期货回测与模拟盘对接 1.1使用PandaAI小助手生成想要的策略和回测周期  这里我用了MACD和MA（EMA20，EMA60和EMA100）进行合并信号生成并在白银主力合约上进行回测 1.2根据回测结果AI分析进行调参  通过放宽条件使交易更容易发生，避免因为条件过度约束导致买入卖出严格（在合适条件下不发生交易）。 回...

【内测心得】模拟盘测试-3 这次更新了一个很实用的功能，回测代码和模拟盘代码可复用，不用手动修改账户！ 本周的策略是期货跨期套利和MACD 期货跨期套利_仿真 交易标的：白银期货合约 核心逻辑： 开仓：当两个合约的价差绝对值超过预设门槛（`spread_threshold_open=25`）时，买入价格较低的合约，同时卖出价格较高的合约。 平仓（止盈）：当价差收敛到较小水平（`spread_threshold_stop_profit=15`）时，同时平掉两端头寸。 平仓（止损）：当价差...

构建思想 经典布林线指标在日线级别的传统用法，通常被视为价格通道的突破信号或回归信号。然而，直接使用股价触及上下轨的简单信号，往往面临信号频繁、稳定性差的问题。其深层原因在于：布林线的宽窄反映了市场的波动状态，而在不同波动状态下，股价触及上下轨所蕴含的交易含义存在显著差异。因子切割论提供了一套系统的方法，将这一“矛盾”转化为可量化的精细结构。 思维逻辑 我们希望构造一个因子，能够准确表达布林线的“回归”与“突破”在不同市场环境下的有效性。核心思想是：将股票的日度收益率按照“布林线位置”进行切割...

Learnthenewpolicy 1.1Multi-periodtradingpolicy 该代码实现了一个期货交易策略的基本框架，包括初始化、盘前、交易、盘后四个部分。策略使用分钟数据来判断是否开仓或平仓。交易逻辑基于移动平均线：在没有持仓时，如果当前价格高于两条均线，则开仓买入；在有持仓情况下，如果盈利或亏损达到一定点数，则进行平仓。 1.初始化部分(initialize)：初始化操作，如设定一些初始日志 2.盘前准备(before_trading)：盘前准备操作，可用于检查策略初始化状态。 3.交易时段(handle_data)：根据当前分钟选择合约并从API获取分钟行情数据，计算均...

策略生成调整实盘回测全流程操作 1.1AI助手生成根据自然语言生成工作流后，运行工作流根据运行情况：如代码问题就用AI助手修改代码问题，若是策略逻辑和指标需要调整就用AI助手进行工作流修改调整，以至达到最佳效果。 有些还能通过AI分析回测结果详情形成分...

上次分享一个我最近在PandaAIQuantFlow里做的期货策略实验：用动量与波动率构建复合因子，先做回测验证，再连接仿真交易观察执行效果。 这次来分享一下思路提供各位参考。这个策略表面上看是“动量因子组合”，但它并不是那种简单追涨杀跌的直线型趋势系统。 它更接近一种：在中短周期价格偏移中寻找相对有质量的回归机会，并通过波动率、流动性和趋势质量做过滤。 所以它的交易特性，实际更偏向一种受约束的均值回归风格，而不是裸奔式趋势追逐。 --- 一、研究出发点 做期货因子时，我有一个很现实的观...

量化工作流水线 一、策略部分 导入代码 连接期货回测 连接查看回测 运行并查看回测是否成功 二、仿真盘部分 1.创建仿真盘 2.在仿真盘中接入策略 3.可有3个仿真盘，每个盘中均可接入一个策略，可以并行运行 

为什么要做日内策略 之前在大A做指数增强，主要是微盘指数增强。从长期看，这可能是大A里相对更稳的贝塔，但也难免受周期影响，可能出现持续数月甚至半年的风格中断，进而导致收入中断。结合各个群的讨论和看到的资料，我认为高频策略不仅大约3个月就能验证有效性，而且有望带来更持续的收入；同时，alpha也更多沉淀在高频数据中，参与者相对较少。最终决定在已有β基本盘的基础上，再做一套高频或日内策略。 选择什么标的 在大A只能T+1，但有个比较特殊的存在：30年期国债ETF，零手续费、零佣金，支持T0交易...