Agent探索体验与优化建议 一、近期体验与感受 这周开始深入研究并使用Agent进行辅助开发，整体的体验令人印象深刻： 1.极致的反馈速度：系统的响应和反馈非常快，几乎消除了传统开发中等待和查阅资料的停顿感。 2.极佳的沉浸感与“爽感”：由于反馈的即时性和高质量，极大地维持了开发的“心流”状态。目前依然处于这种深度的沉浸当中，使用过程非常有爽感，体验到了AI结对编程的巨大潜力。 --- 二、优化与改进建议 在深入使用的过程中，针对部分交互体验和上下文管理，提出以下两个优化建议： 1.“启动工作流”交互手感优化 现状：目前在点击“启动工作流”按钮或触发该动作时，整体的交互“手感”...

第1节期货策略构建与回测 AI助手生成策略代码与回测工作流 策略构建与回测的提示词输入 xxxx; AI助手成功创建工作流  启动工作流并成功完成回测  查询回测结果  发现结果异常，似乎没有交易操作，查看交易详情，发现页面空空如也  进一步查看日志，发现确实没有任何开仓与平仓动作  打开代码节点，向A...

创建期货回测工作流 进入AI工作流界面，创建新的空白工作流面板，在AI助手的对话框里提示词输入  AI助手完成工作流创建  运行工作流并查看回测结果 回测运行完成  查看回测业绩  查看交易开平仓详情  策略收益不佳，让AI助手帮助修改 修改建议输入  确认修改内容  重...

1、回测时频繁相似报错 ai助手对话时，对得到策略进行启动运行时多次，都会得到相似的报错，且ai自动修复无法解决，该问题特别出现在当我想要以自然语言具体地描述一个可能稍微复杂的策略时会出现报错， 初始报错   ai修正后报的错  ![522...

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...

1.本周主要任务连接仿真交易 将回测好的策略连接到模拟账户，进行仿真交易，为实盘做准备。 1.进入平台首页的「超级图表」，点击下方「实盘」标签页。 2.创建模拟账号:通过「账号管理」添加一个模拟交易账号。 3.创建实盘连接:点击「创建实盘」。 4.在弹出的窗口中，选择您刚刚运行并确认无误的工作流，并关联到您创建的模拟账号。启动后，策略即开始在仿真环境中运行。 2.存在的问题： 因为本周新构建的策略在线性因子构建上存在问题，，且反复AI修复无结果，所以采用了上周的策略去连接仿真交易。具体问题工作...

一专家模式使用 1.1相关流程图 ; ;  1.2布林带趋势跟踪，结合tr以及atr进行的策略研究 1.xxxx; 1.3存在一个创建的模型出现后端接口错...

录制：期货回测连接仿真交易 日期：2026年2月28日（周六）17:4718:07（GMT+08） 视频教程直达： [期货回测连接仿真交易](https://ncn9g4d5xvof.feishu.cn/minutes/obcn5wb26df6mc98op9k9kkk?from=ai_minutes) 步骤1｜创建基础工作流 目标：利用AI助手快速生成一个可运行的期货回测策略工作流。 操作步骤： 1.在平台首页点击「新建」「空白工作流」。 2.在画布右下角打开「AI助手」。 3.在对话框中输...

一双均线趋势跟踪 1.1第一版提示词 写一个期货回测框架，策略使用日双均线趋势跟踪，交易逻辑需结合动量和波动率，在螺纹钢、苹果、白银、黄金四个品种的主力合约测试，资金取，四个品种都开仓的时候达到的资金利用率，然后每个品种具体手数需要根据ATR来计算对应收益的手数，每个品种在同等的情况下计算的收益需要差不多一致。 1.2交易图  ![21abf22b482220b8aa6b0799274a88eb.png](...

PandaAI平台专家模式内测体验：释放量化交易的可能 专家模式不仅提供了强大的回测功能，更重要的是它赋予了用户前所未有的自由度——自定义节点。  一、开箱即用的专业回测体系 初次接触专家模式，最直观的感受是其完整的回测工作流： Python代码输入：提供了专业的代码编辑器，支持语法高亮和AI辅助编写，最大支持10000行代码输入。更重要的是，系统会自动进行语法检查和危险代码检测，确保代码安全。 股票回测：支持设置初始资金、基准指数、佣金率等参数，回测频率可...

期货回测，EMA20均线，沪银2025年数据，1分钟周期  请将交易手数改为1手  回测结果  查看日志 

在做沪深300股指期货跨期套利策略的时候，使用的是平台默认的模拟期货账户，如图  实际回测也能跑通，但是最终回测没有回测结果，查看日志发现下单异常:'ftfirsttransmargin'的报错，如图  经过多次人工智能修复仍不能解决，索性我就重新新建空白文档，重新根据跨期套利的原理进行工作流生成，经过多次修改，把其它问题都解决完后，又出现了下单异常:'ftfirsttransma...

 ai助理生成工作流并回测

一海龟交易法则 1.1提示词 1、帮我生成一个期货策略回测的框架，策略逻辑是通道突破策略，基于海龟交易法则，在螺纹钢和白银主力合约上测试，时间范围是2025年。 2、帮我调整保证金为1000000，帮我处理资金管理，根据对应的ATR计算开仓手数，两个品种需要平均分配。仓位风险在40%以下。 1.2示意图  xxxx; 1.3实...

一内测第4周功能的使用 本周先初步尝试使用了专家模式，但由于本人缺乏代码基础，对我这个小白来说，可能还是要借助其他AI来完成，然后又重新尝试加入新的节点以及后续的期货回测，进一步完善了前几周的任务   

专业模式：  增加一个节点：  将节点放入画布：  小技巧：拉出一根线后放手会弹出一个候选框  回测结果： 

PandaAI助手辅助白银期货量化策略生成与优化实操 随着金融科技的快速迭代，AI工具已成为量化投研领域的重要辅助手段，能够快速生成交易策略、分析策略短板，大幅提升投研效率。本文结合2025年下半年白银期货主力合约量化策略的实操经历，详细记录AI辅助策略生成、问题排查、优化迭代的全过程，分享实操心得与思考，为同类量化投研从业者提供参考。 一、初始策略生成：AI赋能快速落地，但收益不及预期 本次投研聚焦白银期货主力合约（参考沪银主连行情特征），核心目标是构建一套仅做多的双直线量化交易策略，...

由于之前课程介绍了这个专家模式，并没有实际使用过，借助这次测试机会实际体验了一把；对于计算机专业的朋友来说比较友好，可以更灵活构建工作流节点，并更细致的调整参数和执行逻辑，可以把实际想法完全一模一样的落地执行。在专家模式里可以很直观的了解项目每个节点的执行逻辑，并执行单个节点测试。 可能还不熟悉因子构建和节点的使用导致没有跑通线性因子构建工作流，希望在继续测试和同学们的相互学习中继续提高。 

一、一些细节挖掘和分享： （√）表示好用，（×）表示有优化空间。  1、（√）“详情”：关于节点的说明写得很清晰，好评。 2、（√）“画布定位”：能很方便地找到画布中的位置。  3、（×）“AI助手”：工作流界面的AI助手似乎不是那么智能。 首次指令输入，工作流生成完成，就相当于搭建了一个包含内容的主体框架。 需要注意的是，再次与工作流界面的AI助手对话，会生成新的工作流，覆盖旧工作流。 因此，主体框架和策略逻辑不变，也没有报错的情况...

查看专家模式 根据视频查看了一下专家模式  仿真盘报错 之前3月9日修改后在启动，隔了几个小时出现报错  报错代码 Traceback(mostrecentcalllast):File"/app/src/panda_trading/trade/system/trade_time_manager.py",line119,inhandle_trade_sub_mesevent_bus.publish_event(event)File"/ap...