AI助手的自动构建 在传统量化研究流程中,从因子构建到策略回测往往依赖手动编码与模块拼接。结构重复、调试成本高、实验周期长,是我长期面临的主要问题。这次我尝试通过AI助手直接生成完整工作流结构,将研究重心从“写代码”转向“验证因子逻辑与收益稳定性”  首先,我输入需求:构建期货多因子策略,包括因子构建、权重调整、因子分层分析、策略回测与结果输出。AI助手自动生成了完整的模块化流程,包括Python代码输入节点、线性因子构建节点、因子权重...
一、人机对话新逻辑 人机对话已经从代码对话转变为语言转换代码,机器通过翻译得到指令后执行操作,这对量化来说是大众普及的关键节点,通过关键节点来实现AI质的飞跃,形成新的生产力,不亚于第三次工业革命,从人-机器到语言-机器质的飞跃,将来会产生新的财富效应,抓紧PANDAI这波浪潮,实现共赢
通过人工智能在AI量化中能够快速捕捉到有效因子,从策略上首先规避人类情感风险,通过策略来实现利润最大化。本周是量化回测第二周,虽然会遇到各种报错,但还是能够快速达到客户的基础需求,坚持下去,会有更大的收获
AI助手研究分享 1.1第一步进入AI助手 打开pandaAI网站进入工作流,新建工作流,右下角点开AI助手; 输入:请帮我写一个期货回测框架,使用单均线交易系统; 1.2微调步骤如下: 1.打开PY代码编辑器; 2.右下角微调代码; 3.发现异常后处理。 1.3运行回测的结果如下:  交易逻辑:20均线拐头向...
一成交量单因子分析 第一周完成了期货策略回测。这周尝试用AI助手完成单因子分析。我自己是个小白,走了一遍,也希望能够教会小白。接下来我会详细介绍整个流程。先选个模板吧。以官网模板为例。选择因子大赛-单因子模版。删除因子大赛模块后,包含4个模块。  1.1模块1:以成交量为单因子的python代码输入 python classMomentumFactor(Factor): defcalculate(self,fact...
线性因子构建  因子分析   因子回测框架构建  运行因子回测  接入模拟实盘  最后总结一下,整个过程都非常流畅,尤其是策略构建的时候用超级助手非常快,而且修改策略也非常的方面。 发现一个问题就是助手会记住之前的调整指令,所以如果之前自己有错误的指令,后面会影响策略的构建的流畅性,所以如果发现连续出现问题,建...
这周学习使用ai去生成简单的线性因子构建的方法,并且通过ai助手来搭建了这个工作流:  虽然听起来很高大上,但实际上门槛被ai拆解了: 什么是“因子”?其实就是我们选股票的一个“标准”或者“打分规则”。比如,“最近20天谁涨得好”就是一个因子。 什么是“动量”与“反转”?“动量”就是强者恒强,跟着趋势走;而“反转”就是风水轮流转,涨多了可能会跌,跌多了可能会涨。  AI的“体检报告”  AI生成工作流  运行工作流并查阅结果   AI智能分析因子回测结果  第2个子任务:股票市场因子分析 AI生成工作流  运行工作流并查阅结果   第3个子任务:期货市场策略生成、回测、以...

pandaAI内测Week2实战心得:从因子分析到仿真实盘的一条龙体验 这周我集中用pandaAI跑了一套完整流程:策略想法提出框架生成回测迭代错误排查仿真实盘连接。整体感受是,平台在“把想法快速落地成可执行流程”这件事上,效率很高。 一、我的使用流程(按实际操作顺序) 1.期货量价因子分析框架(2024-2025) 先让pandaAI生成期货因子分析框架,聚焦量价类因子,并限定2024-2025区间做分析。  2.期货回测框架(布林带突破,2025) ...
布林带突破策略 1.用布林带刻画价格“正常波动区间” 选定一个窗口(比如20日),计算这段时间收盘价的均值mid和标准差std 上轨:upper=mid+kstd(k常用2) 下轨:lower=midkstd 价格大部分时间会在上下轨之间波动,这个区间被视为“正常波动带”。 2.突破上轨:看作行情向上“走出常态” 当收盘价从布林带内部上穿上轨,说明当前价格明显高于近期平均水平,且波动向上扩张。 策略解读为:可能出现上升趋势,于是开多(做多该合约)。 3.跌破下轨:看作行情向下“走出常态”...
交易·实操手册 1.1智能回测交易框架搭建 依托AI大模型能力,通过自然语言清晰描述你的交易逻辑、选股条件与买卖规则 •系统自动解析策略需求,快速生成标准化、可直接运行的回测代码与完整框架 一键执行程序,直观查看策略收益曲线、最大回撤、胜率等核心回测指标 xxxx;加一些自己的思考方向,让AI助手生成  1.2二级标题查看结果并跟随AI建议改进 1.xxxx; 2.xxxx;...
Week2 1、创建工作流 AI助手生成因子分析框架  AI助手生成策略回测框架  启动工作流(but…)  2、调试工作流 代码解析  查看日志(pushAI自动修复)  3、温馨提示 务必点“应用”!(右边修改栏点完“应用”之后,左边代码框也要点“应用”!)
写在最前面 这段话是写在最前面的,对一个土八路量化交易老交易员来说,我们很多时候上手就直接进行整体策略的回测,但是整个策略本身是包含了信号,风险控制,等等各种情况的,例如一个简单的均线策略,不同的周期组合,不同的止盈止损规则,都能有不一样的实际回测效果,甚至可能南辕北辙。PandaAi提供的因子分析模块,于是我非常期待。 一构建我的第一个期货因子分析框架 1.1成功构建工作流 AI助手还是很好用的,但是需要给的提示词精准 第一次提示词:帮我做一个期货因子分析框架:第一个因子关于动量,第二...
小白内测第二周免坑入场流程详解(配图) 1.用自然语言对策略进行描述——在右下方“AI助手”进行交互 免坑!!注意重点——本人试过用DS、Skill这些生成的都没有这平台的好! 建议起手式拿着个生成工作流作为基础模版!!!   2.开始进行测试 1.启动工作流 提示“负载超荷” -改短回测时间 - -打开日志报错——用“AI智能修复” -“启动工作流”运行 -成功运行!继续添加因子分析 -2....
写在前面 从0到1搭建一个期货量化策略,踩过的坑比写过的代码还多。这篇文章记录我用PandaAI平台开发「布林带+RSI」期货因子策略的全过程,包括那些让人崩溃的报错、柳暗花明的解决思路,以及最后的成果验收。 1.策略构思:为什么选择布林带+RSI? 做期货策略,最怕的就是假突破。纯趋势策略在震荡市里反复打脸,纯均值回归又容易死在趋势里。所以这次我想做一个复合因子: RSI:确认动量强度(趋势过滤) 布林带:捕捉价格的极端偏离(均值回归) 共振逻辑:两者同向时开仓,背离时观望 这个组合理论上...
写在前面 从0到1搭建一个期货量化策略,踩过的坑比写过的代码还多。这篇文章记录我用PandaAI平台开发「布林带+RSI」期货因子策略的全过程,包括那些让人崩溃的报错、柳暗花明的解决思路,以及最后的成果验收。 1.策略构思:为什么选择布林带+RSI? 做期货策略,最怕的就是假突破。纯趋势策略在震荡市里反复打脸,纯均值回归又容易死在趋势里。所以这次我想做一个复合因子: RSI:确认动量强度(趋势过滤) 布林带:捕捉价格的极端偏离(均值回归) 共振逻辑:两者同向时开仓,背离时观望 这个组合理论上...
AI助手多样化研究分享 1.1多因子工作流生成 1.向AI助手表明自己的诉求,生成初步工作流  2.运行工作流,并发现问题 第一次运行提示超负荷,让AI助手优化后直接跑通全部工作流。查看回测数据发现没有任何交易产生,只能再次求助AI助手帮忙修改。 3.通过AI优化工作流 经过数次优化问题终于全部解决,因子分析数据及回测结果都有了。  1.2优化后的结果   两个因子以及策略全部由AI生...