本周在 PandaAI 平台进行了多策略仿真实践，重点测试了三套不同类型的期货策略：双均线共振、多空持仓控制、K线形态交易。通过平台强大的回测引擎，得以快速验证策略思路、优化参数，并获得了宝贵的实盘参考数据。在此分享实践过程与心得。

策略一：双均线共振多周期目标止盈

策略思路（策略一）

该策略基于"多周期共振"理念，同时监控1分钟和5分钟两个时间维度的均线状态，寻找更可靠的入场时机：

• 5分钟周期10日均线：判断中期趋势方向
• 1分钟周期20日均线：确认短期入场时机
• 双重过滤条件：只有当当前价格同时站上两条均线时才买入开仓
• 目标止盈/止损：设定±30点的固定盈亏目标，避免过度贪婪

策略二：多空持仓控制趋势跟随

策略思路（策略二）

第二套策略更注重"趋势跟随+持仓风控"，通过动态识别多空方向并严格控制单边持仓：

• 10日均线作为趋势分界：价格在线上做多，线下做空
• 零持仓时双向开仓：根据价格与均线关系选择做多或做空
• 有持仓时反向平仓：趋势反转时及时平仓并反向开仓
• 黄金AU2602.SHF作为标的：选择波动相对温和的黄金合约

策略三：K线形态交易（连续三根K线）

策略思路（策略三）

第三套策略属于典型的“形态/条件触发”模板：用连续3根K线的阳/阴状态来触发开仓信号，并用明确的止盈/止损点数做出场。

• 标的：白银 AG2602.SHF
• 周期：1m
• 开仓条件：
  • 连续三根阳线（close > open）-> 买入开仓
  • 连续三根阴线（close < open）-> 卖出开仓
• 出场条件：达到预设盈利点数止盈，或达到预设亏损点数止损（当前 JSON 配置为止盈 500 点、止损 300 点；如你希望改成止盈40点、止损30点，可以把 JSON 里的阈值改掉）

这个策略我认为有一个关键点：交易条件要尽量“定量化”描述（比如连续几根K线、涨跌幅阈值、止盈止损点数等），而不是只写“上涨/下跌”这类定性表达。这样更容易排查逻辑问题，也更容易在回测/实盘跑通。

PandaAI 平台使用心得

1. 可视化策略编辑

平台提供的可视化编辑器让策略构建变得直观：

• 拖拽式节点连接，逻辑清晰
• Python代码输入节点支持复杂策略实现
• 实时语法检查，减少调试时间

2. 强大的回测引擎

• 多周期数据支持：1分钟到日线级别全覆盖
• 手续费和滑点模拟：贴近实盘环境
• 详细绩效报告：包括夏普比率、最大回撤、胜率等关键指标

总结

通过本次在PandaAI平台的多策略仿真实践，我深刻体会到：

平台优势明显：可视化编辑、强大回测、详细报告，让策略开发事半功倍

PandaAI平台为量化爱好者提供了专业、易用的开发环境，让策略验证变得高效而可靠。

ps… 策略出来个小bug，有cq2的AI没修复成功，还Pandaai CQ1修复成功了，出现问题可以让多个ai试试。