录制：期货回测连接仿真交易 日期：2026年2月28日（周六）17:4718:07（GMT+08） 视频教程直达： [期货回测连接仿真交易](https://ncn9g4d5xvof.feishu.cn/minutes/obcn5wb26df6mc98op9k9kkk?from=ai_minutes) 步骤1｜创建基础工作流 目标：利用AI助手快速生成一个可运行的期货回测策略工作流。 操作步骤： 1.在平台首页点击「新建」「空白工作流」。 2.在画布右下角打开「AI助手」。 3.在对话框中输...

设定时间交易_仿真 交易策略概述 这是一个基于分钟级K线判断的期货交易策略，主要特点包括： 交易标的:白银期货AG2604.SHF 交易周期:1分钟K线 开仓逻辑:根据前一分钟K线的涨跌方向决定开仓方向 平仓逻辑:持仓满5分钟后自动平仓 交易方向:阳线开多，阴线开空 策略代码 python fromdatetimeimportdatetime importpanda_quant frompanda_backtest.api.future_apiimportfuture_api_quota...

工作流示例 为方便大家使用，我们提供了以下模版，供大家学习参考，新建一个工作流，直接拖对应的json到窗口中即可（json可找小助理领取），可以自己尝试修改参数和模型。 --- 直接收益率预测排序 🌟核心思路 利用XGBoost模型直接预测股票未来的收益率，并根据预测值进行排序和分组。 📌实施流程 1.输入因子矩阵 2.使用XGBoost模型进行回归训练，输出预测值：  3.对预测收益率进行排序...

一专家模式应用 专家模式的进入方式。用户需进入官网，点击AI工作流，在之前创建好的工作流里点击查看，然后在左侧伸缩边框中点击即可进入专家模式。 1.1平台节点框逻辑、创建及使用方法介绍 本次试用了专家模式下节点框及股票回测框架。节点框包含代码输入、票回测及策略回测结果，可将输入代码转化为函数传给回测。展示了创建新节点的方式，如用Python代码填充模板，拖拽到右边画布，新节点存于用户自定义节点框，还提及编辑节点、创建交易系统节点所需的帮助文档，后续内容将开源。 1.2节点创建、应用及与机器学习模型连接介绍 还学习了节点相关信息。可根据自身交易系统创造不同节点，连接节点框时，从左边点左键...

小市值策略创建过程 1.策略创建 创建一个小市值策略：  2.策略生成 成功生成了：  3.因子分析 因子分析能够看到数据，但是回测结果一条直线：  没有产生交易：  4.AI改进建议 AI分析提供了改进建议：  5.代码修改 直接复制给AI，让它改代码：  6.代码修复 修改的代码里面有报错...

一专家模式 点击工作流后，展开左边的功能窗口选择专家模式，就能看到整个工作流的树形结构图和每个节点的详细代码 1.1懂代码者的天堂 用户懂python代码话，就能看懂整个工作流的实现逻辑和源代码，并能根据专业知识进行修改和调整，还能增加节点，并加上之前的策略合并相加运行，以达到预期效果。  1.2不懂代码者的翻译助手 1.对不不懂代码者来说，之前AI创建的工作流和代码节点都是天文数字和...

一如何找到入口 点击截图中的小箭头，由于我的chrome浏览器设置了强制深色模式，这个按钮不是那么显眼，一开始开了好几个网页没找到入口  专家模式功能很强大，相比市面上的其他量化平台，相当于把工作流里很多黑盒的东西，呈现出来了，这样如果日后做成了好的策略，会更有信心去实盘，能看到工作流里的源码，对细节更加了解，菜单按钮也比较多，可调试性和扩展性，对于我们想深入研究策略的细节提供非常大的帮助，看了李建老师的分享视频，哇，当时的感受就是，如果想要深入了解策略，这就是利...

一构建多因子流程 1.1先创建一个动量因子流程 通过手动拖拽节点构建一个简单的因子框架，如下图：  通过因子开发助手构建因子代码，提示词：根据60线陡峭程度与收益关系构建一个动量因子  执行结果如下：  1.2构建第一个基本面因子 参照上面一样构建另一个基本面因子：提示词：根据成交量和市场构建基本因子  执行结果如下：  1.3多因子合并和多因子组合 ![image....

把原有的量化工作流，切换到了专家模式。 专家模式把更多节点、更多参数、更多代码入口摆到面前。 这是普通模式下的状态看起来流程图已经很清晰给出因子回测回测结果  但是仅通过一句话实现的策略往往你很难了解到量化策略的细节因子是怎么通过代码量化的；异常值缺失值应该怎么处理最好；量化回测的结果是否具有普适性等等这些问题很难在普通模式下清晰的观测到 专家模式的一些使用体验 1.1进入专家模式并理解节点原理 在左侧伸缩边框里点击专家模式即可看到每个节点框对应的python代码...

各位大佬好！ 我是新手小白，请教一下： 请问这个平台可以直接输入通达信公式直接回测吗？ 请问目前支持所有通达信函数吗？ 或者其他量化回测软件也支持通达信所有函数的有吗？ 请问这个平台可以一键转换通达信选股指标为回测指标的吗？ 然后再把通达信的排序指标转为回测指标，再进行回测？ 比如今天1月5日选股15只，再排序后把第一名作为最终回测的股票这样能实现吗？ 能一次回测10年内5000支股票吗或者其他量化回测软件的？ 或者其他量化回测软件可以选股后再排序把第一名作为回测的软件吗？ 盼大...

摘要 本报告对两套基于涨停板交易但核心理念与实现路径迥异的A股短线策略——“策略一（闪电出击首板模型优化前）”与“策略二（龙头战法二板模型优化后）”——在长达十年（2015年1月1日至2025年1月1日）的完整市场周期中，进行了全面的代码级解剖与绩效实证对比。研究发现，这两种代表了不同短线哲学的策略，其长期绩效与风险特征呈现云泥之别。 策略一（闪电出击）试图通过捕捉上午触及涨停的首板股票，追求当日封板及次日的溢价，其核心是“快”和“概率”。策略二（龙头战法）则聚焦于已有一连板基础的“二板”及以上个股，通过复杂的市场情绪、龙头地位及分时强度分析进行交易，其精髓在于“质”和“势”。 初步模拟...

深度解析：白银主力动量与波动率突破交易策略 一、策略综述 本策略是一个针对白银主力合约（AG）设计的量化交易系统。其核心思想是利用中长期动量来确定交易方向，并结合短期波动率突破作为入场触发信号。策略采用了日频调仓逻辑，旨在捕捉白银价格在特定趋势下的爆发性波段。 二、策略核心逻辑深度拆解 1.动量因子（DirectionalFilter） 策略设定了一个20个交易日的观察窗口（mom_lookback=20）。 逻辑原理：动量效应在商品期货中具有较强的稳定性。通过对比当前价格与20天前的价格，策略可以过滤掉短期的震荡噪音，识别出当前市场是处于上升趋势还是下降趋势。 作用：作为“方向过滤器”...

一双均线趋势跟踪 1.1第一版提示词 写一个期货回测框架，策略使用日双均线趋势跟踪，交易逻辑需结合动量和波动率，在螺纹钢、苹果、白银、黄金四个品种的主力合约测试，资金取，四个品种都开仓的时候达到的资金利用率，然后每个品种具体手数需要根据ATR来计算对应收益的手数，每个品种在同等的情况下计算的收益需要差不多一致。 1.2交易图  ![21abf22b482220b8aa6b0799274a88eb.png](...

一一级标题 1.1二级标题 xxxx; xxxx; rr 1.2二级标题 1.xxxx;dfdf 2.xxxx;

期货日线策略：我在PandaAI上构建期货回测工作流的一次尝试--趋势主导型复合因子 因为要进行这个期货工作流链接实盘仿真验证，临时研究了一下期货因子，所以临时开始梳理一下期货因子的研究和回测路径。 之前我是做股票回测的，为什么这套思路直接搬到期货上不太够，以及我这次在PandaAI上是怎么先搭一版基础期货回测工作流的。 --- 一、我以前做股票回测，更多是“规则型因子”思路 之前做股票回测时，我比较常见的做法是： 把通达信里的选股条件拆出来 转成0/1因子，或者简单线性因子 再做一些...

由于之前已经做过实盘运行，所以这次做为一个新手来介绍如何进行实盘演练。如果你熟练，从策略编写到实盘运行，可能不到3分钟。 期货回测及连接仿真交易操作指南 一、从研究到实盘的全流程 1.1研究阶段：AI辅助构建策略 在平台通过AI助手可快速生成期货回测工作流。只需输入指令，如“创建基于动量策略的螺纹钢期货回测，时间范围2023-2024年”，系统将自动生成分析框架。启动工作流后，建议通过右上角日志检查策略逻辑与历史数据缓存情况，确保回测基础数据的完整性。  !...

一期货回测连接仿真交易 1.1回测趋势策略 回测趋势策略原因，趋势策略基于一个基本假设：市场运动具有惯性，一旦形成趋势，延续的可能性大于反转。策略的目标不是预测顶底，而是识别并跟随已经形成的趋势，在趋势中获取利润。; 唐奇安通道（DonchianChannel）是最早的趋势跟踪突破系统之一，由理查德·唐奇安创立，后来被海龟交易法则发扬光大。它的核心思想很简单：当价格突破过去N日的最高价时做多，跌破过去N日的最低价时做空。这种策略在强趋势行情中表现优异，但在震荡市中容易反复亏损。 回测策略![...

回撤结果是，简单的动量因子，大概是失效了，甚至有反效果。  ai给出的原因是  有点懵，代码逻辑还需要去理解。

上周手搓tr＋lstm真实力竭了,这周先完成再完美 1.1依旧梦到什么说什么  想做一个套利,但是怕ai听不懂,全部场景如下  但是后来还是简化了 1.2简单回测一下  有问题,直接AI智能分析发给AI再修 1.3改好了,但是非常亏 每一笔都亏上加亏  看了看超级工...

一、策略背景 在量化交易开发中，很多入门级或验证型策略并不追求复杂因子，而是更强调“规则明确、执行简单、便于回测和仿真”。对于分钟级期货交易而言，一个非常典型的思路就是：利用上一根K线的方向，决定下一时刻的开仓动作，再通过固定持仓时长进行离场控制。 如果把这类思路交给AI辅助生成代码，开发效率会明显提升。AI可以帮助交易者快速完成策略骨架、接口调用、行情读取、持仓判断、日志输出，以及开平仓条件的组织，从而缩短从“想法”到“可运行仿真脚本”的距离。 本文展示的是一个由AI辅助生成的分钟级期货仿真策略示例。该策略以白银期货为交易对象，使用1分钟K线作为判断依据，通过上一分钟的涨跌方向确定当前...