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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...
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...
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...
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...
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...
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...
量化策略程序的下载链接：https://share.weiyun.com/PiKD4wbH -------    
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 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、...
本次测试主要是通过通过提示词生成创建工作流，并连接仿真实盘 1创建工作流 输入提示词：“帮我写一个期货交易回测，交易逻辑是动量和波动率，在白银合约上测试，时间范围设定为最近一年”，产生如下工作流  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...
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...
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[...
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...
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、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...
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： 
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...
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...
