一 策略优化与逻辑改进

1.1 生成工作流

• 向AI助手提需求；
• 提示词如下：用于白银期货（AG）主力合约的 1 分钟多空双向趋势突破策略：自动选择当前连接的期货账号和主力连续合约，维护滚动 1 分钟历史K线，基于宽通道（50 根 K 线高低点）+ ATR(20) 计算入场区间与波动；在价格接近或突破通道上下轨且符合长周期均线趋势过滤（MA100）时做多或做空，仓位按 ATR 止损距离控制单笔风险约 0.5%，单次开仓占用资金不超过 3%，止损为 2ATR、止盈为 4ATR，并记录持仓期最高/最低价进行移动止损与止盈，支持在反向信号出现时先平仓再反手开仓。
  

1.2 策略优化

策略采用了基于K线宽通道、ATR(20)及MA100趋势过滤的逻辑。

• 逻辑优化： 为了降低回测中的波动，将单笔风险控制在仓位的 $0.5\%$。
• 改进思路： 引入了 2ATR 止损和 4ATR 止盈。同时，在 图片2 中可以看到，经过参数微调后，年化收益率达到了 $22.34\%$，最大回撤控制在 $-0.05\%$，夏普比率表现极佳（$11.24$），说明策略在特定周期内具有高度稳定性。
• Bug修复： 独立修复了信号触发与实际下单之间的频率对齐问题，确保“回测频率（1分钟）”与实盘保持一致。
  

1.3 创建仿真账户

• 操作过程： 在平台「账号管理」中新增模拟账号。
• 状态确认： 已成功创建编号为 2261 的模拟账户，用于接收策略生成的交易指令。
  

1.4 连接仿真实盘

• 工作流关联： 通过“Python代码输入”节点连接“期货回测”节点，最终输出至“策略回测结果”。
• 启动配置： 选择「期货仿真交易」模式，将已调试好的工作流与上述仿真账户进行关联。
  

1.5 监控实盘运行与问题排查

这是本次测试的关键阶段，通过 图片4 和 图片5 的日志分析，发现了核心技术障碍：

• 日志观察： 左侧日志区频繁抛出 ERROR。
  错误1（图片4）： buy_open 下单失败 … 信息：不存在当前期货账号。
  错误2（图片5）： KeyError: ‘2201’。
  原因分析： 1. 账号映射失效： 程序尝试向 ID 为 2201 或 2208 的账户推送指令，但该账号未在当前实盘环境中正确激活或存在配置冲突。

2. 合约匹配问题： 针对 AG2606.SHF 和 CU2604.SHF 的报单由于账号连接问题被系统拒绝。
   

1.6 总结

虽然本周测试没有完全跑通，可这正是内测用户存在的意义：即和PandaAI一起找出系统的不足，并提供给工作人员有待改进的bug。这很符合互联网的逻辑：不断改进、不断更新、不断完善。