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 

1策略逻辑概述 本策略核心在于利用白银期货近远月合约的价差波动进行回归交易。由于白银这一轮有较强的产业和金融双重属性，其价差通常受持有成本（利率、仓储费，供应与需求端的缺口）影响。当价差偏离理论均衡区间时，预期其会发生收敛。 1.1回测工作流   1.2本周时间较紧，后续元旦期间继续再优化和钻研

1.1新建回测策略及流程 建立策略后，只需拖入所需模块，通过回测模块与结果模块的灵活组合，即可轻松搭建完整分析流程，如同搭积木般简单直观。  1.2回测结果 启动流程后，静待运行完成即可查看结果，所有相关参数均一目了然。 

这周开始的内容有点深度了，之前没有很关注量化策略回测的各个指标，借助这个机会了解了一番，扩展了自己的知识面，感觉对量化有了更深的认识。 1、夏普比率=(RpRf)/σp 其中 Rp：策略年化收益率 Rf：无风险利率（如国债利率） σp：策略收益率的年化标准差 指标综合考虑了风险和收益，可以用来筛选更符合自己交易风格和风险承受能力的策略。 2、最大回撤 整个交易周期内从峰值到谷底的最大损失幅度，是衡量策略极端风险和资金管理需求的最直观指标，反映了策略在历史上可能经历的最严重亏损。 回撤幅度越大...

1.期货跨期套利_仿真 实现了一个基于两张白银期货价差进行对冲套利的日频策略：当两合约价差超过开仓阈值时买低卖高开仓，并在价差触及止损或回归到止盈区间时平掉全部相关持仓。   2.MACD-仿真 实现了一个基于MACD指标的螺纹钢期货（RB2605.SHF）双向开平仓策略：根据MACD线与信号线的金叉/死叉信号，在无持仓时开多或开...

本周终于到了一直关心的策略回测如何使用的问题，案例是期货策略回测。整体是通过在AI任务流中，拖拽节点的方式，完成策略、"期货回测"、"策略回测结果"三个节点的组合。执行，并在策略回测结果的节点中，点击查看结果。 1.1期货跨期套利策略   1.2MACD策略   1.3总结 本周的练习比较关键，在日常策略研发中，历史回测是避不开的一环。在工作流中拖拽画布去做历史回测的方式...

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...

一回测和跨期套利的概念 1.1回测：给交易策略做历史彩排 说白了就是把写好的策略代码，放进过去的真实行情数据里跑一遍； 我这次选了2024.10.22-12.31的期货数据，初始资金、佣金/保证金都按实盘1倍设，尽量还原真实交易； 不光能看赚没赚钱，还能算出夏普比率、最大回撤，清楚策略的问题在哪，避免实盘瞎试错。 1.2期货跨期套利：赚“价差回归”的钱 不是赌单合约涨跌，是赚同一品种近/远月合约的价差钱； 比如螺纹钢2501（近月）和2505（远月），价差会围绕合理区间波动，偏离时“买低卖高...

1策略逻辑概述 2.本策略核心在于利用白银期货近远月合约的价差波动进行回归交易。由于白银具有较强的金融属性，其价差通常受持有成本（利率、仓储费）影响。当价差偏离理论均衡区间时，预期其会发生收敛。 回测工作流  运行结果 

一工作流中如果遇到报错，莫慌，AI可以协助修复  二代码顺利的情况，大家就可以启动看到回测结果和买卖情况  三操作非常简单，在第一二周的基础上，创建仿真实盘，调取策略，简单易上手！ 总结完毕。

一依然是按照视频指引操作  1.1二级标题 xxxx; xxxx; 1.2二级标题 1.xxxx; 2.xxxx;

一任务完成情况 1.1单品种跨期套利策略 采用白银日线，构建跨期套利策略; 其实半年回测区间只有一次开仓; 价差：  回测：  1.2单品种分钟线MACD金叉死叉策略 RB2605合约分钟K线，经典的金叉死叉的策略; 回测结果还是有点问题;  1.3仿真实盘部署 回测+仿真一站式解决方案，听说未来还能有实盘模块上线 ![image.png](...

期货跨期套利策略&MACD分钟级别策略 回测工作流  仿真实盘运行情况 

多策略应用与实践 1.1创建多个虚拟账户 系统支持同时创建最多三个虚拟账户，用于不同策略运行测试  1.2同时运行三个模拟策略 通过并行运行三个模拟策略，可直观对比不同投资标的与策略逻辑的收益差别 

这次是到了第三周，我测试了pandaai的新功能，进行策略的回测 这样可以在上实盘的时候对策略的情况做出更多的了解和分析，并且拥有了回测数据作为参考，可以更好的对代码进行修改 希望panda更够越做越好  

仿真实盘|多策略并行运行实战总结：收益更稳，效率翻倍！ 经常有朋友问我：“仿真盘到底该怎么用，才能真正贴近实盘效果？” 今天就来分享我的实战方法——多策略并行仿真实盘。通过同步运行多个独立策略，不仅更真实地还原了实盘交易节奏，还在收益稳定性与操作效率上实现了双重提升！ 以我当前的仿真账户为例，正在同步运行以下三个策略： ✅多空转仓控制仿真——实时监控市场信号，精准把握调仓时机 ✅多周期目标止盈策略——动态跟踪不同时间周期的止盈点，灵活锁定利润 ✅K线形态交易系统——识别关键价格形态，捕捉...

这周我测试了pandaAI的一个新功能：先把自己的策略在历史数据上回测一遍，再决定是否上实盘。这样的做法可以在投入真实资金前，先检验策略的基本可行性与盈利能力。 这种流程非常符合量化交易的标准步骤——先用历史数据验证策略表现，确认有获利潜力后再考虑实盘，从而降低盲目入场的风险。 不过在实际操作中，经常会遇到回测结果与实盘表现不一致的问题。回测使用的是历史数据和理想化的执行假设，而实盘会受到滑点、延迟、成交量限制等多种实际因素影响。 因此就需要引入“模拟实盘”环节：在接近真实市场的环境下运行...

今天在PandaAI上做了回测的测试，非常方便，json文件导入后一键就可以完成，目前已经做了3个测试，感觉还是很有收获，希望pandaAI越做越好。

一、平台重大升级：回测与实盘一致性难题的突破 （一）一致性问题的历史背景与解决意义 在之前的体验中，我多次提到PandaAI平台存在的回测与实盘代码不完全兼容的问题。 本周，PandaAI团队终于解决了这一核心难题。平台通过优化数据对接和交易机制，实现了回测代码与实盘代码的完全一致。这意味着在回测环境中验证通过的策略，现在可以无缝部署到仿真实盘，大大降低了策略迁移的成本和不确定性。 （二）技术实现的核心改进 通过与开发团队的交流，我了解到这次升级的主要技术改进包括： 1.统一的数据接口 回测和...