惊喜！Agent交易智能体 本次体验带来了PandaAI的重磅更新——Agent交易智能体。此前在松鼠quant模拟竞赛中，智能体交易已展现出亮眼效果，本次PandaAI推出的完整智能体框架，更具备实际落地价值。 一、Agent交易智能体介绍 在节点库中可直接看到智能体类功能节点，由以下模块构成完整智能交易方案：  这些...

PandaAI智能体：让普通用户也能轻松用上顶尖AI产品 从图灵测试为机器智能体奠定哲学与理论基础开始，经过半个多世纪的发展（尤其是近年来“国民养虾”等概念的普及），AGI才逐步走进大众生活。在机构量化投资领域，AI早已是高精尖技术。直到PandaAI智能体的出现，才真正让技术小白在量化领域用上这样的“核武”。而在我实际使用过程中，又感到如此简单——这或许就是平民量化的终章。 一、智能体：智商超群的“博士生” 智能体（AIAgent）是什么？简单来说，它是一个能理解指令、自主分析并执行任务...

先完成作业和根据自己构思的交易框架应用 1.单智能体 作业示例运行   自己换提示词运行（提示词可以找deepseek帮忙写一下） ![image.p...

前阵子我又刷到有人在晒回测曲线。 那种图我以前一看就很容易上头。几条线一拉，收益率一标，胜率一写，再配一句“策略已验证”，特别像一扇已经被推开的门，好像只要我再补几行代码，下一步就该轮到我挣钱了。 说实话，我最开始学量化交易，就是被这种感觉吸进去的。 我本来以为，量化交易这件事的核心是“找到一个好策略”。后来我自己真去跑、去测、去改，折腾了好一阵子之后，我才慢慢意识到，问题根本不在这里。真正难的，是你怎么把一个看起来像逻辑的想法，变成一套能被数据验证、能被市场折磨、最后还能勉强活下来的系统。 这中间差了太多东西。 差数据，差执行，差风控，差手续费滑点，差你对“有效”这两个字的理解...

【Agent交易智能体】从0到1搭建智能体 PandaAI内测第六周，跟着平台教程从基础概念入手，一步步搭建了期货方向的Agent交易智能体，从单智能体的VSA量价分析，到多智能体的分工协作，踩过一些坑也摸清了核心逻辑，现在把整个操作过程、调整思路和实战结果分享出来，希望能给同频的小伙伴一些参考～ 一、前期准备：理清核心概念，告别认知模糊 一开始接触RAG、MCP、Skill、主智能体这些概念时，完全是混为一谈的状态，看了官方的5分钟快速上手手册和视频后，结合实操拆解，终于把各个节点的作用捋顺...

一一级标题一构建趋势交易分析智能体  1.1二级标题二、十大智能体节点 节点 功能 RAG 数据收集器，检索外部知识库为LLM提供信息 MCP 多智能体协作协议，协调多个Agent的工作顺序 智能体 核心节点，基于LLM进行智能决策 提示词输入 定义Agent的角色、任务...

一AIAGENT交易智能体 1.1通过大语言模型驱动，实现自动化行情，信号挖掘和交易决策 ; 提示词输入，加智能体组合 ![f9fd440cd56732d729f67a52faab956c.png](https://oss.pandaai.online/communi...

PandaAI最近新增强大的Agent功能，要指挥好Agent为我们所用，好的Skills必不可少。因此我们一起来看下吧。 What Skills来源 “Skills”这个概念最早由Anthropic公司提出，作为其大模型Claude的一种能力扩展机制。简单来说，它允许用户为Claude添加自定义的功能和工具。随着这套做法越来越成熟，并被社区广泛接受，Skills如今已成为大多数Agent开发工具和IDE都支持的一种标准扩展规范。 Skills内容 一个Skills通常以一个文件夹的形式存在，里面主要装着三样东西：一份说明书（SKILL.md）、一堆操作脚本（Script）、以及一些参考资料...

透视A股的“俄罗斯套娃”：中证系列规模指数全解析 在A股市场中，如果要寻找一把衡量市场宽度的“标尺”，或者为量化策略寻找一个精准的基准（Benchmark），中证系列规模指数（CSISizeIndices）无疑是最权威的选择。 中证指数公司通过一套严密的市值排名逻辑，将A股这块巨大的蛋糕切分成不同大小的份额。理解了这套体系，就相当于掌握了A股各大中小微盘风格的“坐标系”。以下是中证系列规模指数的详细图谱。 --- 一、基石与母集：全景视角的起点 在进行任何切割之前，我们需要一个基础池，这就是整个中证体系的“母集”。 1.中证全指(000985) 定位：A股市场的全貌代表。 编制规则...

一、搭建智能体工作流  二、智能体品种分析  三、合约数据问题 ![image.png](https://oss.pandaai.online/comm...

随着AIAgent的不断发展，提示词Prompt作为我们与Agent交互的为数不多的方法，越来越凸显其重要性。因此衍生了一个小学科：提示词工程。 提示词工程定义 提示词工程指通过精心设计和优化输入的提示词，来引导语言模型生成符合预期的输出。 由于大型语言模型对输入提示非常敏感，调整提示词的措辞、格式和内容，可以显著影响模型的响应。提示词工程的有效性依赖于大型语言模型的上下文学习（In-ContextLearning,ICL）能力。上下文学习能力是指模型能够根据上下文中的信息，在不调整模型参数的...

为什么要引入Barra模型？ 在（风险）多因子模型中，因子暴露（factorexposure）和因子收益率（factorreturn）是两个核心的概念。不清楚它们的定义将影响对多因子模型的理解。 因子，就是一个可以描述股票某方面特征的因素，比如行业因子描述了股票是否属于这个行业，P/E因子描述股票Price-to-Earningsratio。 因子暴露就是股票在因子所代表的特征上的取值，比如一个股票的P/E为15.9，那么它对P/E因子的因子暴露就是15.9。对于一个给定的因子，按照某种权重组合所有股票便形成了一个基于该因子构建的投资组合，该投资组合的收益率就被定义为这个因子的收益率。 对于...

IC是什么？（InformationCoefficient，信息系数） 一句话总结 IC是"因子预测能力的成绩单"——它告诉你，你选的那个因子，到底有没有本事预测股票未来的涨跌。 --- 列举一个生活例子 想象你是一个班主任，期末考试前你让10个同学预测自己的期末成绩排名，然后考完试你拿到了真实排名。 你想知道：这些同学的预测，准不准？ 一个直觉的做法是：把"预测排名"和"真实排名"放在一起，看它们有多像。如果预测排名高的同学，真实成绩也高，那说明预测很准；如果毫无关系，说明预测是瞎猜。 IC干的就是这件事，只不过： "预测排名"→换成了因子值（比如某只股票的动量值、市盈率等）...

PandaAI智能体交易工作流以及技能的开发思考 现场是构建一个简单的多智能体交易工作流 进行一个期货智能体工作流生成搭建  目前是一个空的工作流，我们进一步往里面添加详细信息。 技能1 ![CleanShot20260406at01.05.322x.jpg](https...

一、研究动机与问题 研究标的：上期能源原油期货SC品种，采用主力合约连续。 （新手小白别担心我手把手教你们） 核心问题： 我们在SC原油期货上，使用简单的价格趋势（动量）策略，是否能在长期上取得相对于“单边多头持有”的超额收益？ 原油这类大宗商品： 经常出现剧烈、持续的单边行情（如2014–2015暴跌、2020疫情、2022能源危机）； 直觉上，顺势交易（趋势策略）似乎更容易抓住大波段； 但市场参与者增多，趋势效应是否仍然存在、是否已经被套利掉，需要通过数据验证。 本...

一构建趋势交易分析智能体 1.1通过拖拽构建一个简单智能体框架  1.2在提示词输入中输入角色、任务和分析逻辑 提示词如下： Role:你是一名资深的趋势分析专家，精通趋势反转和延续分析 Task：诊断某个期货过去1年中10分钟数据 AnalysisLogic: 检查EMA10上穿EMA20或EMA20上穿EMA60，并且E...

时间真快啊,这是内测的最后一周了,加油.说实话，之前对"智能体"这个词比较陌生，只知道LLM、大语言模型这些概念，对Agent到底能做什么一直没有太清晰的认识。这周通过实际体验，终于对Agent有了初步认识，也想分享一下我的感受。 --- 一、初识Agent概念 刚看到这周任务主题的时候，我就在想：Agent到底是个什么东西？跟我们平时说的AI有什么区别？ 通过这周的体验，我慢慢理解了：Agent本质上是一个能"自主决策"的智能体。它不像普通的AI助手那样你问什么答什么，而是能够根据设定...

第六周测试智能体

一开幕雷击史上最逆天的提示词  1.1先自己编排一个简单的workflow  有的时候过度相信外国...

一单智能体 1.1流程图 运用逻辑： Role:你是资深期货量价分析专家，精通VSA（量价价差分析）核心逻辑，具备丰富的期货日线级别量化诊断经验，擅长通过量价联动判断多空动能、趋势拐点及资金行为，诊断结果精准、简洁，贴合期货实操交易需求，不冗余、不模糊。 Task:基于给定期货品种过去20个交易日的日线数据（含开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量），严格按照VSA量价逻辑完成全面诊断，仅聚焦20个交易日内的有效信号，不延伸超出数据范围的判断，每个诊断结果需对应具体交易日节点（可标注相对位置，...