1.1不懂代码，只要有想法也能生成策略，这就是AI助手的神奇之处 我在对话栏输入：请帮我用cci指标生成期货交易策略工作流，它就帮我生成一个工作流  1第一次回测结果如下：  2工作流回测结果不理想，通过AI分析结果再交给助手去修改：  3修改后的结果如下：  通过不断的分析和调整，最终能实现策略收益的最大化。 期待AI助通过不断的学习，日后能为更多的需求者...

一PandaAI"大升级”____AI助手 1.1AI助手 在经历了上次的内测以后，实际上PandaAI作为个人量化的搭建平台，已经能满足大部分人的需求了。但是这次pandaai做了一些重大升级，那就是接入了AI助手！。不同以往的是，这次的AI助手，已经可以自动帮你搭建工作流了！没错，是自动搭建工作流。这意味着你不需要一个个的拖拽搭建自己的工作流了，下面就是我通过对话简单搭建的多因子模型示例。  1.2专家模式 对于习惯于代码掌控感的专业...

AI助手多样化研究--（股票）最基础的择时与相对强度因子回测 情绪冰点下的相对强度选股策略：构建思路与因子设计 ——了不起的阿斗 本文记录一套基于市场情绪极端悲观状态与个股相对强度的选股策略构建过程，使用平台AI助手实现整体构建。 之前尝试将传统主观交易的部分条件进行因子化和回测中留了一些钩子，在主观交易中还有一套市场情绪判断体系用来择时，这次使用最基础的择时因子加入策略之中。 https://www.pandaai.online/community/article/581 --- 一、在恐...

一、基础模型 1.1前言 作为一个仅有经济金融统计学基础，但对量化金融几乎不懂的小白，pandaAI仍给我带来了足够的惊喜。前期尝试了很多机器学习，多因子的策略，但由于自身debug能力有限，没能跑出满意的结果，因此本帖选取双均线的期货策略，主要旨在演示用自然语言的从策略到回测分析的整个过程。 1.2基础模型生成 1.用自然语言描述策略  2.查看修改相关参数  1.3生成工作流开始运行 ![屏...

一、基础模型 1.1前言 作为一个仅有经济金融统计学基础，但对量化金融几乎不懂的小白，pandaAI仍给我带来了足够的惊喜。前期尝试了很多机器学习，多因子的策略，但由于自身debug能力有限，没能跑出满意的结果，因此本帖选取双均线的期货策略，主要旨在演示用自然语言的从策略到回测分析的整个过程。 1.2基础模型生成 1.用自然语言描述策略  2.查看修改相关参数  1.3生成工作流开始运行 [屏...

一AI生成代码 和AI聊了一下，让他帮我生成生成期货策略---白银黄金合约 这是我的过程    遇到问题 第一次回测的结果不太好，修改代码的时候发现忘记点应用两次了 改完后又出现了10001问题，让AI帮我修改了大概4-5次都还没有搞定，感觉A...

为什么要做日内策略 之前在大A做指数增强，主要是微盘指数增强。从长期看，这可能是大A里相对更稳的贝塔，但也难免受周期影响，可能出现持续数月甚至半年的风格中断，进而导致收入中断。结合各个群的讨论和看到的资料，我认为高频策略不仅大约3个月就能验证有效性，而且有望带来更持续的收入；同时，alpha也更多沉淀在高频数据中，参与者相对较少。最终决定在已有β基本盘的基础上，再做一套高频或日内策略。 选择什么标的 在大A只能T+1，但有个比较特殊的存在：30年期国债ETF，零手续费、零佣金，支持T0交易...

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AI助手大幅降低个人量化的门槛，把复杂的编码工作交给AI助手，体验了下AI助手写一个简单的macd指标期货合约实盘策略的丝滑之处 1.1提问到看到回测结果只需要简单两步 下面是问句：写一个期货交易策略，运用MACD的交易逻辑，金叉时买入，死叉时卖出，在黄金主力合约上测试，时间是2025.01--2025.12  AI助手收到问句后会自动编排工作流，创建相应的工作流节点，我们只需要点击保存策略，启动工作流，就可以点击查看回测结果  ...

第二轮第2次测试完成 1.1我生成一个期货因子分析框架；因子是关于量价方面的，在2024-2025年分析，并给出分析结果  1.2我生成一个期货回测框架；策略核心逻辑是根据布林带突破策略，在2025年分析 

记录下研究过程 1.输入问句  这一步胜利完成，接下来就是保存工作流，运行工作流 这里遇到一个小插曲，我回测一年的时候等了好久没有结果，提示负载超荷，请优化工作流，但其实工作流很简单，可能是命中了什么bug，我把时间修改的测试进两个月，重新运行很快出结果了    2.了解公式的逻辑，向ai助手提问  刚开始我用什么的提问方式，但没得到我想要的结...

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： ...

第一步找到pandaai的ai工作流然后点击 第二步找到左边的工作空间 第三步找到基础工具中的python代码输入点击然后往右拖拽出来如图所示 第四步如果你会python代码有些量化基础你就可以在里面开始写了然后你可以借助ai助手来给你一些提示来帮你写你的因子策略 第五步当你完成了你的因子代码你就可以点击启动工作流![截屏2026...

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 ...

即期货功能升级之后，PandaAI又一次重大升级，全面提升了AI对工作流的辅助功能。看样子完全不写代码，也能完成量化研究了，让我们一起来体验一下吧^^ 一前置准备 这一次升级后内测增加了很多功能，所以需要先检查一下功能是否齐全。 首先、是进入工作流画布之后，这里新增了【AI助手】，相对之前的代码助手功能更加全面，通过AI助手就可以直接生成工作流啦！  第二、在左侧的节点库和日志右侧，新增了【专家模式】，这是转为精通代码的高手准备的，可以对工作流进行更加细节的微调！...

摘要 本报告对基于不同逻辑框架的两套股指期货量化策略进行了为期十年（2015年1月1日至2025年1月1日）的全面实证分析。 （一）策略一（动态趋势跟踪模型）与策略二（优化版本，跨期套利统计套利模型）​在相同的市场环境下展现出截然不同的风险收益特征。策略一以214.35%​的总收益率、12.50%​的年化收益率及-34.21%​的最大回撤，展现了趋势跟踪策略的进攻性；而策略二则以1675.78%的总收益、34.43%​的年化收益及-17.13%​的最大回撤，实现了风险与收益的完美平衡。 （二）核...

一、引言 在A股市场中，中证500指数作为表征中小盘成长股的核心指数，兼具高弹性与高成长属性，长期以来受到量化投资者的广泛关注。本研究构建了一套创新的多策略融合量化投资体系，将指数增强策略与期货CTA策略有机结合，通过基本面选股与趋势跟踪相结合的方式，在控制风险的前提下追求稳健的超额收益。 随着市场有效性的逐步提升，单一策略的超额收益空间逐渐收窄，而多策略融合的投资框架展现出更强的适应性。本文基于Python量化交易框架，构建了一套以中证500指数为基准的股期混合策略，通过基本面多因子选股筛选优...

试试动量策略 动量策略简单来说，就是“强者恒强”——过去表现好的股票，未来可能继续好。但在实际操作中，纯动量策略容易踩坑，比如追高杀低、忽略基本面，或者被高波动股票拖累。基于这些痛点，我让ai设计了一个日频策略，融合了动量、质量（基本面）和低波动过滤，标的池限定在沪深300成分股上。   为什么选择动量作为核心？ 在A股，动量效应特别明显，尤其是中短期（比如20-60日）。我的策略用过去60日的累计收益率作为动量指标——为...

一向AI助手表明诉求：期货相关的数据分析 1.1生成初步工作流  1.2修改代码，更新优化工作流