多品种+定时交易实战心得：让策略“活”起来，不再干等信号！ 本周在仿真实盘训练中，我围绕“多品种覆盖”与“定时交易”两大核心需求，对原有策略进行了系统性优化。不仅解决了长期困扰我的“信号稀疏、交易频率低”问题，更在实践中提升了策略设计与调试的效率——真正体会到“用逻辑驱动交易，而非被代码束缚”。 下面分享两点关键收获： ✅1.1多品种策略：从“守株待兔”到“主动出击” 过去我只跑单品种策略，经常一连几天无交易信号，白白错过市场波动机会。这次优化的核心是：保留原有的均线趋势判断逻辑，同时扩展至...

体验利用AI和关键提示词修改程序并模拟实盘运行 1.1多品种交易仿真系统的修改 导入下载好的JOSN文件，打开在右侧AI助手输入“增加豆粕、原油、白银品种”，这里品种只要期货市场有的可以任意选择。 点击发送，AI自己分析修改代码后点击运用，左侧窗口出现修改后的代码点击运用、保存代码修改完成。 点击右上角启动工作流  1.2时间设定仿真系统的修改 1.导入下载好的JOSN文件，打开在右侧AI助手输入“把平仓时间修改为2分钟” 2.点击发送，AI自己分析修改代码...

一顿操作下来，还是一如既往的方便。只是AI在编程的时候会输出不到位，要慢慢调整

一多品种交易策略及设定时间交易，已经模拟实现成交 1.1二级标题 xxxx; xxxx; 1.2二级标题 1.xxxx; 2.xxxx;

1.期货多品种 对黄金、铜、螺纹钢、焦炭等多个期货品种，按最近一个交易日至今的1分钟行情计算10分钟均线，价格上穿均线则开多、下穿均线则开空，若已有持仓则在信号反向时按固定手数平仓。  2.设定时间交易 一个白银期货（AG2604.SHF）的超短线策略：每分钟根据上一根1分钟K线是阳线就开多、阴线就开空，并在持仓满5分钟后无条件平仓。 ![cf2a68605bb28afba123306905c95c72.png]...

本周学习了官方提供的期货多品种策略和设定时间交易策略。两个策略应该都属于分钟级的趋势策略，通过跟踪短期趋势，进行盈利。 多品种交易策略： 通过同时跟踪多个期货合约的分钟级的交易数据，分别独立的处理每一种合约，每一分钟执行一次交易： 检查对应合约是否有持仓，如果没有，根据当前价格与10根一分钟K线的平均收盘价比较得到的趋势进行交易。 如果当前价格<平均价格，卖空 如果当前价格平均价格，买多 如果相等则不开仓 如果有持仓，则根据当前价格与10根1分钟K线平均收盘价比较得到的趋势进行操作： 如果...

多策略调整与优化 实盘仿真学习的最后一周 在经过了前3周学习了期货实盘策略编写，修改实盘账户操作和如何通过回测来高效率验证策略后，又增添了多标的多时间戳策略的调整来更好的契合真实的市场动态。 首先，使用pandaai往单一标的策略中添加其他可选标的  然后修改判断持仓的时间间隔，更准确的调控买入操作和持仓，确保可以执行策略。  连上仿真实盘账户进行测试 ![屏幕截图202601112...

量化交易中同一策略多品种应用的实践心得 1.1多品种的核心价值：分散风险而非放大收益 单一品种交易时，标的自身的黑天鹅事件（如行业政策调整、业绩暴雷）或市场风格切换，极易导致策略失效并引发大幅回撤；而合理配置多品种后，某一品种的亏损往往能被其他品种的盈利抵消，显著降低组合的波动率与最大回撤。  1.2品种筛选：适配性优先，效率是关键 1.同一策略并非适用于所有品种，品种筛选的核心是“策略逻辑与标的特性匹配”，同时需兼顾筛选效率与准确性。...

从一个想法到构建策略，再到策略回测和仿真实盘，在接触PandaAI之前没有想到会这么快落地并验证。之前要花费半天甚至一天的时间，现在只需要十分钟左右就可以把一个想法变成策略并验证结果。 在进行了为期4周的学习和练习之后，对平台更为熟悉了。本周做了多品种交易，主要是趋势/均值切换策略和固定持仓时间交易策略。 因为礼拜天明天看实盘模拟效果。![10e842ed42b34e6d8f3568518e4df7e7.jpg]...

最近这段时间，我把精力主要放在了多策略的调整与优化上。目前已经上线了两个仿真实盘策略，运行效果超出了我的预期。值得一提的是，这次我深度体验了平台的AI助手功能，让它帮我修改和优化了几处核心代码。这种“人机协作”的模式真的非常方便，省去了大量查阅文档和调试的时间，效率提升了不止一点点！  我的第一个策略是一个多品种交易策略。逻辑上主要采用了经典的均线上穿与下穿指标。虽然原理看似简单，但在实际操作中，多品种的逻辑...

经常做策略优化的朋友都知道，如今在“优化”和“研究”这条路上，我们不得不借助AI来辅助。所以，今天的核心是Pandaai内置的AI助手，不同与其他ai助手，它有三种模式可以选择。 通用代码助手：用于解决各类编程问题、写代码、改代码和解释代码的综合型助手。 回测代码助手：专门帮助你编写、调试和优化量化交易策略回测代码的助手。 因子构建代码助手：专注于将金融逻辑转化为可计算的因子公式并实现为代码的助手。  1.1调整后收益 通过pandaAI...

一、代码整体功能概览 本周的设定时间交易代码使用的是一套期货分钟级都策略模板，运行在Pandaai的回测/实盘框架里，核心功能是： 交易标的：固定为白银主力某个合约AG2604.SHF 频率：框架每分钟调用handle_data，策略每分钟决策一次 信号逻辑： 用上一分钟K线的阴阳来决定是否开仓： 阳线（收盘价开盘价）→无持仓时开多 阴线（收盘价<开盘价）→无持仓时开空 十字线（收盘价开盘价）→不开仓 持有后满5分钟就无条件平仓（不再看后面的行情） 可以把它理解为一个“超简化的1分钟反应策略模板...

回测策略实战检验 1.1 对于这周实盘回测策略实战是迫不及待的，以前用一个软件都是先回测策略，然后再仿真实盘，最后再运用实盘。而这次内测是从仿真实盘开始，所以一直期待回测功能的测试。总得来说，挺方便的。这次用预先写好的经典策略套进去，调试几个关键数据就可以回测出结果来了; 开始回测之前梳理MACD与跨周期策略的核心用法： MACD策略实战三要素 1.方向判断：DIF线在零轴之上为多头市场，之下为空头市场。这是多空基准线。 2.关键信号： ·入场：主要做零轴之上的金叉（强势多）和零轴之下的...

第三周 期货回测 在学习因子时用过股票回测之后就没怎么碰过回测了，现在可以做期货回测大大降低了原先的验证门槛，可以在非交易时段也进行验证。最大的收获是可以利用历史数据来改进策略了，可以验证一个策略是否真的有长期可执行性而不只是在短期内契合市场走向。 

指标精准匹配+策略动态适配双轮提效 1.1多品种标的指标匹配实现快速成交 明确统一的交易指标标准，快速筛选出品类中符合条件的标的。 针对匹配标的直接触发成交指令，提升交易效率。 1.2动态调整适配多品种快速成交需求 1.根据不同品种标的特性，灵活调整对应交易策略。 2.优化策略与标的的适配度，确保指标达标时，各品种都能高效完成成交操作。![d6a1ed9bb18f30a40f7aa0430a6e860f....

多品种期货趋势策略优化 题实现逻辑 多品种监控：通过与AI交互，要求其在原有JSON代码基础上增加多个交易品种，使程序能在一个进程中同时监控多个标的。 趋势判断逻辑： 价格在均线之上→满足条件继续做多。 价格跌破均线→平仓或反手做空。 操作要点： 修改品种时，务必选择当前活跃的主力合约。 修改完成后点击“保存”，并重新“启动运行”。  基于时间的定时交易策略 策略逻辑设定交易标的： 以白银（如ag...

一一级标题AI协助修改  1.1二级标题仿真实盘 xxxx; xxxx; 1.2二级标题 1.xxxx; 2.xxxx;

一多策略调整与优化-“期货多品种策略”解析 前三周的任务，我主要是了解工具环境，在老师给json文件后，直接按步骤进行导入、启动、创建实盘，只要没报错就算过，并没有解析具体代码。在第四周，我把代码解析了一下，与大家分享。 1.1原策略解析 基本情况 对象：期货多品种（黄金、铜、螺纹钢、焦炭） 周期：分钟 核心思路 逐一对各品种执行相同策略，策略核心思路是： 1.无持仓时——“前一根K线收盘价大于前一根K线对应的10均线价”，则买入开仓； 2.无持仓时——“前一根K线收盘价小于前一根K线对应的10均线价”，则卖出开仓； 3.有持仓时——“前一根K线收盘价大于前一根K线对应的10均线价”并且...

多品种和定时交易策略实践心得 本周参与仿真实盘训练，围绕多品种覆盖和定时交易两大核心需求完成了策略优化，在此过程中提高了我的实战问题解决能力，不仅解决了原有策略交易信号不足的痛点，还学会了通过参数配置、时间规则设计激活交易动作，也更懂如何兼顾策略稳定性与灵活性。 1.1多品种策略 之前的单品种策略常出现长时间无交易结果的情况，这次核心调整是扩展活跃合约+保留均线趋势核心逻辑，让策略能同时监控多个高流动性品种，提升交易机会捕捉效率;![c4cdf38287d552a1f820bf8ceb045b...

本周体验任务核心是两点：1.如何将策略应用与多品种（品种篮子）；2.如何在策略中记录和使用时间。对应两个案例 1.1期货多品种运行  在handle_data中使用forsymbolinSYMBOLS循环，即可实现所有品种，均执行相同逻辑的目的。 1.2设定时间交易  该例子记录，如何记录开仓时间，并判断距离开仓时间的间隔满足...