PANDAAI量化平台内测体验报告：革新个人量化投资的一站式解决方案 一、账户注册与入金测试全流程体验 作为拥有五年量化交易经验的专业人士，我对PANDAAI平台的内测邀请充满期待。注册过程出乎意料地简洁高效：通过官方内测链接进入，填写基础个人信息、交易经验和风险偏好问卷后，系统在15分钟内完成了审核，这比传统券商的3-5个工作日快了不止一个数量级。 身份认证环节采用了"三重验证"机制：身份证件上传、人脸识别和视频确认，整个过程在20分钟内完成。值得称赞的是，平台的OCR识别技术精准度极高，身份证信息自动提取准确率达100%，无需手动修正。风控团队的专业询问也显示出平台对合规性的高度重视，...

<fontcolor="brown"一、开篇</font <fontcolor="red"一切任务都可以抽象成一个工作流！</font  要踏入量化投资的复杂领域，本需艰难拼凑编程、交易实操、高阶数学、AI算法、金融市场等知识拼图。但掌握已专业定制的“工作流”这一核心绝技，就能直接复用专业投资者的经验路径——像搭积木般调用现成流程，把复杂任务拆解成清晰步骤，让新手也能快速对齐专业视角，少踩坑、少绕路，高效逼近量化投资的核心能力。 在20...

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...

用仿真盘做策略验证，很多人仍停留在单线测试——但实战中市场信息纷繁交织，单一策略容易失效。多策略独立并行、实时同步运行，让仿真环境高度逼近真实交易复杂度。 在PandaAI的仿真体系中，同时推进着三套策略引擎： 多空转仓调控仿真，专注仓位切换的时机把握； 多周期浮动止盈，动态适配不同行情阶段的盈利目标； K线形态触发交易，对特定价格形态进行自动化响应。 它们在同一账户下互不干扰，却共同构建出一个更立体、更接近实盘的模拟环境。这不仅提升了验证效率，更关键的是，能看出策略间的协同与对冲效果...

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...

多策略应用与定时交易 1.1多策略应用  1.2定时交易  1.3仿真实盘 

多策略使用起来还是比较方便，可以同时测试、对比、筛选，配合AI使用，很容易实现自己的策略 

一概述 市场对日频及以上频率的量价因子研究由来已久，也比较成熟。相对而言，高频因子研究较为新颖，拥挤度较低，有效性也较高。中金公司的研报《量化多因子系列12：高频因子手册》比较系统的介绍了高频因子的构建及表现，对于我们挖掘高频因子有较好的指导作用。 1.1高频因子的优势 高频因子主要是以股票日内交易价量、逐笔成交、逐笔委托以及分钟k线等数据为基础构建的。捕捉日内交易行为，维度更高，能刻画更精细的市场行为。相对中低频因子，高频因子的优势在于（1）信息含量更为丰富。高频数据量比低频数据大几个量...

工作流示例 为方便大家使用，我们提供了以下模版，供大家学习参考，新建一个工作流，直接拖对应的json到窗口中即可（json可找小助理领取），可以自己尝试修改参数和模型。 --- 直接收益率预测排序 🌟核心思路 利用XGBoost模型直接预测股票未来的收益率，并根据预测值进行排序和分组。 📌实施流程 1.输入因子矩阵 2.使用XGBoost模型进行回归训练，输出预测值：  3.对预测收益率进行排序...

量价因子 |字段名|中文名称| |--------------|----------| |open|开盘价| |close|收盘价| |high|最高价| |low|最低价| |volume|成交量| |amount|成交额| |turnover|换手率| |market_cap|市值| 基本面因子： |字段名|中文名称| |---------------------------------------------------|----------------------------------| |revenue|营业总收入| |operating_revenue|营业收入| |ne...

探讨因子的本质与检验方法 1.1探究的原因 因子、标签、特征是什么关系，我们买的到底是什么？ 因子到底是什么，研究因子如何区别民科还是具备科学的方法？ 因子如此重要如何正确的科学检验？因子分布如何看等等 GPlean到底该学什么因子？最后产出什么因子？ 论坛都有各种复现和生成因子，不仅有中金的因子手册还有阿尔法101等等，但是归根结底因子到底是什么，其检验和实战意义暂时还没人讨论，在此我讲下我的一些理解，希望大家纠错，共同进步。 1.2因子、标签、特征的关系 1.首先是按照我们做机器学...

对于刚转向因子投资的交易者，选择站在前辈肩膀上复现已有的研报因子是不可回避的学习途径。 PandaAI集成了数据/回测/分析框架及代码AI助手一体，为因子学习探索提供了极大便利。 2022年中金《价量因子手册》对于量价覆盖全面，不少量价因子在报告期和以后的很长时间均表现良好。  刚开始尝试的是动量&反转因子：  构建方式和计算公式如下：  步骤如下： Step1：进入[pandaai因子大赛官...

框架基本方法 基础方法说明 该策略为事件驱动性策略，需要实现框架中约定的事件回调方法，实现后回测、仿真、实盘通用。 策略头部需要默认引用内置API，运行代码为：`frompanda_backtest.api.apiimport`，后文不再重复赘述。 --- 策略初始化（必选） 函数：`initialize` 描述：策略初始化，主要用于初始化策略上下文中的变量，只在策略启动时运行一次 代码 python definitialize(context): 参数 |字段|类型|描述| |--|--|--| |context|Context对象|策略上下文对象| 例子 python d...

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。 1.1策略编写 有AI帮助，让策略编写更简单  1.2添加仿真账号 策略编写完成后，运行。然后到超级图标页面添加仿真账号。添加好后绑定上面写的策略，点击运行，即可自动交易了。  1.3入金 

上一篇文章中我们对高频因子的优势和类型做了简要介绍，从这篇文章开始，我们将对每一大类因子做介绍，并从中选取具体一例因子，实现从数据构建到测试评估的整个过程。 研究环境利用聚宽因子分析API，构建因子函数类;研究在日内高频分钟级数据中挖掘构建高频因子，并对该因子进行有效性检验。 一、动量反转因子 1.1动量反转因子 第一类因子为动量反转因子。动量反转因子通常由过去一段时间的特定类型的涨跌幅构造，其因子收益一方面可能来源于非理性投资者的行为偏差造成的错误定价，另一方面也可能来源于承担特定风险获得...

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 

一一级标题 A量化策略的第一次尝试：未来可期，优化同行！！！ 1.1二级标题 按照视频步骤，先熟悉一遍基础流程！  1.2二级标题 有哪些基本问题需要优化的地方： 1、第一个，当我们用AI助手，修改与分析策略的时候，你可以让助手帮你分析策略代码并且给出注释。 这时候你会发现，代码展示不全，有的地方被下拉边栏遮挡，这些小问题还需要优化，当然这个不属于逻辑问题！  ...

<fontcolor="brown"一、开篇</font <fontcolor="red"工作流解锁量化大众化，全民玩转量化时代已来！</font  上篇文章详细介绍了PandaAI线性模型工作流的完整流程，同时也阐述了策略回测分析与因子相关性分析的具体步骤。正如我们之前所强调的——任何任务都能拆解为清晰可控的工作流，因此我们将进一步把机器学习相关工作流应用到量化分析场景中。 在下面连接中可以看到关于PandaAI工作流的详细介绍和多因子模...