多空持仓控制仿真策略 学习到了需要在代码中修改绑定账户，即每个盘的账号不同，这个非常容易遗忘从而无法跑通策略。 多周期目标止盈 1、运用ai去了解代码的含义，不停地问答，ai回答的清晰易懂 2、我根据自己的思路去修改了交易条件：即根据RSI的数值去判定进出场位置，我设置的条件为RSI<=30与RSI=70做多与做空，并且在盈利条件下每跑出10个点加仓一次，统一在第一单达到50个点平仓。 K线形态交易 给ai说明了我想要进出场的K线形态，设定好做多和做空分别对应的三根K线形态。 问题：在上周...

做完了测试 今天做完测试，感觉Pandaai极大地方便了量化，降低了门槛，期待解锁更多功能。

先上战绩 两个账号总持仓190手黄金期货，浮盈近600万，收益率近19%！ |交易标的|保证金比率|杠杆率|截图最新价| |-|-|-|-| |AU2602.SHF|≈16%|6.25|1012.44| |账号|持仓手数|持仓均价|持仓市值|保证金|浮动盈亏|收益率| |:-----|:------|:--------|:--------|:------|:------|:-----| |账号1|127手|980.74|≈1.286亿|≈2057万|+402万|+19.57%| |账号2|6...

回测策略实战检验 本次任务的目标是将历史回测表现良好的策略，直接迁移到仿真实盘环境中进行实战验证。通过超级图表平台，我们可以无缝衔接回测与实盘，无需二次开发代码。 下面是完整操作流程 一、策略准备与检查 1.导入回测策略 进入“AI工作流”模块。 点击“导入”按钮，选择之前已完成回测的策略模板文件（例如跨期套利策略或MACD分钟级策略）。 导入成功后，系统会显示策略详情。  2.配置并试运行 为新导入的策略创建一个独特的工作流名称（如“跨期套利_实盘测...

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...

工作流功能使用 在主页点击工作流进入工作流空间，然后点击创建工作流，在模板页选择创建空白工作流，也可以选择上面的模板；在已经有策略代码的情况下可以点击创建空白工作流，然后把策略代码拖入进工作流内，点击策略代码可以查看，同时可以使用AI调整策略和阅读策略。在出现策略跑不通时AI助手可以帮助检查并改正问题给出修正代码，应用保存即可。保存完代码可以在左侧节点库找到回测相关，然后把回测节点拖到代码旁边，然后在左侧节点库找到策略回测结果，同样拖到旁边，用连线链接策略代码和回测任务。然后点击旁边工具栏的保...


接口文档 一、通用K线数据 1.获取股票的详细信息 1.1.方法名：get_stock_detail 1.2.入参 |字段|类型|描述|是否必填| |:---|:---|:---|:---| |symbol|Optional\[Union\[str,List\[str\]\]\]|股票代码|非必填| |fields|Optional\[List\[str\]\]|返回字段|非必填| |market|Optional\[str\]|市场，支持cn,hk,us，默认cn|非必填| |status|Optional\[int\]|是否在市，1-在市，0-退市，-1-未知|非必填| 1.3...

【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 

一、第三周心得 第三周任务已圆满完成，本周最大的收获是使用统一账户“5588”不用繁琐的更换量化程序中虚拟账户，对新手小白是最大的亮点，因临近年底较忙，没有更多的体检到新的程序实盘效果，后期继续追踪，另外听说客户端程序也要上线，期待中，希望能够把各种因子都录入近期，客户想调用那个因子可以自由组合，行程不同的交易体系，应对多变复杂的市场，也可以对客户因子产生的收益进行排名，让更多用户能够产生收益，另外人工智能模块一定要加入，对程序出现的错误进行自动校正比较好。 

一多策略生成AI修改及回测 1.1多策略仿真实盘交易 多策略生成多工作流; 多帐户实盘仿真交易多策略; 1.2多策略回测报告及实盘交易报告 1.生成多个策略并分别形成工作流,注意操作时一定要将策略代码中的持仓帐号改成与实盘帐号一致； 2.AI修改回测代码：AI智能共有三种模式，用于回测代码修改需要选择回测代码修改助手，修改模型目前有两个; 以下是多个工作流的截图： 多策略回策避免其它平台只能单测量回测的和单策略实盘交易的短板，能让用户运行多个策略，增取获利和减负时间，利益最大化； 以下截图是多策略回测的情况： 经过回测实盘交易能清楚看到交易的过程，盈亏数据一目发然。 这是策略...

内测第二周 1.1账户管理，创建3个名称，对应3个工作流  添加3个模拟盘名称;  模拟图

第三周【回测策略实战检验】 本周体验了我个人认为比较重要的回测的的能力，运行的周期，回测速度等目前看对于简单策略来说还是不错的，回测很快，反馈及时。

上手真的快 第一次用，最担心的其实是“我要不要先学CTP、看穿式监管、银期转账”这些词？结果平台把开户、入金、合约映射、交易时段、保证金比例全封装好了，点两下就搞定。结果从跟着指南到完成任务，全程不到30分钟，体验非常丝滑。 总的来说呢，就是用起来感觉很方便。可视化的编辑自己的策略，可以拖拽看起来很高级，可以用ai来帮助我修改自己的代码，我只要想好策略让ai生成就可以了。 这里也是跟着指南让ai帮我改代码，跟用chatgpt一样简单，这个很戳我。 ![195f70262ca36d5010bf...

今天在PandaAI上做了回测的测试，非常方便，json文件导入后一键就可以完成，目前已经做了3个测试，感觉还是很有收获，希望pandaAI越做越好。

这周我测试了pandaAI的一个新功能：先把自己的策略在历史数据上回测一遍，再决定是否上实盘。这样的做法可以在投入真实资金前，先检验策略的基本可行性与盈利能力。 这种流程非常符合量化交易的标准步骤——先用历史数据验证策略表现，确认有获利潜力后再考虑实盘，从而降低盲目入场的风险。 不过在实际操作中，经常会遇到回测结果与实盘表现不一致的问题。回测使用的是历史数据和理想化的执行假设，而实盘会受到滑点、延迟、成交量限制等多种实际因素影响。 因此就需要引入“模拟实盘”环节：在接近真实市场的环境下运行...

摘要 本报告对两套具有相同基因但不同实现路径的多策略量化模型—— 策略一（未优化的多策略轮动模型）​与策略二（优化后的多策略组合模型）——在长达十年（2015年6月1日至2025年6月1日）的完整市场周期中进行了全面的实证对比分析。 策略二以惊人的812.67%的总收益、25.54%的年化收益，以及被严格控制在19.00%的最大回撤，全面碾压了收益为-47.79%的策略一。​ 本报告深入剖析了导致两者绩效天壤之别的核心原因，揭示了从“追逐时机”到“管理组合”的理念进化所带来的革命性效果。 研究发...

【内测心得】顺利运行第一条策略 内测 官方给的指导很具体，按照官方给的指导文档或视频教程，很顺利的完成了仿真实测。 

多策略应用与实践 1.1创建多个虚拟账户 系统支持同时创建最多三个虚拟账户，用于不同策略运行测试  1.2同时运行三个模拟策略 通过并行运行三个模拟策略，可直观对比不同投资标的与策略逻辑的收益差别 

一期货回测实操 1.1策略实盘回测操作 策略设计并生成工作流： -策略回测和实盘交易： 1.2整个流程 1.策略导入及AI修复：按教学视频轻松导入策略代码，并启动工作流，对于工作流执行中发现地的代码错误，通过AI自动修复，能轻松解决，这就是我们平台最大的估势之一；然后根据要求还可以用AI根据自然语言修改策略代码：本次修改内容为：（修改交易规则为做多时，价格高于10日均线买入开仓，价格低于10日均线卖出平仓，做空时价格低于10日均线卖出开仓，价格高于10日均线买入平仓），代码修改后保存并启...