期货多品种和定时交易任务 1.1定时交易任务 (1)、整体策略逻辑 信号逻辑 使用前一根1分钟K线的方向（收盘价vs开盘价）来决定下一分钟是开多还是开空。 若为阳线：buy_open开多1手；若为阴线：sell_open开空1手；十字线不交易。 这是一个非常简单的“跟随上一分钟方向”的动量/追涨杀跌类超短策略，没有过滤任何噪音或趋势确认逻辑，实盘会非常敏感且易受偶然波动干扰。 持仓与平仓逻辑 仅在无任何持仓（多头=0且空头=0）时，根据前一分钟K线方向开仓。 一旦有持仓后，不再开新的仓位（即始终最多持1手单向仓位），这是合理的风控简化。 平仓逻辑：记录开仓时间open_minute，当持仓...

<fontcolor="brown"一、背景</font Alpha101 <br Verycoarsely,onecanthinkofalphasignalsasbasedonmean-reversionormomentum. <fontcolor="red"大致来说，Alpha信号可基于均值回归或动量来理解。</font  量化交易作为金融市场的重要组成部分，在过去几十年中经历了显著的发展与演变。在这一领域，Alph...

<br $\rmWe\,\,define\,\,a\,\,function\,\,{\mathcal{O}(k)}\,\,similar\,\,to\,\,the\,\,Riemann\,\,Zeta\,\,function\,\,\zeta(s)$ $$\mathcal{O(k)}=\displaystyle\lim_{n\to+\infty}\sum_{\tau=2}^n\frac1{\tau^{k}}\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\forall\,s\in\mathbb{...

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...

一引言 本文基于下述研究框架撰写： [基于机器学习的多因子选股策略](https://www.joinquant.com/view/community/detail/7a63b350815f79bfd4d83ab22d0f291a?type=4) 1.1研究背景 当前市场处于经济弱复苏、流动性宽松与高波动并存的复杂环境之下。投资者对收益的需求与对风险的规避形成张力，使得策略分化格局愈加明显。在这样的市场背景下，小市值股票凭借其高弹性在反弹行情中具备出色的表现潜力，而红利低波股票则依靠其高分红特...

经常做策略优化的朋友都知道，如今在“优化”和“研究”这条路上，我们不得不借助AI来辅助。所以，今天的核心是Pandaai内置的AI助手，不同与其他ai助手，它有三种模式可以选择。 通用代码助手：用于解决各类编程问题、写代码、改代码和解释代码的综合型助手。 回测代码助手：专门帮助你编写、调试和优化量化交易策略回测代码的助手。 因子构建代码助手：专注于将金融逻辑转化为可计算的因子公式并实现为代码的助手。  1.1调整后收益 通过pandaAI...

关于【多策略应用与实践】平台回测体验的优化建议 首先，平台功能完善，将策略开发、回测、仿真、实盘集成于一体，且支持Web端远程操作，极大降低了用户（尤其初学者）的入门与使用门槛，这是一个非常显著的优势。 但在深度进行回测体验时，日志（Log）查看与管理模块目前存在明显体验短板，具体问题与建议如下： 当前主要痛点交互体验差：日志查看窗口尺寸固定偏小，无法灵活调整；浏览时（尤其是面对海量输出）存在明显卡顿。 功能缺失：缺少直接的日志文件下载或导出功能。这对于需要进行长期（例如年度级别）回测的策略开发者而言极为不便

一、第三周心得 第三周任务已圆满完成，本周最大的收获是使用统一账户“5588”不用繁琐的更换量化程序中虚拟账户，对新手小白是最大的亮点，因临近年底较忙，没有更多的体检到新的程序实盘效果，后期继续追踪，另外听说客户端程序也要上线，期待中，希望能够把各种因子都录入近期，客户想调用那个因子可以自由组合，行程不同的交易体系，应对多变复杂的市场，也可以对客户因子产生的收益进行排名，让更多用户能够产生收益，另外人工智能模块一定要加入，对程序出现的错误进行自动校正比较好。 

第三周-回测策略实战检验 1.策略加回测 本周实现了两个回测策略如下： 跨期套利仿真回测  MACD仿真回测  2.加入实盘  3.需要注意佣金倍率和保证金倍率，这个对回测结果是有很大影响的 

引言：想通过一招擒龙大法就梦想长期盈利的人，我只能说，你想多了。 一、为什么私募不喜欢高夏普单策略？ 1.高夏普意味着显著的优势 比如夏普比率=3或更高，这通常意味着策略非常赚钱又不怎么波动。 然而这种策略容易被别人发现，因为信号太明显、回测曲线太好看、某些因子一眼就能看出来，还没有等你赚钱就很快被别人反向收割了。 2.卷来卷去会快速失效 一旦市场上的人都用这个策略，阿尔法就被榨干，比如套利空间越来越小、滑点越来越大。 所以为了不愿“跟别人卷”——高级的量化私募不是不想赚这个钱，而是知道这个钱赚不长久。 二、他们为什么喜欢“夏普为1，相关性为0（理想状态下）”的多个策略...

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...

最近在研究时间序列分析时，读到一篇关于相空间粗粒化的论文，让我对符号动力学产生了浓厚兴趣。作为量化交易者，我们总是在寻找市场转折点——从上涨转向下跌，从震荡转向趋势，从高波动转向低波动。传统的技术分析往往基于价格的绝对数值，但符号动力学提供了一个全新的视角：不要纠结于具体的价格，而是要关注状态的转换逻辑。 这个思路很有意思，让我想起做高频交易时的一个困惑：同样是上涨10个tick，在不同的市场状态下意义完全不同。如果我们能够准确识别和预测状态转换，是否就能在关键时刻抓住机会？ 为什么要关注状...

一、引言 在金融市场投资策略研究领域，小市值和红利低波策略近年来备受关注。在过往研究在这两种策略应用中存在一定缺陷，本文旨在深入剖析并优化，本次着重解决上一次研究中小市值年化收益不足和回撤波动较大的问题。 [小市值与红利低波的互补研究：风险对冲与收益增强的双重路径](https://www.pandaai.online/community/article/76) 1.1上文研究不足之处 上文在优化小市值和红利低波动策略回撤上不够具体，主要体现小市值最大回撤高达34.78%，可以引入熔断机制或者宏...

摘要 本研究报告基于聚宽量化平台，构建并验证了两种不同的多因子选股策略。通过对A股市场2015年1月1日至2025年1月1日的实证研究，我们发现策略一(ARBR技术指标策略)表现显著优于策略二(多因子打分策略)。策略一实现了2345.02%的策略收益，年化收益率高达38.92%,夏普比率为0.456,最大回撤为31.70%,展现了卓越的风险调整后收益。策略二则获得30.79%的策略收益，年化收益率为2.80%。研究证实了技术指标与基本面因子结合的有效性，为量化投资实践提供了重要参考。 一、引言 ...

摘要 本报告对两套具有相同基因但不同实现路径的多策略量化模型—— 策略一（未优化的多策略轮动模型）​与策略二（优化后的多策略组合模型）——在长达十年（2015年6月1日至2025年6月1日）的完整市场周期中进行了全面的实证对比分析。 策略二以惊人的812.67%的总收益、25.54%的年化收益，以及被严格控制在19.00%的最大回撤，全面碾压了收益为-47.79%的策略一。​ 本报告深入剖析了导致两者绩效天壤之别的核心原因，揭示了从“追逐时机”到“管理组合”的理念进化所带来的革命性效果。 研究发...