Learnthenewpolicy 1.1Multi-periodtradingpolicy 该代码实现了一个期货交易策略的基本框架，包括初始化、盘前、交易、盘后四个部分。策略使用分钟数据来判断是否开仓或平仓。交易逻辑基于移动平均线：在没有持仓时，如果当前价格高于两条均线，则开仓买入；在有持仓情况下，如果盈利或亏损达到一定点数，则进行平仓。 1.初始化部分(initialize)：初始化操作，如设定一些初始日志 2.盘前准备(before_trading)：盘前准备操作，可用于检查策略初始化状态。 3.交易时段(handle_data)：根据当前分钟选择合约并从API获取分钟行情数据，计算均...

一多策略同时运行 在上次了解过PandaAI的工作流以后，这周进行了一个多策略的同步运行测试。事实上，整个过程非常顺利。 以我的三个仿真账户为例： 多空转仓控制仿真（持续监控调仓时机） 多周期目标止盈（动态跟踪不同周期止盈点） K线形态交易（捕捉关键形态信号） 为什么要进行仿真的「多策略运行」？ 事实上，很多交易员做的都是“时序策略”的交易行为。（即在单一品种上进行交易） 但是“时序策略”往往会遇到几个问题 时序策略真正的结构性问题在于：它试图仅凭单一资产的时间序列，在一个非平稳、状态频繁...

本期基于前期单因子打板策略的实证结果，针对信号稳定性不足、回撤控制薄弱、分组单调性较差等核心问题，系统性引入趋势因子与回撤控制因子，构建「趋势判断+风险约束+打板驱动」三因子复合模型，以下为完整的迭代逻辑、因子体系与实操调试过程。 1.研究背景：单因子打板策略的核心局限&挖掘比赛因子 之前有落地的单一打板因子以资金封板行为为核心信号，在2024年全市场回测中暴露显著缺陷： 因子IC均值长期低于0.01，截面选股区分度不足，分组收益无明显单调性； 策略对趋势环境无适配性，单次亏损幅度显著高...

经常做策略优化的朋友都知道，如今在“优化”和“研究”这条路上，我们不得不借助AI来辅助。所以，今天的核心是Pandaai内置的AI助手，不同与其他ai助手，它有三种模式可以选择。 通用代码助手：用于解决各类编程问题、写代码、改代码和解释代码的综合型助手。 回测代码助手：专门帮助你编写、调试和优化量化交易策略回测代码的助手。 因子构建代码助手：专注于将金融逻辑转化为可计算的因子公式并实现为代码的助手。  1.1调整后收益 通过pandaAI...

「策略回测」的体验和心得 在上周我进行了多策略的并行，发现功能不错，还算完善。这周我测试了「回测」功能，让我们来看看它的体验怎么样。 1.1导入策略 首先创建一个工作流，随便命名。然后，选择回测策略的模板文件，完成导入。按照图中展示的那样，对策略进行了实盘前的回测。 ⚠️关键点：确认策略的标的合约（如螺纹钢2605）、交易周期（如分钟线）等参数设置正确。 1.2接入方针实盘 在发现策略回测有正向收益时，我们就可以接入「仿真实盘」，这里不知道「仿真实盘」的朋友，可以看我往期的文章介绍。 ...