写在开头:完全是当心得流水账写,顺便做一下任务😂 一初遇PandaAI 第一次上手PandaAI,直接上来就是一个尝试AI助手生成工作流👊 结果就是不出我所料: 我说的如果过于复杂就无法一次实现或者说出现很多数据以及节点之间不匹配的情况 这不仅是工具的问题 更是波兰尼悖论（Polanyi'sParadox）在AI时代的重演：“我们要表达的，永远少于我们所知道的。” 1.1 总结了一下我试过的微观订单簿、高频套利、板块轮动、缩量横盘等等等等,每一个都是复杂适应...

基于B1（KDJ勾到大负值构建交易策略） 1.1B1买点设置 BBI多空线：收盘价BBI线。BBI线通常由(3日、6日、12日、24日)均线计算得出，代表短期多空平衡。 60日均线（MA60）：MA60走平或向上。这是判断中期趋势是否扭转的关键。个人选取了6日线 白线黄线：代表短期趋势强于长期趋势，是上涨信号。 股价在白线与黄线之间或之上运行。 超卖指标（判断“逆小势”、勾值） KDJ指标： 参数：可设置为(9,3,3)。 J值：必须≤13。J值越低越好，负值最佳，代表短期情绪极度悲观，卖盘枯竭。 RSI指标： 参数：建议设为3。 值：≤20，辅助确认超卖状态。 量能指标（...

一、策略背景 在量化交易开发中，很多入门级或验证型策略并不追求复杂因子，而是更强调“规则明确、执行简单、便于回测和仿真”。对于分钟级期货交易而言，一个非常典型的思路就是：利用上一根K线的方向，决定下一时刻的开仓动作，再通过固定持仓时长进行离场控制。 如果把这类思路交给AI辅助生成代码，开发效率会明显提升。AI可以帮助交易者快速完成策略骨架、接口调用、行情读取、持仓判断、日志输出，以及开平仓条件的组织，从而缩短从“想法”到“可运行仿真脚本”的距离。 本文展示的是一个由AI辅助生成的分钟级期货仿真策略示例。该策略以白银期货为交易对象，使用1分钟K线作为判断依据，通过上一分钟的涨跌方向确定当前...

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...

上周手搓tr＋lstm真实力竭了,这周先完成再完美 1.1依旧梦到什么说什么  想做一个套利,但是怕ai听不懂,全部场景如下  但是后来还是简化了 1.2简单回测一下  有问题,直接AI智能分析发给AI再修 1.3改好了,但是非常亏 每一笔都亏上加亏  看了看超级工...

在做沪深300股指期货跨期套利策略的时候，使用的是平台默认的模拟期货账户，如图  实际回测也能跑通，但是最终回测没有回测结果，查看日志发现下单异常:'ftfirsttransmargin'的报错，如图  经过多次人工智能修复仍不能解决，索性我就重新新建空白文档，重新根据跨期套利的原理进行工作流生成，经过多次修改，把其它问题都解决完后，又出现了下单异常:'ftfirsttransma...