后能有更多股票相关的内容，谢谢
期货仿真盘内测心得 1.1一个月，pandaai变化这么大吗？ 上次参加完pandaai的机器学习线下营体验了因子构建，非线性因子构建，因子回测和股票回测等一系列功能，没想到1个月后pandaai就推出了期货实盘！我必须立刻体验。 1.2期货仿真盘  第一步先导入代码，然后交给ai去改，感觉ai的智能提升不少上次用如果提出改动会把整个代码都改的面目全非，现在之后修改有必要改的部分。  这次我让他修改了代码逻辑，从双均线改为10个bar的单均线策略，他也一次性改完，并可以成功运行。  ...
一体验感受 1.1操作界面 简单易上手，在创建工作流时，模块化的结点使用户更加清晰明了的了解各个节点的功能，里面还内置AI助手，对于不会编程的新手也可以通过简单的提示词让AI助手为用户编写策略代码，当运行程序出现错误时，AI助手会自动检测到上次运行错误，并进行AI智能修复; 1.2优化建议 1.AI助手编码准确率不高，多次修改过后运行代码仍出现错误; 2.在右侧点击运用AI助手修改过的代码后仍需要点击左侧的运用键吗，再点击保存...
PandaAI的第一周内侧体验 作为一个5年的主观交易员，在听到量化交易可以模块化进行研究回测，我是不太相信的。但是当我打开pandaAI的网页以后，颠覆了我对量化交易的认知。之后就加入pandaAI的群聊，也拿到了内侧名额。所以我来聊聊拿到了内侧名额后的第一周体验。 1.1操作体验 如你所见，内置了很多模块化的设计（如果你有编程基础，也可以自定义），也有很多机器学习的模型。之前我自学了一点机器学习和Python的入门课程，当然是偏向于理论的，但实践能力一直很差。虽然花费了大量时间练习，但也很...
一任务 1.1初接触panda实盘 这是目前我见过的很优秀的团队，遇到问题，解决问题，我认为这是一个很好的创业团队该有的素质，pandaAI未来一定是光明的，在此对该团队的所有成员表示感谢; 1.2一些我的使用经验 1.bug 我使用下来遇到过最多的问题是容易不小心把算力全部消耗完，由于我使用的时候暂时没有加入停止运行工作流的按钮，所以我经常犯这种错误，给工作人员和我自己也带来了一些困扰 2.人机交互方面，pandaAI有时候会思考完成之后不输出代码 实盘的话由于我选择的品种太单一，（...
从视频中学习操作，比较容易上手，还没有实盘，明天盘中试试    
一、流程全记录 1.1导入json文件 下载json文件并导入：相当于是给你一个基础的模板来改;（找了半天导入按钮在哪里hha）  点进策略代码就可以进入如下界面开始修改策略了;  1.2修改策略文件 PandaAI助手简直是策略生成工作中的神器，只要你有最基本的Python语法基础（Python很接近自然语言，最基本的东西半天即可学会上手，亲测），就可以把你脑海中的策略想法直接实现 
