一纯大模型Multi-agent交易智能体-集大成之体验 1.1各种agent节点功能介绍 节点包含10种类型，RAG节点、MCP节点、技能和技能集合节点、提示词输入节点、智能体、智能体集合、智能体聚合、智能体交易和智能体消息共10种节点。 1、RAG节点：负责数据收集，检索财报、数据库资料，将外部知识库数据喂给LLM模型，使模型能给出更真实回答。 2、MCP节点：作为多个智能体的合作协议，确保多个智能体有序工作，明确工作先后顺序和任务分配，解决智能体协作问题。 3、技能集合节点2、：用户可...

一单智能体内测使用 先使用用例中的模板体验了下用价差分析方式对黄金期货使用策略  1.1工作流各节点 图片中使用的提示词如下 Role:你是一名资生的量化投资分析专家，精通VSA(量价价差分析)， Task:诊断给定期货的过去30个交易日的日线数据: 分析逻辑： 检查价格创新高时，对交易量是否创新高。若量能萎缩，标记为“上...

我们刚刚开始接触量化交易时，常常想要把量化交易中的每一个细节及其原理弄清楚， 比如：什么是量化多因子模型？因子具体做什么工作？因子与因子之间如何协作？模型是如何工作的？ 今天，我把我自己打磨设计的一个比较完整的多因子量化交易模型拿出来跟大家分享，尽可能用最直白的语言让你快速理解，一个量化多因子模型到底是怎么运作的。 基本上，你可以把量化交易模型理解为这是一个“自动炒股机器人”。 一、策略要解决什么问题？ 这个机器人的目标是：在几千只股票中，每天找出“大概率要涨”的股票买入，并在它“可能要跌”时...

一、为什么这个工作流让人兴奋 传统量化研究的痛点： 跨工具割裂：因子分析在Notebook，回测在另一个系统，来回倒数据 迭代慢：改一个参数要重跑一遍流程，等待时间长 AI没有融入：策略想法还是靠人工翻译成代码，门槛高 Panda的这套工作流做对了三件事： 1.同一画布：因子分析节点和回测节点并列存在，数据直接流通，无需导入导出 2.AI接入在源头：策略描述→AI自动生成因子代码，不是事后辅助 3.可视化DAG：整个研究流程像搭积木，每个节点职责清晰，改一处全图更新 --- 二、工作...

多因子量化策略，包含趋势、反转、波动三类因子，采用动态权重、多空组合和风险控制机制，输出稳定Alpha策略。 【一、因子构建】请构建以下三个核心因子：1）趋势因子（Trend）：RANK(RETURNS(CLOSE,20))RANK(RETURNS(CLOSE,60))RANK(RETURNS(CLOSE,120))2）反转因子（Reversal）：RANK(RETURNS(CLOSE,5))3）波动率因子（Volatility）：RANK(STD(RETURNS(CLOSE,20)))【二、数据处理】所有因子进行截面标准化（Z-score）对每个交易日进行横截面处理去除缺失值和异常值【 三、...

一、基于现成的公式进行因子生成 这次尝试复现更复杂的一些因子，因子计算方式如下  将因子公式即说明输入给AI小助手  小助手直接生成了代码和工作流 二、...

一、AI助手体验 还是和之前一样，将原有的因子代码发给小助手，小助手自动生成多因子框架的工作流。  可以看到AI将工作流的整体框架给生成了，但是第一遍不能跑通，说明AI在较为复杂的因子上一次理解编排成功还是有困难。 ![image.png](https://oss.pandaai.online/community/97bed...

量化投资核心：因子与指标体系 1.核心定义与价值 因子（Factor）是量化分析中最基础的概念。一切量化策略的构建、回测与落地，本质上都是围绕因子的挖掘、筛选、组合与优化展开的。 因子的核心价值在于其“可解释性”与“可预测性”： 可解释性：揭示资产收益背后的驱动力（如风险、质量、价值等）。 可预测性：提供对未来收益或风险状态的统计学指引。 注意：单一因子的预测能力往往有限，且效果会随市场环境变化而衰减。因此，量化分析通常构建多因子模型，通过因子间的低相关性来提升策略的稳定性。 2.核心概...

一单因子框架自动生成 通过提示词让AI助手自动生成因子分析框架工作流 ! 单因子参数调整后的正因子结果  二多因子框架自动生成 [多因子分析框架.png](6) 调整参数将负因子调整为正因子 ! 三机器学习框架自动生成  通过三种提示词自动生成不同的因子分析框架，并通过运行工作流分析结果进行因子参数...

首先,做因子明确一个思想,不是比谁的算法更酷炫，而是大胆假设，小心求证，承认无知。 个人散户不创造规律，我们只是人性弱点和市场结构性缺陷的搬运工。 一想跑通可惜跑不得  其实我早就试过使用pandaai做因子方面的相关分析,但是我发现我的生成成功率确实不太理想,重新生成了无数多次,就是没跑通的,秉着相信的力量我觉得重新做肯定更好,但是我没招了  结果直接暴怒,生成了巨多次都不成功直接手动连节点,歪七扭八 二...

一因子挖掘步骤 1.1AI帮写 创建一个股票多因子分析模型，时间选择，2025-1-1至2025-03-01，第一个因子，市值因子，权重为1，第二个因子，10日动量因子，权重为2，第三个因子，5日均线与20日均线组合，权重为2  回测后查看结果一秒跑通    1.2对结果进行分析并二次处理   回测后得出处理后的结果...

一先看因子数据 这是我用弱传播理论自动生成的一个因子，中规中矩，勉强可用，但别忘了这个因子是一句话生成的，于是我们可以确定，弱传播理论在股票市场有其价值：本篇文章希望能向读者科普弱传播理论，并且将之与a股市场结合，当然了，主要是后者。  二什么是弱传播理论？ 弱传播理论由厦门大学邹振东教授提出，其核心观点是“舆论世界是现实世界的逆世界”。在舆论场中，现实中的强者往往是舆论的弱者，而弱者则更容易获得关注与认同。 该理论包含四大规律： 1. 弱定理：舆论能量倾向于弱者。...

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...