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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。
AI助手多样化实操体验——因子研究与期货回测应用 本周围绕AI助手展开了进一步的使用研究，重点测试了其在因子研究与期货回测两大场景的实操效果，整体操作便捷性较好，同时也发现了几处可优化的细节，现将使用体验整理如下： 一、因子研究：快速生成分析框架，一键运行落地 借助AI助手可直接生成因子分析框架，操作流程简单高效。只需在对话框中明确输入需求，例如“生成量价关系的因子，并限定指定时间范围以规范回测数据”，即可快速得到对应的分析框架。  本次实操中，AI助手生成...
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...
PandaQuantFlow节点介绍 本文档介绍PandaAi开源目录下的所有节点，包括节点的功能、输入和输出参数。 --- 目录 [01-基础工具](01-基础工具) [02-特征工程](02-特征工程) [03-机器学习](03-机器学习) [04-因子相关](04-因子相关) [05-回测相关](05-回测相关) [06-线下课专属](06-线下课专属) --- 01-基础工具 Python代码输入 文件:[code_node.py](https://github.com/PandaAI-Tech/panda_quantflow/blob/main/src/panda_pl...
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  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  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
AI助手–自然语言生成工作流股票策略回测 1.1提需求，AI助手帮忙实现功能 整理自己的需求，提供给AI助手 不单是策略需求，整个模块AI助手都会帮忙创建  运行策略回测，查看结果，使用AI分析策略优缺点  1.2优化策略 使用AI交互，提交优化思路给AI，AI自动帮忙修改代码 ...
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...
 作为上一次期货仿真盘的内测用户，pandaai进步了非常多，不仅推出了自定义代码的专家模式，可供熟悉cta策略的交易者有自我发挥的空间，同时还上线了ai助手，能通过自然语言一键生成节点以及代码，非常有创新性。 先说内测的心得体会 一PandaA内测任务第一周：从零上手AI工作流并利用历史数据进行策略研究 1.1任务背景与...
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 
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。
