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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...
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≈...
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...
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 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...
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...
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...
