本周（2026-02-23 ~ 2026-03-02）主要围绕策略迁移与因子研究推进三件事：

1. 将已有策略迁移到 PandaAI，并跑通基础回测；
2. 明确“因子分析”和“策略回测”的边界与衔接；
3. 在可运行框架上，先完成一批基础因子拆分与验证。

本周聚焦两条策略线：

1. JSG策略（股票）
2. 价值趋势策略（股票）

二、本周实际完成情况

2.1 已完成

1. 两条策略已完成基础迁移，并在平台侧完成回测运行；
   
   

2. 已搭建“策略代码 + 因子脚本 + 回测验证”的基础工作流；

3. 已落地两份因子脚本，开始因子化实践：

   • JSG_strategy_factor.py
   • value_strategy_factor.py
     

2.2 当前瓶颈

1. 财务因子接入没有实现；
2. 因子分离与归因还在持续完善，当前以“先可运行、再优化”为主；
3. 现阶段以基础量价因子为主，财务因子作为下一步重点补齐。
   

三、本周核心：因子化研究，策略实现与之前的策略最大的不同是什么？

3.1 核心区别

1. 因子分析更偏研究验证，回答“哪些标的相对更优”；
2. 实盘策略是完整交易系统，除选股外还涉及时机、仓位、执行、风控和成本约束。

3.2 为什么两者结果常常不一致

1. 因子测试环境通常更纯，主要看统计有效性（如 IC、分组收益）；
2. 策略回测叠加了交易约束（停牌、涨跌停、手续费、滑点、风控）；
3. 因子有效并不等于策略收益必然提升，策略收益也不一定只来自因子本身。

3.3 因子在策略中的位置

因子是策略中“信号/排序模块”的核心输入，但不是策略全部。
完整策略通常包括：数据、因子、过滤、组合、执行、风控、评估等模块。

四、当前因子尝试进展（按代码现状核对）

4.1 JSG 因子脚本

JSG_strategy_factor.py 当前已实现的主要是：

1. 收益与波动构造的质量近似分数；
2. 市值规模分数；
3. 波动惩罚后的线性组合输出。

说明：以基础量价逻辑为主，财务因子仍在补充。

4.2 价值趋势因子脚本

value_strategy_factor.py 当前已实现的主要是：

1. 换手率倒数构造价值/流动性近似分数；
2. 20日收益与均线偏离构造趋势分数；
3. 线性组合输出。

说明：当前也以量价字段为主，财务因子仍在逐步接入。

五、PandaAI-CQ2 在本周中的关键帮助

本周迁移和因子提取能推进，PandaAI-CQ2 在多个环节表现还是可以，多试几次，优化提示词大部分都跑通了：

1. 工作流搭建：快速生成“因子分析链路 + 回测链路”的初始框架；
2. 策略迁移：辅助将原策略逻辑重写为 PandaAI 可运行结构；
3. 接口适配：帮助梳理字段与数据口径，减少接口对接时间；
4. 报错修复：根据日志信息定位问题并给出迭代修改建议；
5. 因子草稿生成：在财务因子未稳定前，先给出可运行的基础量价因子方案；
6. 代码解释：对关键节点和代码逻辑做结构化说明，便于回看与复盘。

总结：PandaAI-CQ2 的价值体现在“加速迁移落地、缩短调试闭环、支持因子从0到1起步”。

六、本周问题与改进建议

1. 回测负载较高时运行耗时偏长，当前通过缩短区间分批验证；
2. 上下文不能灵活调整（在回测运行成功的情况下，AI助手如何把log加入上下文），没找到换行的方法（Enter和Enter+Shift都直接发给AI了，怎样换行呢）；
   
3. 超级图表希望增加框选复制/删除等批量操作能力。
   

七、下周计划

1. 继续保证两条策略线回测稳定复现；
2. 在现有脚本基础上完善基础因子分离（动量、波动、规模/流动性近似）；
3. 逐项尝试补齐财务因子；
4. 推进“因子研究 -> 回测验证 -> 复盘归因”的持续迭代流程。