大家好！最近在期货实盘前想先做回测，发现pandaai的[AI工作流]简直是我的救星！作为刚接触量化的小白，我原本以为要写代码、调参数到深夜，结果用这个工具5分钟就跑通了完整流程。下面手把手分享我的真实操作过程，全程没写一行代码，纯靠[AI助手]驱动～ 步骤1：创建基础工作流（超简单！） 我的操作： 在pandaai首页点击[新建]→[空白工作流]，右下角一开[AI助手]，直接输入我的提示词,注意提示词里面要明确交易标的、运行周期、核心逻辑等关键要素： “帮我写一个期货交易策略的回测，交易逻辑...

PandaAI内测心得：我用AI助手搭了一个期货策略回测到仿真实盘流程 最近我用PandaAI做了一次偏实战的内测，想试试看它到底能不能帮我把一个想法更快地落成策略、跑出结果，甚至接到仿真实盘里。 这次我选的方向是期货策略开发，先从一个比较简单的回测框架开始，再一步步补策略逻辑、调周期，最后接到仿真实盘。整个过程里，最直观的感受就是：它确实能帮我把很多原本很碎、很容易卡住的步骤提速不少。 1.先让AI生成一个期货回测框架 我先给AI助手一个很直接的提示词：写一个期货回测框架，交易逻辑结合...

一AI提示词生成策略 上周弄清了各个节点是什么意思，这周尝试用提示词生成一个期货回测模型。先从最简单的金叉做多死叉做空开始吧。对象选取黄金期货。 1.1提示词交互生成策略 提示词：写一个期货回测框架，交易黄金主力合约，时间是2025-07-01到2025-12-31。交易逻辑是双均线，只做多。 生成如下工作流：   1.2AI辅助修改 收益率太低，查看交易日志发现，每次操作只有1手。于是与AI互动要求他将交易仓位提高。AI对如下部分...

1.前提提要 前面已经可以让AI助手生成可以跑通的期货回测的工作流，以下截图展示结果，仅供参考。   2.本周内测任务 我利用上面提到工作流连接了仿真盘，并成功启动，但因为在非交易时间，没有数据显示，但能迅速的连接和启动  下次我将在交易时间测试...

 1.1二级标题 一个bug是bug一堆bug能work再学习

上次分享一个我最近在PandaAIQuantFlow里做的期货策略实验：用动量与波动率构建复合因子，先做回测验证，再连接仿真交易观察执行效果。 这次来分享一下思路提供各位参考。这个策略表面上看是“动量因子组合”，但它并不是那种简单追涨杀跌的直线型趋势系统。 它更接近一种：在中短周期价格偏移中寻找相对有质量的回归机会，并通过波动率、流动性和趋势质量做过滤。 所以它的交易特性，实际更偏向一种受约束的均值回归风格，而不是裸奔式趋势追逐。 --- 一、研究出发点 做期货因子时，我有一个很现实的观...

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。 

期货/商品市场的量化交易策略分享 构建一个适用于期货/商品市场的量化交易策略，目标为：胜率：65%–72%最大回撤：≤10%–15%SharpeRatio：≥1.5年化收益：25%–50%策略采用趋势+回调+AI概率过滤+严格风控的多层过滤结构。 一、策略总体结构策略流程：行情数据→特征工程→市场状态识别→趋势过滤→回调识别→动量确认→AI概率过滤→交易执行→风险控制核心思想：只在高概率环境下交易，减少无效交易，提高胜率并控制回撤。 二、市场状态过滤（减少震荡交易）使用指标：ATRADX规则：ATRATR20平均ANDADX18说明市场具有趋势和波动。如果：ADX<15则市场处于震荡状态，不进...

构建一个适用于期货/商品市场的量化交易策略 趋势+回调+AI概率过滤+严格风控的多层交易系统 本文分享一个可现的量化策略结构，并通过回测→仿真交易→实盘验证的完整流程进行策略开发。 该策略主要适用于： • 商品期货 • 指数期货 • 金属/能源期货 策略目标： 指标 目标 胜率 65%–72% 最大回撤 ≤10%–15% SharpeRatio ≥1.5 年化收益 25%–50% 核心思想： 通过多层过滤机制，只在高概率环境下交易，从而提高胜率并控制回撤。 一、策略总体结构 策略流程如下： 行情数据 ↓ 特征工程 ↓ 市场状态识别 ↓ 趋势过滤 ↓ 回调识别 ↓ 动量确认 ↓ AI概率过滤 ...

本周最大的进展是借助AI生成了一个可运行的回测流程。虽然对代码底层逻辑还不完全理解，但AI的辅助确实降低了上手的门槛。 本周目标：生成并运行回测 这周的核心任务是根据AI助手的建议，生成一个完整的回测流程，并尝试将其部署到模拟盘进行测试。 什么是回测？ 简单理解，回测就是用历史的股票数据来检验你的交易想法（即“策略”）。通过模拟过去的操作，看看如果当时真的按照这套规则买卖，收益和风险会是如何。 以下是回测运行的初步成果：  运行结果分析 虽然图表中的各...

经典趋势策略落地：黄金期货海龟交易法则实战开发与应用  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、...

AI期货回测策略 一、回顾 在之前写的内侧记录里[AI助手多样化研究分享-多因子工作流的构建+回测](https://www.pandaai.online/community/article/727)，写了多因子策略作用于股票，想现在放到期货上测试一下效果，动手改起来 二、多因子期货回测工作流  2.1三个因子： StopLossBreakMA5Factor五日风险控制因子 RANK((OPEN/DELAY(OPEN,5)1)(VOLUME/MA(VOLUME,2...

从零开始的量化投资之旅：PandaAI系统学习指南 作者：supine --- 写在前面 大家好，我是supine。在量化投资的探索道路上，我经历过从迷茫到清晰、从门外汉到初步入门的整个过程。今天，我想把这份学习历程整理成系统的内容，献给每一位想要踏入量化领域却不知从何开始的朋友。 量化投资，对很多人来说既熟悉又陌生。熟悉的是这个名字频繁出现在各类投资文章中，陌生的是真正想要深入了解时，却发现概念繁多、门槛较高。Python编程、因子研究、策略回测、交易系统……每一个环节都似乎需要大量的专业知识作为基础。作为一名零基础起步的学习者，我深知其中的困惑与艰难。我本人接触量化半年多，从书籍...

先完成第三周作业 很简单，把之前的策略在超级图表中运行。  玩策略，新人踩坑流程全景回顾 1.1自然语言描述分钟级别策略 由于上个礼拜，随便的自然语言，AI助手给了我一个“单均线+ATR”仓位管理组合的策略，这次继续想当然，希望复刻一个。 结果不是没交易就是报错，总而言之，看代码助手解释、修改，总算弄懂了。  最后的出来的结果如下...

一期货回测连接仿真交易@Task3 由于工作忙碌，只好在周末抽出2小时来完成本周测试。经过上两个周测试，以及群里各位大佬们分析，受益匪浅。本人仍为量化小白，其实很多问题不是不想提出，而是不知道如何提出而已。无多少信息分享出来，只好埋头做任务，希望从任务种了解更多，学习更多，再作分享…… 本次测试 沿用白老大的视频，逐一完成。过程还是挺顺利。应该系统升级了原因吧。速度与效果均有不错提升。 一开始随即上手，按照提示词，简单扼要地按照模板输入 结果随即5-10秒出现，但效果不好...

这周做期货回测及仿真实盘全流程实操，步骤如下： 1.创建工作流并运行  2.运行回测结果如下：  3.创建实盘仿真账号，再创建实盘，由于今天为非交易日，数据是空的，具体如下： 

本周我借助PandaAI量化助手生成的工作流，完成了期货回测到仿真交易的落地实操，现将整个过程的经验与步骤分享给大家，也为同类操作提供一份参考。 1、生成期货的回测框架 首先通过PandaAI量化助手生成期货回测框架，基础需求可直接指定交易逻辑、测试标的与时间范围，比如“编写一个期货回测框架，交易逻辑融合动量与波动率指标，以白银主力合约为测试标的，测试时间为2025年下半年”。   为了让分析更具完整性，还可以将因子分析与回测环节...

每周都赶在最后一天交功课，像极开学前一天赶寒假作业的自己 一、本周功能测试——期货模拟交易 1.1以螺纹钢日内期货交易模型为切口，先完成期货策略回测模型 策略大概（AI助手初始提示词）：帮我做一个螺纹钢期货的日内交易回测模型，每天开盘以后，按分钟计算，当日的最高价与最低价，每天14:50清仓，且不再进场，交易在1分钟周期进行，价格向上突破前一分钟计算出来的做多价格，则刷新做多价格，价格向下突破前一分钟计算出来的最低价，则刷新做空进场价格，账户没有持仓的时候，一旦向上突破前一分钟计算出来的做...

备注 `节点`：文中所用节点用反引号包裹。e.g.`Boll&RSI因子构建.py`。 个人结合自己的学习和AI辅助将备注全部写入代码当中，方便于读者阅读。 具体函数请参阅：https://www.pandaai.online/community/article/72 一.构建期货因子工作流 1.prompt：基于布林带和RSI生成期货的因子分析工作流 阅读并注释`Boll&RSI因子构建.py`节点代码 python 布林带+RSI+价量确认”的复合因子 classBollRsiComposi...

白银主力合约趋势跟随策略 一、策略概述 该策略以白银期货主力合约为交易对象，采用趋势跟随+时间序列动量的方式判断方向，并结合波动率控制仓位，实现单品种的中短周期量化交易。 策略核心目标是： 在上涨趋势中做多 在下跌趋势中做空 在趋势不明确时空仓观望 根据市场波动自动调整持仓手数，控制风险暴露 二、交易标的 交易品种：白银期货 品种代码：AG 实际交易对象：每日对应的主力合约 策略会根据交易日自动获取当日白银主力合约，并以该合约进行下单和持仓管理 三、策略逻辑 1.趋势信号：双均线判断 ...