回测策略实战检验 1.1MACD 这段代码实现的是一个基于MACD指标的螺纹钢期货（RB2605.SHF）趋势跟随策略，核心逻辑如下： 初始化阶段（initialize）： 设置期货账号context.account='5588'。 关注合约为RB2605.SHF，保存到context.future_contract。 定义MACD参数：短周期12、长周期26、信号线周期9。 初始化一个空列表context.historical_prices用来保存历史收盘价。 每根Bar运行逻辑（handle_data）： 1）数据获取与预处理 从当前bar中取出该合约的收盘价close_price=ba...


多策略调整与优化 1.1AI优化策略 策略优化可交由Pandai智能处理，您只需向AI助手说明需求与调整参数--例如更换交易标的、修改优化条件等。短短数秒内，系统便会生成一份优化后的代码，高效省力，轻松实现策略升级。  1.2仿真实盘检验策略效果 优化后的策略，可立即投入仿真实盘进行验证。该方法基于实时行情检验策略表现，能有效规避仅依赖历史数据回测可能产生的过拟合风险，使评估结果更为可靠。 ![image.p...


最近这段时间，我把精力主要放在了多策略的调整与优化上。目前已经上线了两个仿真实盘策略，运行效果超出了我的预期。值得一提的是，这次我深度体验了平台的AI助手功能，让它帮我修改和优化了几处核心代码。这种“人机协作”的模式真的非常方便，省去了大量查阅文档和调试的时间，效率提升了不止一点点！  我的第一个策略是一个多品种交易策略。逻辑上主要采用了经典的均线上穿与下穿指标。虽然原理看似简单，但在实际操作中，多品种的逻辑...

第四周【多策略调整与优化】 这周是训练营最后一周，核心目标很明确：把前几周“跑得起来但很久不出交易”的策略做改造，让它在仿真实盘里更容易产生交易信号与结果，完成「多策略修改交易条件并运行」的验证截图。 结合教程操作下来，我本周主要完成了两类任务：期货多品种策略与定时交易策略，整体体验是：PandaAI把“策略生成/修改/排错+运行容器化”串成了一个闭环，新手也能靠和AI对话把策略快速迭代出来。 本周任务回顾 A.期货多品种策略：从单标的扩展到多合约监控/交易 基于第二周的趋势策略框架（均线趋势判断：均线之上偏多、均线之下平仓/反向） 按教程思路在原有脚本上做修改：增加多个交易品种，并确保选...

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...

修改代码  frompanda_tradingimportSRLogger defSRLogger.info("initialize") 在我连接到仿真账户时，能够看到关键信息的输出

「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。 ...

调整两个策略：设定时间交易和期货多品种 直接在flow里和ai交互，比如让ai帮我加品种：黄金，铜，螺纹钢，焦炭  

一、感谢平台给予的信任 加入PandaAI仿真测试群已有四周，从一开始的懵懵懂懂，到现在能够熟练使用，是平台及老师的信任以及耐心的指导，策略在交易时间运行能够生成交易节点，自动买卖，减少人为干预，避免因情绪化导致的失误，在风控方面只要有严格的交易逻辑，能够做到止盈止损离场，再次感谢平台以及各位老师辛苦的付出，对我今后期货交易绝对有帮助 二、本周遇到的问题 本周在交易策略修改中遇到了报错问题，经过与AI对话很快解决了问题并且能够顺利使用，对于我这种程序小白来说特别友好，在国家大力推行人工智能的今...

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。

一多品种和设定交易时间 1.1AI协助修改策略  1.2模拟实盘仿真  1.3实盘详情 

一一级标题【多策略调整与优化】 1.1二级标题应用实现 与AI对话修改程序，试着运行起来，目前还有两个程序没有交易 最近工作很忙，行情很疯狂，没有时间详细修改策略！  1.2二级标题功能修改与提升建议 目前还有两个运行程序没有交易，没有仔细查看为什么没交易，最近没有时间查看原因！ 只能在功能上提出一点优化建议。比如： ...

摘要 本研究报告基于聚宽量化平台，构建并验证了两种不同的多因子选股策略。通过对A股市场2015年1月1日至2025年1月1日的实证研究，我们发现策略一(ARBR技术指标策略)表现显著优于策略二(多因子打分策略)。策略一实现了2345.02%的策略收益，年化收益率高达38.92%,夏普比率为0.456,最大回撤为31.70%,展现了卓越的风险调整后收益。策略二则获得30.79%的策略收益，年化收益率为2.80%。研究证实了技术指标与基本面因子结合的有效性，为量化投资实践提供了重要参考。 一、引言 ...

今天做了第4次测试 1.期货多品种-仿真  2.设定时间交易_仿真  3.运行结果如下  AI量化的效果还是挺好的，希望以后可以多做做A股的量化

第三周回测策略实在是太方便了，简单几部就可以完成以前代码可能要写数周的一个工作量 1.1添加回测节点  1.2查看回测结果 1. 1.3仿真实盘验证 

多品种和定时交易策略实践心得 本周参与仿真实盘训练，围绕多品种覆盖和定时交易两大核心需求完成了策略优化，在此过程中提高了我的实战问题解决能力，不仅解决了原有策略交易信号不足的痛点，还学会了通过参数配置、时间规则设计激活交易动作，也更懂如何兼顾策略稳定性与灵活性。 1.1多品种策略 之前的单品种策略常出现长时间无交易结果的情况，这次核心调整是扩展活跃合约+保留均线趋势核心逻辑，让策略能同时监控多个高流动性品种，提升交易机会捕捉效率;![c4cdf38287d552a1f820bf8ceb045b...

一一级标题 在量化交易里，“回测跑赢市场，实盘水土不服”是常踩的坑——而pandaai的工具链，刚好能打通“回测→实战”的验证闭环。 先看回测环节：  先通过「Python代码输入」模块写入策略逻辑； 再到「期货回测」模块配置关键参数：比如1000万初始资金、1倍佣金/保证金率、1分钟（1M）回测频率，再选定2025.11.01-2025.12.18的回测周期； 配置完成后，回测任务会同步到「策略回测结果」模块，直接查看收益、回撤等分析数据。 回测过关后，就能对...

【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...