期货回测与模拟盘对接 1.1使用PandaAI小助手生成想要的策略和回测周期  这里我用了MACD和MA（EMA20，EMA60和EMA100）进行合并信号生成并在白银主力合约上进行回测 1.2根据回测结果AI分析进行调参  通过放宽条件使交易更容易发生，避免因为条件过度约束导致买入卖出严格（在合适条件下不发生交易）。 回...

一.构建期货因子工作流 1.1用PandaAI构建期货量化策略： 动量+波动率突破框架实测（黄金主力合约）回测范围最近一年  1.2运行结果检查 检查运行结果 检查收益概率：重点关注年化，夏普，最大回撤等  查看是否有交易记录确认程序运行正常  1.3创建期货实盘等待回测结果  

一期货回测 1.1动量和波动率策略回测 告诉AI助手：帮我写一个期货回测框架，交易逻辑是动量和波动率，在黄金，白银主力合约上测试，时间范围设定在2025年;  回测出来的结果不尽如意，一月份到二月七号都没有进行交易，是系统bug还是策略本身就是这样交易，之前用双均线策略测试也试过这个情况，一月份没有交易。 1.220日动量回测 1.告诉AI助手：写一个期货因子分析及连续回测的框架；因子以20日动量，回测时根据因子排序结果，选择排序前二的标的，...

白银主力合约趋势跟随策略 一、策略概述 该策略以白银期货主力合约为交易对象，采用趋势跟随+时间序列动量的方式判断方向，并结合波动率控制仓位，实现单品种的中短周期量化交易。 策略核心目标是： 在上涨趋势中做多 在下跌趋势中做空 在趋势不明确时空仓观望 根据市场波动自动调整持仓手数，控制风险暴露 二、交易标的 交易品种：白银期货 品种代码：AG 实际交易对象：每日对应的主力合约 策略会根据交易日自动获取当日白银主力合约，并以该合约进行下单和持仓管理 三、策略逻辑 1.趋势信号：双均线判断 ...

备注 `节点`：文中所用节点用反引号包裹。e.g.`Boll&RSI因子构建.py`。 个人结合自己的学习和AI辅助将备注全部写入代码当中，方便于读者阅读。 具体函数请参阅：https://www.pandaai.online/community/article/72 一.构建期货因子工作流 1.prompt：基于布林带和RSI生成期货的因子分析工作流 阅读并注释`Boll&RSI因子构建.py`节点代码 python 布林带+RSI+价量确认”的复合因子 classBollRsiComposi...

用PandaAI构建期货量化策略： 动量+波动率突破框架实测（白银主力合约） 最近在PandaAIQuantFlow上测试了一套期货策略工作流，从策略生成→回测→仿真交易→实盘日志全流程跑了一遍，这里分享一下整个过程，以及一些实际使用中的经验和坑。 测试标的选择的是： 白银主力合约（SHFESilver） 回测区间： 2025年下半年 策略类型： 动量+波动率突破策略 一、策略框架设计 本次策略的核心思想是： 当市场出现动量加速，并伴随波动率扩张时，进行趋势突破交易。 策略逻辑主要结合两个维度： 1️⃣动量（Momentum） 2️⃣波动率突破（VolatilityBreakout） 这种结...

本周我借助PandaAI量化助手生成的工作流，完成了期货回测到仿真交易的落地实操，现将整个过程的经验与步骤分享给大家，也为同类操作提供一份参考。 1、生成期货的回测框架 首先通过PandaAI量化助手生成期货回测框架，基础需求可直接指定交易逻辑、测试标的与时间范围，比如“编写一个期货回测框架，交易逻辑融合动量与波动率指标，以白银主力合约为测试标的，测试时间为2025年下半年”。   为了让分析更具完整性，还可以将因子分析与回测环节...

PandaAI助手辅助白银期货量化策略生成与优化实操 随着金融科技的快速迭代，AI工具已成为量化投研领域的重要辅助手段，能够快速生成交易策略、分析策略短板，大幅提升投研效率。本文结合2025年下半年白银期货主力合约量化策略的实操经历，详细记录AI辅助策略生成、问题排查、优化迭代的全过程，分享实操心得与思考，为同类量化投研从业者提供参考。 一、初始策略生成：AI赋能快速落地，但收益不及预期 本次投研聚焦白银期货主力合约（参考沪银主连行情特征），核心目标是构建一套仅做多的双直线量化交易策略，...

这周做期货回测及仿真实盘全流程实操，步骤如下： 1.创建工作流并运行  2.运行回测结果如下：  3.创建实盘仿真账号，再创建实盘，由于今天为非交易日，数据是空的，具体如下： 

一、本周研究目标：动量策略对比并仿真 本周我主要围绕期货动量因子做了一轮更系统的对比研究，并尝试把研究结果进一步衔接到仿真交易流程中。 和前两周更多偏向平台熟悉、工作流搭建不同，这一周我开始把重点放在： 1.经典动量因子的搭建与对比 2.不同动量思路在期货场景中的适用性分析 3.基于PandaAI平台进行因子分析与筛选 4.从因子研究继续推进到仿真交易验证 本周实际尝试的因子主要有四类，如工作流所示： 1.基本截面动量 2.波动率调整动量 3.多周期时间序列动量 4.双重动量 ![Pi...

一期货回测连接 第1步先按内测教程通过在工作流界面的AI助手，一句话生成整个回测框架和第一次的初步代码：“帮我写一个期货交易策略的回测，交易逻辑是动量和波动率，在黄金，白银，螺纹钢这3个合约上测试，时间范围设定在最近一年”  1.1 生成后，进入节点python代码页面中，调用量化回测测量引擎AI，（非常必要）： 因为初步代码中只是非常粗糙的，尤其期货品种的具体产品号均是不对的。 与策略AI对话： “回测策略...

策略概览：多品种均线趋势+ATR动态风控 该策略的核心逻辑是“捕捉趋势”并“量化风险”。它通过监控多个期货品种的均线走势来决定进场时机，并根据市场波动率（ATR）自动计算每笔交易的下单量，以确保账户在极端行情下的生存能力。 1.核心交易逻辑（趋势跟踪） 策略采用了改进型的双均线系统： 信号指标：使用10日短均线（MA10）和40日长均线（MA40）。 做多信号：当短均线向上突破长均线，且突破幅度超过0.1%（`ma_band_ratio`）时，判定为金叉，触发多头信号。 做空信号：当...

策略生成调整实盘回测全流程操作 1.1AI助手生成根据自然语言生成工作流后，运行工作流根据运行情况：如代码问题就用AI助手修改代码问题，若是策略逻辑和指标需要调整就用AI助手进行工作流修改调整，以至达到最佳效果。 有些还能通过AI分析回测结果详情形成分...

一期货回测连接仿真交易@Task3 由于工作忙碌，只好在周末抽出2小时来完成本周测试。经过上两个周测试，以及群里各位大佬们分析，受益匪浅。本人仍为量化小白，其实很多问题不是不想提出，而是不知道如何提出而已。无多少信息分享出来，只好埋头做任务，希望从任务种了解更多，学习更多，再作分享…… 本次测试 沿用白老大的视频，逐一完成。过程还是挺顺利。应该系统升级了原因吧。速度与效果均有不错提升。 一开始随即上手，按照提示词，简单扼要地按照模板输入 结果随即5-10秒出现，但效果不好...

先完成第三周作业 很简单，把之前的策略在超级图表中运行。  玩策略，新人踩坑流程全景回顾 1.1自然语言描述分钟级别策略 由于上个礼拜，随便的自然语言，AI助手给了我一个“单均线+ATR”仓位管理组合的策略，这次继续想当然，希望复刻一个。 结果不是没交易就是报错，总而言之，看代码助手解释、修改，总算弄懂了。  最后的出来的结果如下...

从零开始的量化投资之旅：PandaAI系统学习指南 作者：supine --- 写在前面 大家好，我是supine。在量化投资的探索道路上，我经历过从迷茫到清晰、从门外汉到初步入门的整个过程。今天，我想把这份学习历程整理成系统的内容，献给每一位想要踏入量化领域却不知从何开始的朋友。 量化投资，对很多人来说既熟悉又陌生。熟悉的是这个名字频繁出现在各类投资文章中，陌生的是真正想要深入了解时，却发现概念繁多、门槛较高。Python编程、因子研究、策略回测、交易系统……每一个环节都似乎需要大量的专业知识作为基础。作为一名零基础起步的学习者，我深知其中的困惑与艰难。我本人接触量化半年多，从书籍...

 ai助理生成工作流并回测

经典趋势策略落地：黄金期货海龟交易法则实战开发与应用  一、策略研发背景 海龟交易法则是全球经典的趋势跟踪型交易系统，核心逻辑依托“价格通道突破识别趋势+ATR风险控制+分批加仓/止损”，在商品期货市场具备长期有效性。 黄金（AU）作为全球避险与趋势性极强的大宗商品，波动规律清晰、流动性充足，完美适配海龟策略的趋势跟踪特性。 本文基于`panda_backtest`量化回测框架，完整复现并工程化落地海龟交易法则，适配国内期货主力合约自动切换机制，实现从数据获取、...

构建一个适用于期货/商品市场的量化交易策略 趋势+回调+AI概率过滤+严格风控的多层交易系统 本文分享一个可现的量化策略结构，并通过回测→仿真交易→实盘验证的完整流程进行策略开发。 该策略主要适用于： • 商品期货 • 指数期货 • 金属/能源期货 策略目标： 指标 目标 胜率 65%–72% 最大回撤 ≤10%–15% SharpeRatio ≥1.5 年化收益 25%–50% 核心思想： 通过多层过滤机制，只在高概率环境下交易，从而提高胜率并控制回撤。 一、策略总体结构 策略流程如下： 行情数据 ↓ 特征工程 ↓ 市场状态识别 ↓ 趋势过滤 ↓ 回调识别 ↓ 动量确认 ↓ AI概率过滤 ...

期货/商品市场的量化交易策略分享 构建一个适用于期货/商品市场的量化交易策略，目标为：胜率：65%–72%最大回撤：≤10%–15%SharpeRatio：≥1.5年化收益：25%–50%策略采用趋势+回调+AI概率过滤+严格风控的多层过滤结构。 一、策略总体结构策略流程：行情数据→特征工程→市场状态识别→趋势过滤→回调识别→动量确认→AI概率过滤→交易执行→风险控制核心思想：只在高概率环境下交易，减少无效交易，提高胜率并控制回撤。 二、市场状态过滤（减少震荡交易）使用指标：ATRADX规则：ATRATR20平均ANDADX18说明市场具有趋势和波动。如果：ADX<15则市场处于震荡状态，不进...