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。

【多策略应用与实践】-第二周使用体验和建议 目前使用优点 整个平台相对完善，策略开发，回测（暂时还没深度体验），仿真，实盘等功能基本都有，可以在一个平台内完成所有操作,目前对于没接触过的人来说，确实是一个可以快速接触，并且跑起来的平台。 可以在任意地点登录web查看修改。 目前感觉不足 1.这个查看运行效果，检查log实在是太难受了，log的窗口小，滑动卡顿，并且还不能下载？（或许我没找到）。强烈建议增加醒目的下载按钮，我之前跑策略回测一年的话都是几个G的log在电脑本地用klog工具打开...

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...

 一期货策略代码结构与功能分析 1.1核心函数组成 initialize(context)：策略初始化函数，在策略启动时仅运行一次，用于设置账户、合约、参数等基础配置； handle_data(context,data)：主策略函数，每个交...

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...

一一级标题网站大部分内容非常直观 1.1二级标题导入策略 xxxx;一开始找不到入口，询问过老师之后对整个页面更加熟悉了 xxxx;跟着视频教学学习了如何导入、修改以及保存我的策略；并且运用PandaAI学习我对于策略不太熟悉的地方  1.2二级标题运行策略 1.xxxx;在超级图表中，学习了如何创建账号，在实盘中运行策略 2.xxxx;学习如何出入金;整个过程非常流畅，操作简单易懂 ![184194a01...

一一级标题网站大部分内容非常直观 1.1二级标题导入策略 xxxx;一开始找不到入口，询问过老师之后对整个页面更加熟悉了 xxxx;跟着视频教学学习了如何导入、修改以及保存我的策略；并且运用PandaAI学习我对于策略不太熟悉的地方  1.2二级标题运行策略 1.xxxx;在超级图表中，学习了如何创建账号，在实盘中运行策略 2.xxxx;学习如何出入金;整个过程非常流畅，操作简单易懂 ![184194a01...

1.1新建回测策略及流程 建立策略后，只需拖入所需模块，通过回测模块与结果模块的灵活组合，即可轻松搭建完整分析流程，如同搭积木般简单直观。  1.2回测结果 启动流程后，静待运行完成即可查看结果，所有相关参数均一目了然。 

第一次用pandaAI，感觉复杂的量化工作，可以用大模型工作流来，方便完成，希望这款高压工具可以适合，中国散户，市场应用前景就更加广阔

一多策略应用与实践 1.1MACD策略 先把MACD-仿真.json导入工作流，即可得到完整的工作流 再使用回测代码助手微调策略代码 之后选择一个合适的服务器，点击启动工作流，如果运行完毕，没有报红则可进行仿真盘测试 1.2仿真盘测试 在账号管理中添加一个新的仿真盘账号，在创建一个实盘，选择刚刚的工作流  点击启动，静待一会若没有反应刷新页面即可 !...

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...


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...

一一级标题 第二轮测试，多策略测试与回测 1.1二级标题   优点：年轻的团队非常有创造力，利用大模型的微调，做了自己的金融大模型，而且应该是国外的大模型！ 利用了软件开发式的，项目工作流原理，应用到了策略开发AI工作流。可视化，非常清晰看懂策略产生的逻辑，尤其是多策略的前后因果关系！大模型的应用最好应用Claude. 1.2二级标题  缺点：需要继续优化改进的地方！ 1、当自动化程序运行出错的时候，左侧有一个日志栏，会显...

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。

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...


 一当前数据评估指标的局限性与优化诉求 1.1数值孤立，分析链条断裂 数据源质量黑盒：我无从得知IC值的波动或衰减，是源于因子逻辑本身失效，还是底层数据（如财报发布延时、停复牌处理、价格异常点）的质量问题; 分析维度缺失：仅有一个时间序列上的平均IC或IR，缺乏其分位数分布、滚动周期变化、分行业/分市值维度的细项表现，难以定...

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