前言：上次用布林带+RSI做白银，回测漂亮，实盘拉胯。这次换动量+趋势，把坑踩明白，把流程跑通。量化不是炼丹，是工程。  一、从回测到实盘：动量+趋势策略的落地之路 1.1策略迭代：为什么放弃布林带+RSI？ 布林带的问题：震荡市反复打脸，假突破太多，胜率虚高但盈亏比差； RSI的问题：钝化严重，在趋势行情里提前离场，吃不到大肉； 核心教训：oscillator（震荡指标）在趋势品种上天生吃亏，白银这种高波动品种，得用趋势跟踪思路。...

操作演示 访问平台首页 在官网主页顶部导航栏中，点击“AI工作流”入口。 该模块提供预设策略模板与自动化建模能力，支持多因子模型、机器学习模型及策略回测流程的一键生成。  选择官方多因子模型模板进入AI工作流界面后： 选择官方模板，在策略类型中找到“多因子模板”，点击“查看”  在创建页面中，可直接使用AI助手自动构建模型流程。  运行结束后，可在“因子分析结果”节点中查看图表与统计数据。 ![粘贴的图...

先完成第三周作业 很简单，把之前的策略在超级图表中运行。  是策略，新人踩坑流程全景回顾 1.1自然语言描述分钟级别策略 于上个礼拜，随便的自然语言，AI助手给了我一个“单均线+ATR”仓位管理组合的策略，这次继续想当然，希望复刻一个。  结果不是没交易就是报错，总而言之，看代码助手解释、修改，总算弄懂了。   最后的出来的结果如下:(这里我研究+自以为是地调试了2小时) !...

1.前提提要 前面已经可以让AI助手生成可以跑通的期货回测的工作流，以下截图展示结果，仅供参考。   2.本周内测任务 我利用上面提到工作流连接了仿真盘，并成功启动，但因为在非交易时间，没有数据显示，但能迅速的连接和启动  下次我将在交易时间测试...

量化算子工具类使用文档 本文档汇总介绍了因子编写方法量化算子工具类(公式版)中所有函数的功能、输入/输出说明以及使用示例。所有函数均以静态方式提供，调用时直接使用函数名称，无需添加类名前缀。 示例中均采用如下调用格式，例如： python 返回收盘价序列 CLOSE python 返回CLOSE(收盘价)和VOLUME(成交量)的20日滚动相关性系数序列 CORRELATION(CLOSE,VOLUME,20) python 返回收盘价、最高价、最低价三者的均值序列 (CLOSE+HIGH+LOW)/3 --- 基础因子 |因子名|说明| |-|-| |CLOSE|收盘价...

写在前面：做了两期期货策略，这周咱们换个赛道——打板策略。这是A股最刺激、最考验人性的玩法，也是量化最能发挥优势的地方。我会从零开始，手把手带你搭一套能打板的量化系统，从可视化操作到代码级调试，全流程打通。 一、什么是打板？为什么用量化？ 打板，说白了就是追涨停板。A股有10%的涨跌幅限制（创业板科创板是20%），股价封住涨停后，往往意味着强烈的买盘情绪，第二天大概率有溢价。这就是打板的底层逻辑——赚情绪延续的钱。 但手工打板有几个致命问题： 第一，手速不够。好板往往几秒就封死，人工...

通过ai助手创建策略已经非常完善了，只要描述清楚逻辑都能实现工作流和策略的构建，回测助手AI也非常强大，可以根据回测数据进行调整，虽然不能在方向上作有效调整，但在框架完整下和方向确定的条件下可以不断调优达到方向最高收益比。 本周测试期货合约的模拟实盘，通过LLM微调基本能实现超基本收益的效果。期待后续继续完善。 

一、基础模型 1.1前言 作为一个仅有经济金融统计学基础，但对量化金融几乎不懂的小白，pandaAI仍给我带来了足够的惊喜。前期尝试了很多机器学习，多因子的策略，但由于自身debug能力有限，没能跑出满意的结果，因此本帖选取双均线的期货策略，主要旨在演示用自然语言的从策略到回测分析的整个过程。 1.2基础模型生成 1.用自然语言描述策略  2.查看修改相关参数  1.3生成工作流开始运行 ![屏...

期货回测连接仿真交易 1.1使用自然语言描述需求，使用AI助手生成期货回测工作流 1;  2;  1.2优化策略性能并连接仿真实盘，实现从研究到模拟交易的闭环 1.优化结果;  2.模拟交易实盘; ![d08df0de94919d82383...

由于之前的内测学习对平台已经非常熟悉了，创建因子和构建策略以及调整策略等都可以流畅完成，但是由于金融知识体系的不完善导致不能写出好的因子，多次调整思路来回回测耗费算力有点多。 好在有平台把这套流程打通，不然用传统方式进行代码编写上线测试，数据抓取自行回测在调整不知道要耗费多少时间，平台能帮我省下绝大部分精力全心投入钻研构建好的因子和策略上。这就是马斯克说的第一性原理吧！希望尽快补足知识上的缺失，和大家一起进步，那种成就感因该很不错。![20260301.png](...

一、基础模型 1.1前言 作为一个仅有经济金融统计学基础，但对量化金融几乎不懂的小白，pandaAI仍给我带来了足够的惊喜。前期尝试了很多机器学习，多因子的策略，但由于自身debug能力有限，没能跑出满意的结果，因此本帖选取双均线的期货策略，主要旨在演示用自然语言的从策略到回测分析的整个过程。 1.2基础模型生成 1.用自然语言描述策略  2.查看修改相关参数  1.3生成工作流开始运行 [屏...

如何参加？  请添加小助理，按照引导完成报名 ⬇️开启你的第三届因子大赛征程！  赛事流程 报名入口：👉[点击此处报名第三届因子大赛](https://www.pandaai.online/factorhub/thirdFactorcompetition?channel_id=061) 报名时间：2026年1月31日3月31日 报名与赛事规则了解，为后续因子构建与提交做好准备。 因子提交时间：2026年3月1日3月31日 完成因子方...

一AI助手创建一个可运行的基础工作流，产出回测交易记录 1.1工作流生成 通过AI助手生成策略和回测工作流;  工作流情况;  1.2回测结果 1.生成最终回测记录得到交易记录; 2. 2.这么猛的收益让人震惊; 3.![bc8c92894...

PandaAI工作流-策略帮助文档 PandaAI官方2025年06月23日47520 策略讨论因子大赛代码分享经验分享 框架基本方法 基础方法说明 该策略为事件驱动性策略，需要实现框架中约定的事件回调方法，实现后回测、仿真、实盘通用。 策略头部需要默认引用内置API，运行代码为：frompanda_backtest.api.apiimport，后文不再重复赘述。 策略初始化（必选） 函数：initialize 描述：策略初始化，主要用于初始化策略上下文中的变量，只在策略启动时运行一次 代码 definitialize(context): 参数 字段 类型 描述 context Conte...

一、策略核心思想 在A股市场中，“小市值”一直是一个长期有效的alpha因子。本策略的核心逻辑非常简单直接：买入全市场市值最小的一批股票，并定期进行优胜劣汰的轮动。 通过剔除低价股（避开面值退市风险）和停牌股，我们筛选出流动性尚可的最小市值公司，利用其波动大、弹性高的特性获取超额收益。 --- 二、策略逻辑详解 本策略基于`panda_backtest`框架开发，主要包含以下几个关键步骤： 1.股票池初选 全市场扫描：每日获取当前在售的所有A股名单。 因式过滤：剔除股价低于1元的“准仙股”，防范退市风险。 市值排序：按照`market_cap`（总市值）从从小到大进行精确排序...

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： ...

专家模式的使用 1.1专家模式下可以修改输入节点的实现代码。如图操作了增加节点。进行节点的自定义。 xxxx; 节点设计，运行完成，可以拖拽到开发界面使用。;  1.2节点设计，运行完成，可以拖拽到开发界面使用。 1.![5e6f4f2d9...

写在前面 从0到1搭建一个期货量化策略，踩过的坑比写过的代码还多。这篇文章记录我用PandaAI平台开发「布林带+RSI」期货因子策略的全过程，包括那些让人崩溃的报错、柳暗花明的解决思路，以及最后的成果验收。 1.策略构思：为什么选择布林带+RSI？ 做期货策略，最怕的就是假突破。纯趋势策略在震荡市里反复打脸，纯均值回归又容易死在趋势里。所以这次我想做一个复合因子： RSI：确认动量强度（趋势过滤） 布林带：捕捉价格的极端偏离（均值回归） 共振逻辑：两者同向时开仓，背离时观望 这个组合理论上...

写在前面 从0到1搭建一个期货量化策略，踩过的坑比写过的代码还多。这篇文章记录我用PandaAI平台开发「布林带+RSI」期货因子策略的全过程，包括那些让人崩溃的报错、柳暗花明的解决思路，以及最后的成果验收。 1.策略构思：为什么选择布林带+RSI？ 做期货策略，最怕的就是假突破。纯趋势策略在震荡市里反复打脸，纯均值回归又容易死在趋势里。所以这次我想做一个复合因子： RSI：确认动量强度（趋势过滤） 布林带：捕捉价格的极端偏离（均值回归） 共振逻辑：两者同向时开仓，背离时观望 这个组合理论上...