<fontcolor="brown"一、引言</font <fontcolor="red"Python的核心不是“炫技”，而是“实用”</font  到此，我们已探讨完Python核心且重要的知识点，涵盖数据结构、流程控制、函数用法、类与对象，以及Numpy、Pandas等常用库。而在本次“Python进阶2”的内容中，我们将进一步介绍Python的其他高级用法与科学计算库——不仅会讲解Python风格（Pythonic）及各类高级编程技巧，还会重点...

<fontcolor="brown"一、引言</font <fontcolor="red"统计是量化分析中的核心关键环节！</font  上次介绍过统计学的重要性，还说明了它的词源的和古代国王必修课的背景知识。从这次开始，我们正式进入统计基础部分，现在也是时候换一种思路学习统计学了。 对我而言，因为在学习量化的过程中必须攻克统计学这道难关，所以几年前我强迫自己报名了《中级统计》考试。该考试的教材内容包含统计学与数据、数据描述、参数估计、假设检验等章...

踏入天山老妖QuantFabric教程的技术巅峰——HFTrader高频交易系统，这是整个学习旅程中最激动人心的核心篇章。如果说前面的环境搭建、工具配置是在打地基，那么HFTrader就是真正的速度与技术的终极较量。在这个以纳秒计算的高频交易世界里，1008纳秒的最小延迟和4184纳秒的最大延迟，每一个数字都代表着技术实力的极致展现。 HFTrader作为QuantFabric量化交易系统的高频核心，承载着将毫秒级市场机会转化为实际收益的重任。从四线程架构设计到CPU亲和性绑定，从无锁队列优化到多层风控体系，每一个技术细节都在诠释什么叫"细节决定成败"。这不仅仅是一个交易系统，更是现代金融科...

<fontcolor="brown"一、引言</font <fontcolor="red"文科生学量化需要学编程吗？</font  上次我们已经学习了Python安装与配置的相关内容。这次将运用已学的编程知识，简要介绍Python的4个基础模块：数据结构、流程控制、函数用法、类与对象。在开启编程学习之旅前，我们需要明确为什么要学编程，以及该怎么学。 <fontcolor="brown"二、编程</font <fontcolor="darkblue"为什...

一、参与背景：为何加入PandaAI种子用户计划 当我看到PandaAI发布的"仿真实盘种子用户招募"计划时，立刻被其中"定义量化新工具"的愿景所吸引。与普通产品内测不同，这次招募明确提出寻找"战友"而非单纯"用户"，强调与真正沉心做策略、懂交易的实践者共同打磨下一代量化工具。这种共创模式让我对PandaAI团队的专业态度产生信任，于是毫不犹豫地提交了申请。 作为有一定量化交易经验的参与者，我特别看重计划中提到的几大专属权益：5000+初始算力包可无门槛支持策略回测和仿真实盘交易；产品共建者身份能让建议直达产品核心团队；还有与产品团队、资深策略开发者同群交流的机会。这些权益不仅实用，更体现出P...

⭐️内测心得 最近拿到PandaAI量化平台的内测名额，抱着试试看的心态把从策略导入到仿真实盘的流程完整走了一遍。说实话，之前折腾过几个平台，要么环境搭半天，要么界面找半天按钮，这次是真的有点惊喜——整个过程顺得让我怀疑“量化还能这么简单？” 最爽的就是这流程顺畅多了：模板一拖就进来，想改两行参数点几下就存好，接着建个仿真账户、划点钱进去，一键开跑，日志和成交记录直接就出来了。以前手动交易的时候，得一直守着屏幕，怕错过信号，一天下来眼睛累得不行；现在全让策略自己跑，看着它该下单就下单、该平就...

<fontcolor="brown"一、引言</font <fontcolor="red"Python是一种“胶水语言”，能够整合多种库与工具！</font  Python是“胶水语言”，能够将各种不同的库和工具粘合在一起，创造出强大的解决方案。 在上一次的介绍中，我们已经讲解了Python基础的4个模块（数据结构、流程控制、函数用法、面向对象）；本次将聚焦Python的进阶使用方法，以及数据分析领域的核心工具库。对于刚开始接触量化分析或数据分析初...

一流程测试 按照视频提示进行测试，视频讲解的非常详细，每个环节都能够快速完成，期待下一步的内测。 1.1二级标题 xxxx; xxxx; 1.2二级标题 1.xxxx; 2.xxxx;

一【内测心得】第一周打卡：PandaAI仿真盘初体验 作为PandaAI的第一批内测种子用户。收到内测资格后，我第一时间尝试把我在本地Python环境里的策略移植到PandaAI上。相比于普通的Backtrader回测，PandaAI的仿真盘确实多了“实战味”。简单聊聊我的使用感受。 1.1操作体验： 整体流程比较丝滑，直接导入官方提供的仿真json模版开始的。 双点python控件，查看代码。让AI助手，解释了下代码。 ![ad90db69d3387865523e2df6ec397b1b.p...

内测 官方给的指导很具体，按照官方给的指导文档或视频教程，很顺利的完成了仿真实测。 1.1策略编写  使用简单的ai交互，用自然语言的方式写出策略 我是用突破前高买入，跌破前低卖出 1.2添加仿真账号  在账号管理的上面很容易就可以增加想测试的策略的模拟盘![a2224220576e38ba846b406827d6a015.p...

量化交易第一步 按照视频介绍和流程，今天完成了第一笔交易。 基础操作流畅度：建议优化入金显示速度，目前入金有延迟显示的情况。 界⾯布局合理性：建议工作流截面加入一键启动功能，直接跳转至超级图表交易界面。 超级图表截面建议点击合约后显示分时小框。 功能引导清晰度：暂无，ui很漂亮 

继续跟着天山老妖的QuantFabric教程深入学习，这次聚焦于开发环境搭建的核心组件——Qt和CMake的安装配置。如果说前面的基础环境搭建是地基，那么Qt和CMake就是框架的主体结构。没有稳固的开发工具链，再好的策略想法也无法落地实现。 这次的学习让我深刻体会到，量化交易系统开发不仅需要扎实的金融知识和编程技能，更需要对开发工具有深入的理解。特别是在Linux环境下配置图形化开发环境，每一个细节都可能影响后续的开发效率。从版本选择到环境变量配置，从账户验证到套件检测，看似简单的安装过程实际上蕴含着丰富的技术细节。 Qt安装：图形化开发的基石 版本选择的策略考量 在Qt的版本选择上...

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

[内测心得】AI助力轻松实现策略 1新建策略 遵循官方指南添加策略模板后，只需向PandaAI助手清晰阐述你的策略逻辑，接下来令人惊喜的一幕便出现了——AI将自动为你生成完整的Python策略代码，让你可以更专注于策略本身的设计与优化。  2实盘模拟 2.1建立虚拟账号 建立好自己的虚拟账号，下一步就可以模拟实盘运行啦  2.2启动实盘模拟 打入资金，启动实盘运行看看自己创建的策略接下来几天收益怎样吧 

--- 吐槽： 公式我习惯用latex打，但是好像上下角标有问题，编辑界面是正常的，比如最后一行，但是实际上网页显示不出来，我用图片替换了一部分，然后我发现图片大小也没法改，看得很丑，已经告诉it了，先凑付看吧，等改完再说吧。 --- 引言 金融世界本质上是一个由不确定性驱动的大规模、实时的“数据实验室”。每一天，全球市场都在产生海量的数据——股票价格如心跳般起伏，宏观经济指标牵动着亿万资金的流向，公司财报则像一次次突然的“...

<fontcolor="brown"一、引言</font <fontcolor="red"想成为王者，必须懂统计</font  此前已经写过几个关于量化分析“代码篇”的分享，接下来要进入的，既是量化领域的核心内容，也是我们很多文科生觉得难度最大的“数理”部分，而我们“数理”的第一站，就是“统计学”。  在量化分析的数理基础里，线性代数、微积分、概率统计、计量经济等缺一不可，但其中统计检验直接关系到数据结论的可靠性——...

继续深入天山老妖的QuantFabric教程学习之旅，这次的内容涵盖了两个关键主题：Git子模块的管理实践和C单例模式的设计实现。看似技术细节各异，但实际上都体现了系统工程中的核心思想——模块化管理和资源统一控制。 在量化交易系统开发中，代码组织和架构设计的重要性不言而喻。Git子模块解决了多团队协作中的代码复用问题，而单例模式则确保了系统关键组件的唯一性和一致性。工程实践中的每一个设计决策，都直接影响着系统的可维护性和稳定性。 这次学习让我深刻认识到，量化交易系统的复杂性不仅体现在算法策略上，更体现在工程架构的精细化管理。从版本控制到设计模式，从编译构建到资源管理，每一个环节都需要深入的...