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。

<fontcolor="brown"一、引言</font <fontcolor="red"强化学习已经开始“闯”量化！</font  在参加《量变学院》第五期线下课程后，我首次接触到AlphaGen这一基于强化学习的公式化Alpha因子挖掘框架。其核心思想是通过策略梯度方法（如PPO算法）自动生成具有协同作用的Alpha因子集合，从而提升量化投资策略的性能。为深入理解《GeneratingSynergisticFormulaicAlphaCollec...

1.1一些思考 世坤的alpha101给大家展示了因子如何变成表达式，那怎么快速生成表达式是一个问题 普通的量价因子和基本面因子效果一般，能不能通过遗传的方法让他们产生新的因子; 1.2遗传算法基础 1.背景概念 遗传规划是一种启发式的公式演化技术，通过模拟自然界中遗传进化的过程来逐渐生成契合特定目标的公式群体，适合进行特征工程。将遗传规划运用于选股因子挖掘时，可以充分利用计算机的强大算力，同时突破人类的思维局限，挖掘出某些隐藏的、难以通过人脑构建的因子。在量化多因子选股里，大家最关心的一...

PandaAI的第一周内侧体验 作为一个5年的主观交易员，在听到量化交易可以模块化进行研究回测，我是不太相信的。但是当我打开pandaAI的网页以后，颠覆了我对量化交易的认知。之后就加入pandaAI的群聊，也拿到了内侧名额。所以我来聊聊拿到了内侧名额后的第一周体验。 1.1操作体验 如你所见，内置了很多模块化的设计（如果你有编程基础，也可以自定义），也有很多机器学习的模型。之前我自学了一点机器学习和Python的入门课程，当然是偏向于理论的，但实践能力一直很差。虽然花费了大量时间练习，但也很...

第四周多品种交易策略的实现与调优过程 这次实盘模拟交易策略使用多品种趋势跟踪方法，基于1分钟K线价格与10周期均线的关系进行决策。策略核心逻辑简洁明了：当价格突破均线时开仓，当价格回归均线另一侧时平仓，适用于黄金、铜、螺纹钢、焦炭和动力煤等多个期货品种。 策略开发过程充分体现了与AI协作的高效性。最初版本仅包含少数品种，通过向AI助手提出“增加交易品种”的需求，系统迅速给出了扩展建议。正如第一次编码截图所示，AI不仅提供了新增品种的合约代码示例，还详细解释了各品种的交易特性，帮助完善了品种配...

一一级标题网站大部分内容非常直观 1.1二级标题导入策略 xxxx;一开始找不到入口，询问过老师之后对整个页面更加熟悉了 xxxx;跟着视频教学学习了如何导入、修改以及保存我的策略；并且运用PandaAI学习我对于策略不太熟悉的地方  1.2二级标题运行策略 1.xxxx;在超级图表中，学习了如何创建账号，在实盘中运行策略 2.xxxx;学习如何出入金;整个过程非常流畅，操作简单易懂 ![184194a01...

【内测心得】第一周策略尝试 首先，感谢PandaAI提供了这次尝试的机会，还要感谢内测的工作人员无微不至的讲解与说明。 让我在很多环节得到了指导与帮助（新手友好型）。下面记录了我本周的测试过程。 1策略编写 尝试均线策略的编写 在代码编写这一块儿，CQ2是个好助手，当你打出“代码含义”，他就能帮你准确清晰的描述出代码的框架与逻辑；  这次我让他修改了代码逻辑，从双均线改为10个bar的单均线策略，他也一次性改完，并可以成功运行。  ...

因子合成的实践和方法 使用GPlean训练出来的一些因子表达式存在很高的相关性，当卡掉相关性以后我们要做因子合成来提高信息的有效性，这次介绍一些常见的合成方法。 1.1因子相关性处理 这一步的核心在于我们如何发现刻画并解决因子间的多重共线性（风格集中暴露）的问题。并最终实现alpha之间相互对冲关系。 首先是识别共线性问题，可以使用VIF检验 VIF检验（方差膨胀因子检验） VIF（VarianceInflationFactor）是用于量化回归模型中自变量之间多重共线性严重程度的指标。它衡量了由...

一一级标题网站大部分内容非常直观 1.1二级标题导入策略 xxxx;一开始找不到入口，询问过老师之后对整个页面更加熟悉了 xxxx;跟着视频教学学习了如何导入、修改以及保存我的策略；并且运用PandaAI学习我对于策略不太熟悉的地方  1.2二级标题运行策略 1.xxxx;在超级图表中，学习了如何创建账号，在实盘中运行策略 2.xxxx;学习如何出入金;整个过程非常流畅，操作简单易懂 ![184194a01...

修改代码  frompanda_tradingimportSRLogger defSRLogger.info("initialize") 在我连接到仿真账户时，能够看到关键信息的输出

第一次用pandaAI，感觉复杂的量化工作，可以用大模型工作流来，方便完成，希望这款高压工具可以适合，中国散户，市场应用前景就更加广阔

一、感谢平台给予的信任 加入PandaAI仿真测试群已有四周，从一开始的懵懵懂懂，到现在能够熟练使用，是平台及老师的信任以及耐心的指导，策略在交易时间运行能够生成交易节点，自动买卖，减少人为干预，避免因情绪化导致的失误，在风控方面只要有严格的交易逻辑，能够做到止盈止损离场，再次感谢平台以及各位老师辛苦的付出，对我今后期货交易绝对有帮助 二、本周遇到的问题 本周在交易策略修改中遇到了报错问题，经过与AI对话很快解决了问题并且能够顺利使用，对于我这种程序小白来说特别友好，在国家大力推行人工智能的今...

优秀的AI量化普及仿真软件平台1 1.1传统算法和机器学习的融合 由于博士期间做管理学和AI交叉融合的研究，然而AI让我非常惊喜经验，管理学却让我无比痛苦。因此毕业以后，不再从事管理学，而是决定寻找AI的其他研究方向。尝试过AI机器方向后发现这个方向还有中期来难以克服的困难导致其不能投入工厂工作，这意味着中短期内很难转化为生产力，此外也需要补充非常多机械自动化的基础知识，专业壁垒较大;后来同学推荐AI量化方向，这个方式与博士期间的研究基础相通的更多，并且学透以后能够尽快转化为生产力，因此自学已经三五个月了。这个方向的传统算法比较受限，如VARMA主要是基于线性拟合特性来进行时间序列预测，而...

一多品种和设定交易时间 1.1AI协助修改策略  1.2模拟实盘仿真  1.3实盘详情 

各类机器学习模型常见的应用场景 1.1机器学习在量化交易当中的底层逻辑 -量化交易的核心是通过数据，统计，找出市场的规律，从而预测市场走势， 常见的规律有线性规律与非线性规律， 而机器学习就像一个“数据翻译官”，能从海量金融数据中找出非线性规律 核心逻辑：用历史数据训练模型，让模型学会“识别”数据中的模式（如价格波动、因子相关性等），再用这些模式预测未来市场变化，辅助交易决策。 1.2二级标题 1.二、常见模型原理与应用场景 1.决策树（DecisionTree） 原理： 像“层层问答”的流程图，通过不断问问题（如“价格是否突破20日均线？”“成交量是否放大？”）将数据分成不同类别。 ...

今天在PandaAI上做了回测的测试，非常方便，json文件导入后一键就可以完成，目前已经做了3个测试，感觉还是很有收获，希望pandaAI越做越好。

今天做了第4次测试 1.期货多品种-仿真  2.设定时间交易_仿真  3.运行结果如下  AI量化的效果还是挺好的，希望以后可以多做做A股的量化

傅立叶变换的核心能力，与Twap与Vwap的案例结合 傅立叶变换的本质是“将时域信号分解为频域信号”——简单说，就是把“随时间变化的价格/成交量数据”（比如1分钟K线的价格序列），拆解成由不同频率（周期）、振幅（强度）、相位（时间偏移）组成的正弦波叠加。 其核心价值在于：把“难以直接量化的‘趋势/震荡/周期性’”，转化为“可精准计算的频率特征”。例如： 低频成分：对应长期趋势（如1小时级别的慢涨/慢跌）； 中频成分：对应中期震荡（如15分钟级别的来回波动）； 高频成分：对应短期噪音（如1分钟内的...