做完了测试 今天做完测试，感觉Pandaai极大地方便了量化，降低了门槛，期待解锁更多功能。

在对白银期货配对套利回测的过程中，让我体会到理论与实践结合的重要性。 今天拿这个基于AG2604和AG2602合约的价差交易策略，进行实盘回测，让AI帮我解释交易逻辑，最后也搞明白这是一套遵循着经典的均值回归逻辑——当价差偏离历史水平时建仓，待价差回归时平仓获利的交易策略。 然而在修改代码的过程中，我发现几个关键问题：价差阈值的比较单一，简单的固定数值可能无法适应市场不同阶段的波动特征；这个策略的交易成本也完全忽略，后面添加随机增加交易成本和成交概率。 这次实践让我明白，一个能在回测中盈利的策略，距离实盘盈利还有很长的路要走。未来我需要更深入地研究价差序列的统计特性，加入动态风险控制模块...

从视频中学习操作，比较容易上手，还没有实盘，明天盘中试试    

用仿真盘做策略验证，很多人仍停留在单线测试——但实战中市场信息纷繁交织，单一策略容易失效。多策略独立并行、实时同步运行，让仿真环境高度逼近真实交易复杂度。 在PandaAI的仿真体系中，同时推进着三套策略引擎： 多空转仓调控仿真，专注仓位切换的时机把握； 多周期浮动止盈，动态适配不同行情阶段的盈利目标； K线形态触发交易，对特定价格形态进行自动化响应。 它们在同一账户下互不干扰，却共同构建出一个更立体、更接近实盘的模拟环境。这不仅提升了验证效率，更关键的是，能看出策略间的协同与对冲效果...

一因子原理 我们先明白一个原理，主力一定是在低位建仓，一定是在波动小的时候建仓，不会在暴跌，暴涨的票建仓，反之如果建仓，那之前被套的不就解套了？大资金就成接盘侠了。所以也产生了一个反人性的逻辑事实，就是是因为他们建仓，所以那里才成为低位。 二利用原理反推因子规则 接着前面的话说，要规避掉暴涨，暴跌的票子，那么就是在大盘里面找价格比较稳定的，赌主力要拉这个票，于是我让ai帮我写一个策略，就是找价格稳定的来投资，代码： classStabilityRankFactor(Factor): de...

一引言 本文基于下述研究框架撰写： [基于机器学习的多因子选股策略](https://www.joinquant.com/view/community/detail/7a63b350815f79bfd4d83ab22d0f291a?type=4) 1.1研究背景 当前市场处于经济弱复苏、流动性宽松与高波动并存的复杂环境之下。投资者对收益的需求与对风险的规避形成张力，使得策略分化格局愈加明显。在这样的市场背景下，小市值股票凭借其高弹性在反弹行情中具备出色的表现潜力，而红利低波股票则依靠其高分红特...

多策略调整与优化 1.1期货多品种重要性 本人是期货多品种交易员，根据自己多年学习和实盘得出一些经验，同时说明一下为什么需要期货多品种。期货采用多品种策略，不是为了单纯地增加交易机会，而是为了构建一个更稳健、更具生存能力和更高风险收益比的交易系统。它是专业交易者和机构从“单兵作战”转向“团队作战”的关键一步。; 以下是为什么需要多品种策略的详细原因，从核心逻辑到具体益处展开： 一、核心逻辑：分散与平衡 二、具体原因与优势 分散风险（最根本的原因）-- 平滑资金曲线（提升投资体验和风控） 策...

一周测内容-多品种和设定时间交易 1.1多品种和设定时间交易重要性 做多品种的核心目的不是“多赚钱”，而是“活更久、赚更稳”。 一句话比喻：不把鸡蛋放在一个篮子里，但更重要的是，把篮子放在不同的车上，走不同的路。 三大关键原因： 分散风险：不同品种（如螺纹钢、黄金、股指）受不同因素驱动。一个“出事”（如政策打压），其他可能不受影响甚至受益，避免账户被单一市场“击垮”。 平滑曲线：品种走势不同步（低相关性）。当A下跌时，B可能上涨或横盘，整体资金曲线的波动和回撤会大幅降低，投资体验和风...

最近在研究时间序列分析时，读到一篇关于相空间粗粒化的论文，让我对符号动力学产生了浓厚兴趣。作为量化交易者，我们总是在寻找市场转折点——从上涨转向下跌，从震荡转向趋势，从高波动转向低波动。传统的技术分析往往基于价格的绝对数值，但符号动力学提供了一个全新的视角：不要纠结于具体的价格，而是要关注状态的转换逻辑。 这个思路很有意思，让我想起做高频交易时的一个困惑：同样是上涨10个tick，在不同的市场状态下意义完全不同。如果我们能够准确识别和预测状态转换，是否就能在关键时刻抓住机会？ 为什么要关注状...

一一级标题【多策略调整与优化】 1.1二级标题应用实现 与AI对话修改程序，试着运行起来，目前还有两个程序没有交易 最近工作很忙，行情很疯狂，没有时间详细修改策略！  1.2二级标题功能修改与提升建议 目前还有两个运行程序没有交易，没有仔细查看为什么没交易，最近没有时间查看原因！ 只能在功能上提出一点优化建议。比如： ...

【回测策略实战检验】3周 导入策略以及运行策略非常方便。

在PandaAI上的第一次量化尝试 在PandaAI（pandai）上尝试了次平台上的“从0到1”的量化尝试：不追求多复杂，先把一套能跑、能看、能回测的策略搭起来。这里记录一下我的第一手体验 总的来说，有如下一些优点 -写代码的地方、看效果的地方、做执行的地方，基本都能在一个平台里闭环。 -可以使用平台的ai助手直接修改交易代码，目前主要py，看起来一些小的功能和改动都是正常的。 -整个平台依托于远程网页，可以在任意有电脑的地点登录，将一般自己部署vps之类的与交易相关不多的都屏蔽了。专注交易。 后续我继续试用，看看策略具体的一些运行效果，以及调试迭代过程中继续体验

引言 在Niederhoffer和Osborne的证券交易所的市场做市与价格反转(1996)一文中，作者通过观察并举例股票价格在连续交易的变动ΔYt-1，ΔYt试图寻找在时序上的运动规律，并且得出如股票价格的短期波动并非完全随机，而是由市场制造机制和投资者行为共同塑造等结论。其中，作者认为股票价格在高频数据中存在显著的负自相关特性，即前一期价格ΔYt-1上涨会增加本期ΔYt下跌的概率，反之亦然。作者将这种现象归因于交易所做市商制度和限价订单簿的非均匀分布等市场微观结构因素。另外一个相对更近期的例...