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...

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:PandaAI仿真实盘种子用户招募：200席专属资格，定义量化新工具 我们不是在找「用户」，而是在寻「战友」——那些真正沉心做策略、懂交易的实践者，和我们一起打磨下一代量化工具，让智能交易更贴合实战需求 1.1成为种子用户，你将独占这些专属权益 5000+初始算力包：直接到账，无门槛支持策略回测、因子深度研究、仿真实盘交易，算力自由一步到位 产品共建者身份：你的每一个建议都能直达产品核心团队，功能优先级、迭代方向由你参与决定 线下课门票直通票：完成简单内测打卡任务，即可锁定行业大咖策略分享...

一、参与背景：为何加入PandaAI种子用户计划 当我看到PandaAI发布的"仿真实盘种子用户招募"计划时，立刻被其中"定义量化新工具"的愿景所吸引。与普通产品内测不同，这次招募明确提出寻找"战友"而非单纯"用户"，强调与真正沉心做策略、懂交易的实践者共同打磨下一代量化工具。这种共创模式让我对PandaAI团队的专业态度产生信任，于是毫不犹豫地提交了申请。 作为有一定量化交易经验的参与者，我特别看重计划中提到的几大专属权益：5000+初始算力包可无门槛支持策略回测和仿真实盘交易；产品共建者身份能让建议直达产品核心团队；还有与产品团队、资深策略开发者同群交流的机会。这些权益不仅实用，更体现出P...