量化工作流水线 一、策略部分 导入代码 连接期货回测 连接查看回测 运行并查看回测是否成功 二、仿真盘部分 1.创建仿真盘 2.在仿真盘中接入策略 3.可有3个仿真盘,每个盘中均可接入一个策略,可以并行运行 ![第二周截图2.png](1)

  HHZZ   27天前   50   0   0 中频交易均值回归

回测策略仿真检验 ![ScreenShot_20260104_222428_066.png](1) ![ScreenShot_20260104_222821_024.png](2)

  Mywall   27天前   115   0   0 中频交易

回测策略实战检验 1.1创建工作流 ![01.jpg](1) 截图 1.2实盘 ![02.jpg](2) 1.截图

  bluewaxberry   27天前   93   0   0 新手入门

![1.png](1)![2.png](2)

  15542276223   27天前   69   0   0 量化策略Python

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 ![751a4023ed940bbe36e3b1aada7a5dd8.png](1) 二、回测 ![240044463e02532073e6886891634883.png](2) 三、实盘接入 ![afdf99cdf5a04f121ce69c3475ce6102.png](3)

  元夕量化   27天前   48   0   0 新手入门

策略回测加仿真实盘一起跑,一下子就通了

  17620373866   27天前   52   0   0 新手入门

在对白银期货配对套利回测的过程中,让我体会到理论与实践结合的重要性。 今天拿这个基于AG2604和AG2602合约的价差交易策略,进行实盘回测,让AI帮我解释交易逻辑,最后也搞明白这是一套遵循着经典的均值回归逻辑——当价差偏离历史水平时建仓,待价差回归时平仓获利的交易策略。 然而在修改代码的过程中,我发现几个关键问题:价差阈值的比较单一,简单的固定数值可能无法适应市场不同阶段的波动特征;这个策略的交易成本也完全忽略,后面添加随机增加交易成本和成交概率。 这次实践让我明白,一个能在回测中盈利的策略,距离实盘盈利还有很长的路要走。未来我需要更深入地研究价差序列的统计特性,加入动态风险控制模块...

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

  LOJU   27天前   53   0   0 活动与比赛新手入门

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。 ![image.png](1) 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...

一导入策略并运行 ![f464e4bd7c58e796df2068b31ed0a350.png](1) 注意保存策略,修改回测频率 二部署实盘绑定仿真账户 ![74caa85df33186c34ae1afbe75ee5621.png](2)

  13608213765   27天前   51   0   0 第三期线下课

【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![微信图片_20260104194558_2388_389.png](1)![微信图片_20260104194628_2389_389.png](2)![微信图片_20260104194656_2390_389.png](3)![微信图片_20260104194743_2392_389.png](5)![微...

  19120940370   27天前   82   0   0 新手入门经验分享

回测策略实战检验 1.1MACD 这段代码实现的是一个基于MACD指标的螺纹钢期货(RB2605.SHF)趋势跟随策略,核心逻辑如下: 初始化阶段(initialize): 设置期货账号context.account='5588'。 关注合约为RB2605.SHF,保存到context.future_contract。 定义MACD参数:短周期12、长周期26、信号线周期9。 初始化一个空列表context.historical_prices用来保存历史收盘价。 每根Bar运行逻辑(handle_data): 1)数据获取与预处理 从当前bar中取出该合约的收盘价close_price=ba...

【回测策略实战检验】 1.1使用感受与前一次对比 ![2.png](2)![3.png](3)![1.png](1) 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 ![AI分析.png](4) 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: ![image.png](1) 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...

  15012901756   27天前   67   0   0 活动与比赛Python

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」 ![870f7697ea6e908ab251bdc164883c43.png](1) 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...

  15787871604   27天前   47   0   0 中频交易经验分享

第三周回测策略实在是太方便了,简单几部就可以完成以前代码可能要写数周的一个工作量 1.1添加回测节点 ![636301bf687178cd76fc0c69b1d5be33.png](1) 1.2查看回测结果 1.![0dd017503e19168d48c9453903df7afb.png](3) 1.3仿真实盘验证 ![f7385f1ceb6aaca6cb1420ff2409df61.png](4)

  18525860234   27天前   61   0   0 因子大赛Python

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。 ![a625d7ee34269f129168b1ef69210ec9.png](1)![b81d330be9287a4e580eaa361...

  ZY   27天前   61   0   0 活动与比赛经验分享