工作流导出与IDE编辑适配小技巧 一、widgets_values字段的重要性 我是一个懒人，现在编程ide都ai好久了编程能力也非常不错，所以就大胆尝试了直接修改json文件实现工作流的直接导入折腾了半天有了点点心得，有不对的地方大家见谅。 从可视化工作流导出JSON后，在IDE中编辑时最容易忽略的是`widgets_values`字段。这个字段决定了前端编辑器打开时是否显示代码内容。 问题现象：导出的JSON中`CodeControl`节点只有`properties.策略代码`，没有`widgets_values`，导致在PandaAI前端重新打开时编辑器为空白。 解决方案： jso...

PandaAI投研Skills构建思路文档 设计理念 1.零代码部署 PandaAI投研Skills采用Kiro原生Steering机制实现，无需编写额外的后端代码或部署服务。整个Skills以一个Markdown文件的形式存在，通过Kiro的Steering功能自动加载和解析。 设计优势： 部署简单：只需将Steering文件放入指定目录 维护方便：直接编辑Markdown文件即可更新Skills 版本控制：可与项目代码一起进行Git版本管理 2.知识同步 通过Kiro的文件引用语法`[[file:]]`，Skills可以直接引用外部文档作为知识库。当官方文档更新时，Skills...

报告原文下载链接：https://pan.baidu.com/s/1jBGmWCS1l-SolG02kOF_Rw提取码：zu97 相对强弱指标RSI(RelativeStrengthIndex)是最常用的技术分析指标之一，常被用来评估多空力量的强弱程度，被广泛应用于各种金融产品的研究分析中，但是RSI通常被用于时序择时，较少被用来在横截面上进行选股。本篇研报则将RSI技术指标扩展到横截面选股领域，构建有效的选股因子。 在本篇研报中，标签有股票代码，每日开盘价、收盘价，成交量，分钟级涨跌幅，市...

PandaAI投研Skills 简介 PandaAI投研Skills是一个基于KiroSteering机制的量化投研辅助工具。通过自然语言交互，帮助用户快速完成量化投研任务，包括因子编写、数据查询、因子分析、技术指标应用等。 核心功能 因子编写：支持公式模式和Python模式，快速将投资逻辑转化为可执行代码 数据查询：提供完整的panda_dataAPI调用指导，获取日线、分钟线、因子、财务等数据 技术指标：内置100+技术指标函数，涵盖趋势、震荡、波动率、成交量等类别 因子分析：指导IC分析、分组回测、因子评估等量化研究流程 股票筛选：构建多条件组合筛选，支持动态筛选条件 代码库集成...

在对白银期货配对套利回测的过程中，让我体会到理论与实践结合的重要性。 今天拿这个基于AG2604和AG2602合约的价差交易策略，进行实盘回测，让AI帮我解释交易逻辑，最后也搞明白这是一套遵循着经典的均值回归逻辑——当价差偏离历史水平时建仓，待价差回归时平仓获利的交易策略。 然而在修改代码的过程中，我发现几个关键问题：价差阈值的比较单一，简单的固定数值可能无法适应市场不同阶段的波动特征；这个策略的交易成本也完全忽略，后面添加随机增加交易成本和成交概率。 这次实践让我明白，一个能在回测中盈利的策略，距离实盘盈利还有很长的路要走。未来我需要更深入地研究价差序列的统计特性，加入动态风险控制模块...

【多策略应用与实践】第二周记录 1.仿真账户 首先是仿真账户可以开三个账户，这样可以三个策略同时运行  其次是在策略未启动时，可以对工作流进行配置，这样很方便  2.策略编写 编写策略时，要注意这个数字账户，要填写仿真账户对应的ID   3.个人建议 如果在查看这里，可以直接查看日志，就很方便了 

报告原文下载链接：https://pan.baidu.com/s/1xPDtXF138Q6bGZ4CxoTd7g提取码：dy4o 在这篇研报中，标签为每日开盘价、每日收盘价、每日换手率、指数隔夜涨跌幅等未经加工的底层市场数据。特征为传统隔夜涨跌幅、隔夜涨跌幅绝对值、超额隔夜涨跌幅、超额换手率、滚动相关性等从原始标签中提取或计算出的尚未验证预测能力的中间变量。因子为传统隔夜因子、隔夜跳空因子、新因子MIF等对收益率有显著解释力的特征。 本篇研报的核心与上一篇研报相同，都是利用A股市场的非有效性...

PandaAI投研Skillsv2.0通用IDE版本 这是为Cursor、VSCode、Windsurf等其他IDE设计的PandaAI投研Skillsv2.0分发包。 🆕v2.0新增功能 策略/回测代码生成—一句话生成完整的期货/股票策略代码 交易函数参考—股票买卖、期货开平仓、目标持仓下单 止损止盈+仓位管理—完整的风控代码模板 基本面因子全覆盖—利润表/资产负债表/现金流/估值/每股指标 策略错误诊断—框架错误、参数错误、持仓检查、环境差异 5个实战策略模板—因子驱动、双均线、股票买卖、风控、账户信息打印 📁文件结构 dist-other-ide/ ├──.cursor/...

PandaAI投研Skills完整测试案例集 本文档覆盖v1.0+v2.0全部模块，共10大模块、50+测试案例。 --- 一、因子公式编写模块（v1.0） 1.1简单因子 帮我写一个20日动量因子 1.2技术指标因子 用MACD指标写一个因子，参数用默认值 1.3复合因子 帮我写一个结合RSI和布林带位置的复合因子 1.4多行公式 写一个波动率调整动量因子，先算20日收益率，再算20日波动率，最后用收益率除以波动率并排名 1.5条件因子 写一个金叉死叉信号因子，5日均线上穿20日均线为1，下穿为-1，其他为0 1.6量价因子 帮我写一个成交量异动因子，...

工作流JSON实战技巧 一、压缩JSON的格式化与结构统一 从PandaAI导出的JSON文件有时是压缩格式（单行），在IDE中编辑极其困难。同时，某些导出格式可能包含冗余的`nodes`和`litegraph.nodes`双重结构，需要统一处理。 问题现象： JSON文件被压缩成单行，无法阅读和编辑 存在`litegraph.nodes`和顶层`nodes`两套节点数据，结构不一致 需要保留`litegraph`结构，清理冗余数据 格式化脚本： python importjson importsys defformat_workflow_json(input_file,output...

工作流JSON高级编辑技巧 一、节点ID自动重构工具 在大型工作流中，手动修改节点ID极其容易出错，且需要同步更新`links`数组和所有节点的`inputs`/`outputs`引用。编写一个自动化重构脚本可以避免99%的人为错误。 核心思路： 1.扫描所有节点，建立旧ID到新ID的映射表 2.遍历`links`数组，更新所有节点ID引用 3.遍历每个节点的`inputs`和`outputs`，更新`link`和`links`字段 4.保持连接ID不变，只更新节点ID引用 完整重构脚本： python importjson fromtypingimportDict,List def...

作为程序员，我的代码世界与金融量化之间曾隔着一道厚墙。直到我将DeepSeek与PandaAI这两个AI工具组合使用，墙变成了桥——一道需要精心调试的桥。 整个过程形成了一个高效的“双AI调试环”。当PandaAI平台抛出“Factorclassloadfailed”的红色错误时，我做的第一件事不是盲目修改，而是将完整的错误日志和代码片段丢给DeepSeek。“从程序员角度解释这个量化错误”，我这样提示。DeepSeek像一位耐心的技术导师，指出我混淆了“策略”与“因子”两种编程范式——这如同把面向对象代码硬塞进函数式框架。根据它的指导，我剥离了所有交易执行函数，让代码纯净得只剩数据计算。 ...

一、links连接的双向一致性检查 在IDE中直接编辑JSON时，最容易出错的是`links`数组与节点`inputs`/`outputs`中的`links`字段不一致，导致工作流导入后连接线丢失或报错。 问题现象：修改节点ID或删除节点后，`litegraph.links`数组中的连接信息与节点内部的`inputs[].link`和`outputs[].links`不匹配。 连接结构解析： json //links数组中的一条连接 [link_id,source_node_id,source_slot_index,target_node_id,target_slot_index,dat...

1.概述 笔者最近搭建了一套因子库，参考的是《20230522-招商证券-AI系列研究之一：端到端的动态Alpha模型》附录中的因子，但因子数量还是有限，于是决定引入一些常见的因子库，本文将分享如何用cursor来帮我们快速生成alpha101因子。 2.cursor安装与激活 从官网下载cursor，新注册的用户有免费的使用次数，如果次数用完，可以到某宝上去购买账户，也可以自己充值。  安装好之后，就可以在右边打开对话框，进行对话式编程了，选择@可以指定代码...

【回测策略实战检验】 1.1使用感受与前一次对比  这次总体感觉速度比上一次测试快多了！ 这次测试的品种是沪铜、上次是银！ 策略本身并不是平时实战的策略，只是用于测试这套软件系统的整体体验感与实用性、智能性！ 1.2二级标题优点总结与期待 优点：这次用官方案例测试了一下回撤效果！其中有一个AI分析  这个AI分析很有亮点，才有的是本地AI智能体对策略繁杂的参数因子进行解析！ 给出优化建议，而且都是中文...