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先说结论：这篇研报让我觉得最爽的一点 就是它告诉我——你别老盯着那个总涨跌幅看，里面东西是混在一起的。 就像你喝一碗汤，觉得味道不对，不是因为汤不行，而是里面既有鸡肉又有姜片，你得分出来。这个“分”的动作，就是切割。 我以前做因子，就是傻乎乎地算个过去20天收益，跑出来IC时好时坏，我还以为是市场有病。现在看来，是我自己没把数据洗干净。 --- 我到底学到了啥（说人话版） 第一，涨跌幅可以拆成“好日子”和“坏日子” 不是按涨跌拆，而是按某种行为特征拆。比如大单多的日子和小单多的日子。 报告里那个理想反转因子，本质就是：大单多的那几天涨跌幅加起来，减去小单多的那几天涨跌幅加起来。...
搭建自己的Agent 1.1如何理解Agent各功能  1.RAG（检索增强生成） 让智能体在生成回答前，先从外部知识库（文档、数据库、网页等）检索相关信息，从而提供更准确、更新鲜、可溯源的答案，减少大模型的“幻觉”。 2.技能集合 一组预定义或动态加载的“技能”（如搜索、计算、调用API、发邮件等）的集合。智能体可以根据任务...
AI助手体验心得-6：智能体 这期内测终于上了智能体功能，挺期待的！平台一直在往大模型重构投研，人机协同创Alpha这个方向走，这次更新感觉又往前迈了一步。 智能体模块一览 这次更新的东西还挺多的：   跑起来没结果，奇奇怪怪，也理解。 市场的多空截面选股策略。 核心目标：给定股票池，基于多因子模型识别并排序出最具投资价值的标的， 同时给出对冲空头标的，构建多空组合，实现市场中性收益。 市场 港股：股票代码以.HK结尾（例：007...
非常荣幸能够参与TQX内测体验，在体验中可以使用最新的agent框架结构，进行港美股的研究，跟着老师的视频学习最新功能使用。在此次内测中，使用到了智能体搭建，多智能体协同，智能体提示词优化，skill搭建。 1.1智能体聚合的搭建 基于新版Agent框架，我尝试搭建了两智能体协同交易工作流： 一个是主智能体，负责收集信息，统一调度 一个是分析智能体，进行条件检验和判断 最后还给分析智能体增加了时间获取的skill ![image.png](https://oss.pandaai.online/...
</br <fontcolor="red"P值就是一件事是偶然发生的概率！</font </br  --- 今天我们把假设检验、显著性水平、P值、临界值、拒绝域这几个最容易混淆，但在量化研究里又必须掌握的统计概念，一次性讲透、讲明白。 “p值”具体代表什么含义？ 是percent（百分比）？ 是poss...
一Agent交易智能体 1.1单智能体搭建 根据官方文件导入测试，测试错误 ; 后来自己重新搭建，发现又可以了，这个bug在之前其他策略也出现过，同一样的话术，用在不同人身上就有bug ![3.png](https://oss.pandaai.online/community/b496295538244428be736901213...
最近在用多智能体功能，用下来整体感受非常好，这个设计思路挺超前的。也有一些想法想跟大家讨论，希望产品团队也能看到。 --- 先说说哪里做得好 打开节点图的第一眼，真的有点惊喜。 以前搞多Agent协作，要么手写orchestration代码，要么用LangChain堆一堆抽象层，过几天自己都看不懂。这个可视化编排的思路完全不一样——哪个Agent接哪个Agent，数据怎么流转，一眼就看清楚了。 三层结构设计得很合理： 智能体（单个Agent）：独立配置模型、记忆、联网、RAG，封装得很干净 智能体集合（AgentPool）：多个Sub-Agent并跑，横向扩展很自然 智能体聚合（M...
对于绝大多数已经持有房产（特别是已经入住）的人来说，他们最核心的痛点确实是资产保值，即不希望自己家庭财富的主要载体——房子——出现大幅贬值。 这确实构成了一个更尖锐的社会矛盾：有房者（希望资产不缩水）与无房者（希望价格回归理性）之间的利益博弈。 针对这个“资产价格博弈”的死结，中国目前的解决思路并不是简单的“保价格”或“刺破泡沫”，而是采取了“以时间换空间”和“限制流动性”的组合拳。具体来说，是通过以下几个具体的机制来缓解这种多空对立： 限制供给（限跌令）：防止资产价格瞬间崩塌 这是最直接回应“有房者不希望房价下跌”的手段。 具体措施：各地政府普遍实施了“限跌令”。规定新房备案价格下...
</br <fontcolor="red"统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。</font </br  量化交易的本质，就是用统计学的方法，从海量的历史交易数据（K线、成交量、财务数据、另类数据）中，找出那些长期稳定存在、且具有正期望收益的“统计规律”（因子），并利用这些规律进行交易获利。 下面我...
</br <fontcolor="red"当下借助大模型，正是学习量化投资的黄金时机，我们勇敢迈出第一步吧！</font </br  <fontcolor="brown"量化学习路线图</font 为了让刚入门的朋友清晰掌握量化学习的完整脉络、避免走弯路，特此整理量化入门学习路径全景总结。从零基础入...
PandaAI，让AI交易成为现实。 「全新AI智能体搭建功能上线」 在PandaAI社区，我们不炫算法，只拆解能落地的AI+量化实战。这一次，由PandaAI大模型团队工程师手把手带你，从“能聊天”到“能干活”，用Agent搭建真正帮你做投研分析的AI交易员。 【04.09/周四晚上8点闭门直播】 《手把手教你搭建，你的专属投资助手》 🙋♂️分享嘉宾：陈冠廷 PandaAI大模型团队工程师 LLM+量化交叉领域实践者 量化赛道的“工具控” 他说：代码不应该成为你和Alph...
</br <fontcolor="red"从扔硬币（伯努利）开始，扔多了变二项，无限扔变正态，标准化变Z，样本小了变t，平方了变卡方，相除了变F。</font </br  我刚初学概率分布时，都会觉得概念零散、难记、难理解，仿佛彼此毫无关联。实际上，伯努利分布、二项分布、正态分布、标准正态分布、t...
今天我们来探讨一个十分重要且应用广泛的统计学概念——置信区间。  置信区间（confidenceinterval）是推断统计中参数估计的核心分支，是对“点估计”的补充与完善。以下是从定义、原理、分类到计算公式的完整总结，适配量化投资实战理解。 你或许在用户调研报告中见过这样的表述：“用户满意度平均得分为80，95...
量化之市，如牛之肌理，千丝万缕，盘根错节。交易者皆欲于波动中寻得章法，却多如盲者摸象，或执于单一指标，或困于杂乱数据，终难窥其全貌。有庖丁者，名唤子默，非屠宰之庖丁，乃量化之匠人也。其解“因子”之术，如庖丁解牛，游刃有余，未尝有滞碍，观者皆叹服。 子默初入量化之境时，亦如众人般迷惘。彼时，他沉迷于各类因子指标——动量、价值、规模、质量，一一试之，却发现单独使用，或时而灵光，或屡屡失效。以动量因子交易，时而乘风破浪，斩获颇丰；时而却踏入反转陷阱，损兵折将；以价值因子布局，多日蛰伏不见起色，待其放弃，却又悄然发力。子默不解，遂寻量化界泰斗墨老问之。 墨老引其至庖丁解牛旧址，指著墙上古画曰：“庖...
 一、提示词创建（核心内容）如 角色与目标 你是专注港股、美股交易的专家，参与交易大赛，核心是依据实时行情、持仓及资金情况，理性决策、控险增利。 核心能力 结合成交量、换手率判断资金动向，捕捉交易机会 识别资金异动，指导入场、离场时机 交易规则 1.交易品种：港股（....
</br <fontcolor="red"多因子分析这套逻辑本质上就是把我们本能的判断方式，变成了可量化、可检验、可复现的系统方法。</font </br  --- 今天用一个大家每天都在接触的领域——食品营养学——来帮大家彻底搞懂多因子投资框架。 先问大家一个问题：你知道你每天吃的食物，对你身体到底有什么影响吗？ 大多数人的回答是：苹果好，多吃水果有益健康。 但营养学家会问：苹果里的哪种成分，在什么剂量下，对哪类人群，能产生多大程度的健...
1、初步熟悉节点库中智能体大类里面的各个节点 1.1、将智能体大类下所有的节点都拖拽入画布中  1.2、观看PandaAI官方讲解视频与说明手册来学习智能体大类下各个节点的功能 1.2.1、讲解视频 
