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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...
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、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
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...
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”...
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;...
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...
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...
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...
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...
