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1.1不懂代码，只要有想法也能生成策略，这就是AI助手的神奇之处 我在对话栏输入：请帮我用cci指标生成期货交易策略工作流，它就帮我生成一个工作流  1第一次回测结果如下：  2工作流回测结果不理想，通过AI分析结果再交给助手去修改：  3修改后的结果如下：  通过不断的分析和调整，最终能实现策略收益的最大化。 期待AI助通过不断的学习，日后能为更多的需求者...
一、生成期货因子分析的框架 在AI助手输入栏直接输入：帮我生成一个期货因子分析的框架;因子是关于量价方面的，在2024-2025年分析，并给出分析结果：运行后保存并启动工作流得到下图   使用AI分析后得到： 整体来看，这个“期货量价综合因子”预测能力偏弱、但在分组收益与超额表现上有一定可用性，整体评级偏向C（一般）略偏上。从截面相关性角度，IC_mean≈0.003、Rank_IC≈0.002，IC_std≈0.03，IC_IR≈...
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
一生成多样工作流 1.1跑通官方流程 一般开始学习我是根据官方的教程来，先跑通流程，然后再按照流程去跑不同的策略，大家可以参考一下我的流程一步步进行下去 生成因子分析; 回测结果; 1.2二测多样化的工作流及仿真交易 1.跑通前面的流程之后，就回测了市面比较古老的趋势策略，海龟交易法则并进行优化，能否进行实盘使用，答案是不能的，只可参考 使用唐奇安通道(突破入场/反向突破出场)+ATR波动率做仓位控制和止损 支持金字塔加仓：每0.5N(N为AT...
本周主要跟随官方指定测试内容进行使用。首先利用工作流主界面上的AI助手进行因子分析的流程搭建，生成因子分析的工作流。  截至这一步还是蛮顺利的。同时，在python代码输入子界面，可以针对代码以及一切其他的问题对AI助手进行提问，AI助手会给予一定解答。  不过不能对主界面的那个AI助手进行提问，那里貌似只能进行框架流程搭建，不管问啥都会搭建一个流程出来。 在因子分析时，总是遇到10005错误，提示因子值为空。通过AI助手进行修复多次...
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...
量化算子工具类使用文档 本文档汇总介绍了因子编写方法量化算子工具类(公式版)中所有函数的功能、输入/输出说明以及使用示例。所有函数均以静态方式提供，调用时直接使用函数名称，无需添加类名前缀。 示例中均采用如下调用格式，例如： python 返回收盘价序列 CLOSE python 返回CLOSE(收盘价)和VOLUME(成交量)的20日滚动相关性系数序列 CORRELATION(CLOSE,VOLUME,20) python 返回收盘价、最高价、最低价三者的均值序列 (CLOSE+HIGH+LOW)/3 --- 基础因子 |因子名|说明| |-|-| |CLOSE|收盘价...
一经典策略回测 1.1唐其安通道回测黄金原油 唐奇安通道（DonchianChannel）是经典趋势跟随策略，核心是突破N周期高低点入场、回归中轨/反向突破离场；优化重点是过滤假突破、动态参数、风控与仓位管理。 一、唐奇安通道基础策略（海龟经典版） 1.通道计算（N常用20/55） 上轨：N周期最高价（阻力） 下轨：N周期最低价（支撑） 中轨：(上轨+下轨)/2（多空分界） 2.入场规则（突破入场） 做多：收盘价向上突破N周期上轨，开多 做空：收盘价向下突破N周期下轨，开空 3.离场规则（海...
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”    
仿真实盘手把手实操 1.1用自然语言轻松实现回测工作流 通过AI助手将自身需要实现的交易策略清晰表述，运行后系统会自动生成对应回测程序 将默认回测频率调整为分钟级，输入策略名称后再次运行 运行回测产生如下工作流，期间还进行调试，交易为1手  2连接仿真实盘 通过添加模拟账号，创建实盘运行，产生如下结果  3总结 通过测试体会到，ai量化的效率...
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”...
一一级标题AI助手生成工作流 1.1二级标题第一步：AI生成动量因子分析，高效落地初体验，生成因子分析框架 xxxx; 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;...
链接高手的实操行为路径 一、前期准备优化个人形象： 更换专业头像，整理社交媒体展示（去掉卡通、伤感等不专业元素） 收集优质信息：整理3-5本好书、优质博主、认知框架，作为社交筹码 提炼个人故事：提前准备能展现上进心、价值观和专业能力的个人故事 建立问题库：准备高质量问题（多问"为什么"和"是什么"，少问"怎么办"） 二、识别真高手 高手特征：逻辑性强，语言不飘以结果为导向，情绪稳定专注个人成长，有系统性思维只讲事实，不讲面子 测试问题："你在做这件事过程中遇到的最大挑战是什么？（真高手有克服困难的经历） 三、主动链接九步法 第一步：建立初步印象具体话术："您好，我关注您很久了，特别喜欢您关于[...
龙国证券市场监管与股票市场之间呈现出明显的周期性互动关系，形成了一种”监管-市场-政策”的机制。监管政策往往随着市场周期波动而动态调整，既体现普遍性的国际监管原则，又具有鲜明的“特色”。中国股市监管的特殊性主要体现在散户主导的市场结构、行政与市场双重监管的混合模式以及政策干预的常态化特征，这些因素使得监管与市场的互动呈现出不同于发达市场的独特模式。 一、龙国监管与股票市场的周期性互动 龙国股市监管政策与市场波动之间存在明显的周期性关联，这种关联在2015-2026年间表现得尤为明显。通过分析上证指数与监管政策的时间序列数据，可以发现监管政策往往在市场过热或过冷时被激活，形成一种”监管-市场-政...
一、多因子工作流的构建 1.1使用模版官网案例3多因子来初始化工作流 1.2简要说明三个因子 1.2.1StopLossBreakMA5Factor language classStopLossBreakMA5Factor(Factor): defcalculate(self,factors): close=factors['close'] 5日均线 ma5=MA(close,5) 当日是否在5日均线之下（True/False→1/0） below_ma5_today=AS_FLOAT(c...
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...
一、一些细节挖掘和分享： （√）表示好用，（×）表示有优化空间。  1、（√）“详情”：关于节点的说明写得很清晰，好评。 2、（√）“画布定位”：能很方便地找到画布中的位置。  3、（×）“AI助手”：工作流界面的AI助手似乎不是那么智能。 首次指令输入，工作流生成完成，就相当于搭建了一个包含内容的主体框架。 需要注意的是，再次与工作流界面的AI助手对话，会生成新的工作流，覆盖旧工作流。 因此，主体框架和策略逻辑不变，也没有报错的情况...
