框架基本方法 基础方法说明 该策略为事件驱动性策略，需要实现框架中约定的事件回调方法，实现后回测、仿真、实盘通用。 策略头部需要默认引用内置API，代码为：frompanda_backtest.api.apiimport，后文不再重复赘述。 接下来具体介绍框架各个事件回调方法，必选代表必须在策略中实现。 策略初始化（必选） 函数：initialize 描述：策略初始化,主要用于初始化策略上下文中的变量，只在策略启动时运行一次 代码 python definitialize(context): 参数 |字段|类型|描述| |--|--|--| |context|Context...

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...

量化算子工具类使用文档 本文档汇总介绍了量化算子工具类(公式版)中所有函数的功能、输入/输出说明以及使用示例。所有函数均以静态方式提供，调用时直接使用函数名称，无需添加类名前缀。 示例中均采用如下调用格式，例如： python 返回收盘价序列 CLOSE python 返回CLOSE(收盘价)和VOLUME(成交量)的20日滚动相关性系数序列 CORRELATION(CLOSE,VOLUME,20) python 返回收盘价、最高价、最低价三者的均值序列 (CLOSE+HIGH+LOW)/3 --- 基础因子 |因子名|说明| |-|-| |CLOSE|收盘价| |OPE...

AlphaGenRL训练参数说明 概述 `scripts/rl.py`是AlphaGen项目的核心训练脚本，使用强化学习（RL）和大语言模型（LLM）来自动发现和优化Alpha因子。本文档详细说明了`main`函数的所有参数。 参数详解 1.`random_seeds` 类型:`Union[int,Tuple[int]]` 默认值:`0` 作用:设置随机种子，确保实验的可重现性 bash 单个种子 pythonscripts/rl.py--random_seeds42 多个种子（会依次运行多个实验） pythonscripts/rl.py--random_seeds"(0,1,2,...

量价因子 |字段名|中文名称| |--------------|----------| |open|开盘价| |close|收盘价| |high|最高价| |low|最低价| |volume|成交量| |amount|成交额| |turnover|换手率| |market_cap|市值| 基本面因子： |字段名|中文名称| |---------------------------------------------------|----------------------------------| |revenue|营业总收入| |operating_revenue|营业收入| |ne...

因子积累的探索与踩坑 1.1探究的原因 因为XGB或者MLP等等吧，模型如果需要有好的效果，最核心的不是模型参数或复杂度，而是因子的非线性复杂度要高。核心还是因子。一般作为普通投资者来说，最简单的就是研报复现以及公共平台的因子获取，虽然已经没什么超额了，但也属于“没得选的选择”，所以先试试看吧。本次记录的就是研报复现和平台获取因子的过程。 1.2研报复现的过程 找了上个月最新的一篇研报，叫《20250602-东北证券-盈利偏度和估值偏度因子》，这篇研报主要讲的是：传统偏度研究多聚焦在收...

行情类 获取股票详细数据 方法名：get_stock_detail 使用示例 python importpanda_quant stocks=panda_quant.get_stock_detail(symbol="000001.SZ",fields=["symbol","name"]) print(stocks) 入参： |字段|类型|描述|是否必填| |---------|----------------|------|------| |symbol|str|股票代码|必填| |fields|Optional[list]|返回字段|非必填| 响应参数： |字段|类型|...