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AI助手多样化研究--（股票）最基础的择时与相对强度因子回测 情绪冰点下的相对强度选股策略：构建思路与因子设计 ——了不起的阿斗 本文记录一套基于市场情绪极端悲观状态与个股相对强度的选股策略构建过程，使用平台AI助手实现整体构建。 之前尝试将传统主观交易的部分条件进行因子化和回测中留了一些钩子，在主观交易中还有一套市场情绪判断体系用来择时，这次使用最基础的择时因子加入策略之中。 https://www.pandaai.online/community/article/581 --- 一、在恐...
一、项目目标：从“能跑”到“敢上实盘” 很多时候策略逻辑本身不复杂，真正难的是让它在真实环境里稳定跑起来。这次的目标是： 用一个简单的RB分钟级策略做载体； 把从日志设计、数据调用、持仓读取、风险控制到自动下单的工程流程走一圈； 最终形成一套“能直接迁移到实盘/仿真”的代码骨架。 当前策略特点： 标的：RB2605.SHF； 频率：以分钟为驱动事件； 核心逻辑： 1分钟+5分钟双周期均线过滤； 固定30点止盈止损； 引入完整日志体系SRLogger追踪每一笔决策...
通过ai助手创建策略已经非常完善了，只要描述清楚逻辑都能实现工作流和策略的构建，回测助手AI也非常强大，可以根据回测数据进行调整，虽然不能在方向上作有效调整，但在框架完整下和方向确定的条件下可以不断调优达到方向最高收益比。 本周测试期货合约的模拟实盘，通过LLM微调基本能实现超基本收益的效果。期待后续继续完善。 
本周（2026-02-232026-03-02）主要围绕策略迁移与因子研究推进三件事： 1.将已有策略迁移到PandaAI，并跑通基础回测； 2.明确“因子分析”和“策略回测”的边界与衔接； 3.在可运行框架上，先完成一批基础因子拆分与验证。 本周聚焦两条策略线： 1.JSG策略（股票） 2.价值趋势策略（股票） --- 二、本周实际完成情况 2.1已完成 1.两条策略已完成基础迁移，并在平台侧完成回测运行；   2.已搭...
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   一、因子研发背景 在量化投资领域，成交量是反映市场交易活跃度、资金动向与趋势动能的核心指标，素有“量为价先”的投资共识。单一成交量指标仅能反映瞬时交易规模，无法全面刻画量能的趋势、结构、价量配合度及稳定性特征，在实战中容易出现信号失真、噪音干扰等问题。 基于此，本文摒弃传统单一量能指标的局限性，从量能强度、量能趋势、价量协同、量能稳定性四个核心维度出发，构建多维度融合的成交量综合因子，通过多信号加权整合，精准捕...
最近我把原有的量化工作流，切到了专家模式。 如果只看表面，专家模式像是把更多节点、更多参数、更多代码入口摆到了你面前。 但真正用下来，我的感受是： 专家模式的价值，不是“更复杂”，而是“更可控”。  在普通模式下，很多时候你更像是在使用一个已经包装好的研究流程： 写因子 接回测 看结果 再调整参数 这个流程当然能跑，也能快速验证思路。 但问题是，一旦你开始认真做策略研究，很快就会碰到一个现实：  一、策略研发背景 海龟交易法则是全球经典的趋势跟踪型交易系统，核心逻辑依托“价格通道突破识别趋势+ATR风险控制+分批加仓/止损”，在商品期货市场具备长期有效性。 黄金（AU）作为全球避险与趋势性极强的大宗商品，波动规律清晰、流动性充足，完美适配海龟策略的趋势跟踪特性。 本文基于`panda_backtest`量化回测框架，完整复现并工程化落地海龟交易法则，适配国内期货主力合约自动切换机制，实现从数据获取、...
各位大佬好！ 我是新手小白，请教一下： 请问这个平台可以直接输入通达信公式直接回测吗？ 请问目前支持所有通达信函数吗？ 或者其他量化回测软件也支持通达信所有函数的有吗？ 请问这个平台可以一键转换通达信选股指标为回测指标的吗？ 然后再把通达信的排序指标转为回测指标，再进行回测？ 比如今天1月5日选股15只，再排序后把第一名作为最终回测的股票这样能实现吗？ 能一次回测10年内5000支股票吗或者其他量化回测软件的？ 或者其他量化回测软件可以选股后再排序把第一名作为回测的软件吗？ 盼大...
💬在PandaAI社区，我们不讲空泛的理论，只拆解能落地的实战策略。这一次，我们邀请到第一届因子大赛的冠军得主——林木茂盛，为你揭开从想法到策略的完整研发链路，用AI重构你的投研流，让1小时构建策略框架成为可能。 社区最新直播上线 📝本期主题：《1小时构建策略框架，告别低效摸索》 ⏰直播时间：03.07（本周六）晚上20:00（闭门直播） 🙋♂️分享嘉宾：林木茂盛 PandaAI第一届因子大赛收益率榜冠军 兴业证券杯全国收益率榜第9 同花顺ETF实盘大赛全国第8 他将毫无保留地分享...
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一、策略背景与研究目标 这次的研究目标，是做一套能从回测自然迁移到仿真/实盘的期货策略： 标的：螺纹钢期货（示例使用RB2605.SHF，后续可替换为主力合约） 周期：分钟线（1分钟+5分钟） 策略类型：趋势跟随+固定点数止盈止损 核心诉求： 回测阶段在panda_backtest上验证策略有效性； 仿真阶段只需替换行情与交易接口，逻辑不变即可上线。 下面按“策略思路→回测实现→从回测到仿真联通方案→回测结果解读”的顺序展开。 二、策略思路 1.标的选择 为了降...
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一、核心论点：护城河的本质与投资哲学 1.护城河的定义 护城河是企业抵御竞争的无形壁垒，其本质是不可复制的竞争优势，包括： 定价权（品牌、垄断） 成本优势（规模效应、基础设施） 网络效应（用户/客户黏性） 信息不对称（消费者认知锁定） 时间积累（百年品牌、行业经验） 2.投资的终极目标 与时间做朋友，而非与时间赛跑 复利效应：护城河型企业能持续积累利润，时间越长，护城河越深。 确定性：护城河消除竞争不确定性，让企业成为“现金印钞机”。 二、永不过时的五大行业与护城河类型 1.保险业（GEI...
AI助手-自然语言生成因子工作流 1.前情提要 该任务工作流于2026.3.1未成功执行，以下截图展示是我早期自己研究的因子的生成结果，仅供参考。  该因子为普通的基础因子，数据效果还可以，但是目前有新的思路，3.1无法完成新工作流的执行。后续如果能够完成，将会同步更新。 2.本周内测任务  该AI助手目前只能依照范式来进行生...
听说PandaAI可通过自然语言实现量化全流程，无需代码，作为散户老炮，我抱着尝试心态过来尝试学习。 一、平台初印象 界面特点：简洁友好，核心功能直观可见。 “AI工作流”，标注“拖拽节点搭策略，自然语言提需求”，工作流的核心逻辑是用日常语言下达需求，让AI来完成全流程技术操作（数据获取、因子构建、回测、分析）。   二、实操过...
摘要 本报告对基于机器学习技术但实现路径迥异的两套小市值选股策略—---策略一(传统SVR市值偏离度模型，优化前)与策略二(贝叶斯岭回归多因子评分模型，优化后)进行了长达十年(2015年1月1日至2025年1月1日)的全面实证分析。研究结果显示，策略二以3240.62%的总收益率、43.45%的年化收益率及-28.50%的最大回撤，在收益与风险控制上全面超越策略一(总收益93.39%,年化7.02%)。绩效差距的根源在于方法论的根本性差异。 1.策略一依赖"市值偏离度预测"的单一维度套利逻辑，...
