第三周的【回测策略实战检验】任务完成了。按照官方视频流程跑了回测和仿真实盘，收获挺多，做个简单的分享。 这次没有用单一策略，而是跑了一个策略组合，主要包括套利和一个分钟级别的MACD趋势策略。从PandaAI的实盘界面（图1）可以看到，几个策略都在平稳运行中。我个人比较喜欢这种组合，套利策略负责赚取市场的“慢钱”，稳扎稳打；趋势策略则用来捕捉大的波动机会，两者能形成一定的互补。   ...

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  

 一当前数据评估指标的局限性与优化诉求 1.1数值孤立，分析链条断裂 数据源质量黑盒：我无从得知IC值的波动或衰减，是源于因子逻辑本身失效，还是底层数据（如财报发布延时、停复牌处理、价格异常点）的质量问题; 分析维度缺失：仅有一个时间序列上的平均IC或IR，缺乏其分位数分布、滚动周期变化、分行业/分市值维度的细项表现，难以定...

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...

交易策略实战回测与套利探索 1.1MACD金叉死叉策略的分钟级数据回测心得 对于MACD金叉死叉策略，分钟级数据的优势在于能捕捉更短期的价格拐点，提升交易信号的时效性，但同时也会放大噪音信号，导致假突破增多。 建议我们在实战中需搭配成交量等其他辅助指标过滤信号，且要严格设置止损止盈，避免因高频交易积累过多成本。 1.2跨期套利策略的实战检验 1.跨期套利策略的核心是把握合约间的合理价差区间。 2.相比单边交易，套利的风险相对可控，但对数据的连续性和准确性要求更高。![6c8d88887...

一一级标题 第二轮测试，多策略测试与回测 1.1二级标题   优点：年轻的团队非常有创造力，利用大模型的微调，做了自己的金融大模型，而且应该是国外的大模型！ 利用了软件开发式的，项目工作流原理，应用到了策略开发AI工作流。可视化，非常清晰看懂策略产生的逻辑，尤其是多策略的前后因果关系！大模型的应用最好应用Claude. 1.2二级标题  缺点：需要继续优化改进的地方！ 1、当自动化程序运行出错的时候，左侧有一个日志栏，会显...

Learnthenewpolicy 1.1Multi-periodtradingpolicy 该代码实现了一个期货交易策略的基本框架，包括初始化、盘前、交易、盘后四个部分。策略使用分钟数据来判断是否开仓或平仓。交易逻辑基于移动平均线：在没有持仓时，如果当前价格高于两条均线，则开仓买入；在有持仓情况下，如果盈利或亏损达到一定点数，则进行平仓。 1.初始化部分(initialize)：初始化操作，如设定一些初始日志 2.盘前准备(before_trading)：盘前准备操作，可用于检查策略初始化状态。 3.交易时段(handle_data)：根据当前分钟选择合约并从API获取分钟行情数据，计算均...

一第二周作业 1.1多策略实盘模拟 

内测第二周 1.1账户管理，创建3个名称，对应3个工作流  添加3个模拟盘名称;  模拟图

【多策略应用与实践】 新建三个仿真账户  导入三个策略：k线形态交易、多空持仓控制仿真、多周期目标止盈-仿真  目前还是简单的修改，期待后面更加深入的学习