【回测策略实战检验】3周 导入策略以及运行策略非常方便。

量化回测实战心得 提升量化回测的效率 在接触PandaAI之前，我过往的回测工作大多耗费在手动编写数据处理代码上，回测耗时费劲。而这次实战让我真切感受到，自然语言驱动的数据处理是真正的“效率利器”。 回测的本质是“验证逻辑”，而非“追求完美收益率” 1.此次回测让我彻底摒弃了“回测收益率越高，策略越好”的错误认知，深刻理解到回测的核心是验证策略逻辑的合理性，而非堆砌漂亮的数据。 2.简单有效的经典策略，远胜复杂花哨的“空中楼阁”; 此次PandaAI量化回测实战，既是一次工具的实操演练，更是一次量化认知的重塑。我既感受到了智能工具带来的效率提升，也深刻认识到量化交易的核心并非“炫...

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 实盘里的创建实盘找到已通过回测验证的策略工作流。 选择“创建实盘”功能。 ...

第三周【回测策略实战检验】 本周体验了我个人认为比较重要的回测的的能力，运行的周期，回测速度等目前看对于简单策略来说还是不错的，回测很快，反馈及时。

一【回测策略实战检验】 1.1日内MACD策略以及期货跨品种套利策略 有了封装工作流之后，不需要把大量精力放在代码上，集中精力迭代策略。 期货的日内高频策略，仿真实盘解决了数据滑点失真的情况。 将来的个体量化期货日内高频交易，在Pandaai上会有不错的发展。  ![9101225ddd9e5782be5dda05b89ea7a...

一可以输入策略名称了！便于后期查找，巨方便！ 1.1先导入策略 导入策略后如图所示; 右上角点击启动后跳出提示框可以输入策略名称，便于后期查找，巨方便！点赞 1.2加入实盘 1.先要删除一个先前的测试流程（如果少于3个，可以不删除），留出空位，这样不仅要停止策略; 2.然后点击创建实盘，写名称，选择刚才完成的策略和账号即可，结果如图所示;

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...

【回测策略实战检验】 1.1下载白银近远期套利代码  链接期货回测和策略回测结果  启动工作流查看回测结果  1.2创建实盘  1.出现异常 Traceback(mostrecentcalllast):File"/app/s...

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 

第三周仿真实盘测试内容：使用了工作流节点的多个作用，工作流中开始回测 1.1(1)添加回测节点：  1.2回测结果：  1.3进行仿真实盘账号验证： 

「策略回测」的体验和心得 在上周我进行了多策略的并行，发现功能不错，还算完善。这周我测试了「回测」功能，让我们来看看它的体验怎么样。 1.1导入策略 首先创建一个工作流，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：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。 1.2接入方针实盘 在发现策略回测有正向收益时，我们就可以接入「仿真实盘」，这里不知道「仿真实盘」的朋友，可以看我往期的文章介绍。 ...

第三周仿真实盘测试内容：使用了工作流节点的多个作用，工作流中开始回测，挺好的！ 小建议：主体策略逻辑目前还是全部代码实现的，期待也划分成多个节点形式 测试内容如下： 添加回测节点：  回测结果：  进行仿真实盘账号验证： 

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...

摘要 本报告对基于动量效应但实现路径迥异的两套ETF轮动策略： 策略一(双均线动量轮动模型)与策略二(RSRS多因子评分模型)进行了长达十年(2015年1月1日至2025年1月1日)的全面实证分析，结合回测数据研究结果显示： 策略二以惊人的993.04%的总收益率、27.88%的年化收益率及-17.13%的最大回撤，在收益与风险控制上均实现了对策略一(总收益93.39%,年化7.02%,最大回撤-34.21%)的全面超越。从净值曲线形态看，策略二呈现出近乎完美的45度稳健上升趋势，而策略一的...

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...

回测体验非常好，是一款非常适合小白上手入门的软件