振奋人心的好消息 1.1终于实现通过AI智能体修改策略代码，提高策略年化收益率； 工作流正常运行后；通过分析结果再通过AI智能体修改策略代码提高年化收益率；这功能太香了！！！  1.2策略实盘交易有结果了：实盘交易终于出现了策略回测中的买卖动作，这就说明平台能真正实现量化精神，实现策略交易，不受人的情绪干扰; 1.设定时间交易策略  2.期货多品种交易策略;  至此平台从数据-策略设计-回测结...

回测策略实战检验 本次任务的目标是将历史回测表现良好的策略，直接迁移到仿真实盘环境中进行实战验证。通过超级图表平台，我们可以无缝衔接回测与实盘，无需二次开发代码。 下面是完整操作流程 一、策略准备与检查 1.导入回测策略 进入“AI工作流”模块。 点击“导入”按钮，选择之前已完成回测的策略模板文件（例如跨期套利策略或MACD分钟级策略）。 导入成功后，系统会显示策略详情。  2.配置并试运行 为新导入的策略创建一个独特的工作流名称（如“跨期套利_实盘测...

没有交易的策略实操心理没味 1.1之前一直没有交易数据，越操作越没劲；今天平台解决这一问题，终于能实盘交易了，哪怕是负年化率也比不交易好！ 通过AI智能修复和AI分析策略，加上提示词调整，能让策略从年化率0.00%提高到86.66%，这真是伟大的功能; 策略目前是负数，跑几天看看最后情况，看能否和策略回测结果一致; ![图片_20260109152901_358...

在对白银期货配对套利回测的过程中，让我体会到理论与实践结合的重要性。 今天拿这个基于AG2604和AG2602合约的价差交易策略，进行实盘回测，让AI帮我解释交易逻辑，最后也搞明白这是一套遵循着经典的均值回归逻辑——当价差偏离历史水平时建仓，待价差回归时平仓获利的交易策略。 然而在修改代码的过程中，我发现几个关键问题：价差阈值的比较单一，简单的固定数值可能无法适应市场不同阶段的波动特征；这个策略的交易成本也完全忽略，后面添加随机增加交易成本和成交概率。 这次实践让我明白，一个能在回测中盈利的策略，距离实盘盈利还有很长的路要走。未来我需要更深入地研究价差序列的统计特性，加入动态风险控制模块...

一、策略核心概况 本周我们拿到的是一个《多品种期货1分钟MA10短线趋势策略》，可同时交易黄金、沪铜、螺纹钢、焦炭等主流期货品种，核心逻辑是「价格上穿10均线做多、价格下穿10均线做空，同趋势持仓、反趋势平仓」，属于趋势跟随策略。 策略特点：多品种同时运行、单品种独立判断、无复杂指标、规则清晰、风险可控，是非常实用的期货量化入门策略，兼顾稳定性和可操作性。 二、策略交易标的 策略支持多品种批量交易，当前配置4个主流期货合约，可直接修改合约列表拓展品种： |合约代码|交易所|中文名| ...

工作流功能使用 在主页点击工作流进入工作流空间，然后点击创建工作流，在模板页选择创建空白工作流，也可以选择上面的模板；在已经有策略代码的情况下可以点击创建空白工作流，然后把策略代码拖入进工作流内，点击策略代码可以查看，同时可以使用AI调整策略和阅读策略。在出现策略跑不通时AI助手可以帮助检查并改正问题给出修正代码，应用保存即可。保存完代码可以在左侧节点库找到回测相关，然后把回测节点拖到代码旁边，然后在左侧节点库找到策略回测结果，同样拖到旁边，用连线链接策略代码和回测任务。然后点击旁边工具栏的保...


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...

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...

多策略调整与优化 1.1期货多品种重要性 本人是期货多品种交易员，根据自己多年学习和实盘得出一些经验，同时说明一下为什么需要期货多品种。期货采用多品种策略，不是为了单纯地增加交易机会，而是为了构建一个更稳健、更具生存能力和更高风险收益比的交易系统。它是专业交易者和机构从“单兵作战”转向“团队作战”的关键一步。; 以下是为什么需要多品种策略的详细原因，从核心逻辑到具体益处展开： 一、核心逻辑：分散与平衡 二、具体原因与优势 分散风险（最根本的原因）-- 平滑资金曲线（提升投资体验和风控） 策...

一、第三周心得 第三周任务已圆满完成，本周最大的收获是使用统一账户“5588”不用繁琐的更换量化程序中虚拟账户，对新手小白是最大的亮点，因临近年底较忙，没有更多的体检到新的程序实盘效果，后期继续追踪，另外听说客户端程序也要上线，期待中，希望能够把各种因子都录入近期，客户想调用那个因子可以自由组合，行程不同的交易体系，应对多变复杂的市场，也可以对客户因子产生的收益进行排名，让更多用户能够产生收益，另外人工智能模块一定要加入，对程序出现的错误进行自动校正比较好。 

一、整体功能总结 我的这个策略是面向期货（贵金属品种）的自动化交易策略，基于1分钟K线行情，实现“轮换合约+阴阳线开仓+5分钟定时平仓”的完整交易逻辑。 二、逐模块详细解释 1.导入依赖（代码开头） python fromdatetimeimportdatetime importpanda_quant frompanda_backtest.api.future_apiimportfuture_api_quotation获取期货行情数据 frompanda_trading.trading_common.api.apiimporttarget_future_group_order,buy_o...

一周测内容-多品种和设定时间交易 1.1多品种和设定时间交易重要性 做多品种的核心目的不是“多赚钱”，而是“活更久、赚更稳”。 一句话比喻：不把鸡蛋放在一个篮子里，但更重要的是，把篮子放在不同的车上，走不同的路。 三大关键原因： 分散风险：不同品种（如螺纹钢、黄金、股指）受不同因素驱动。一个“出事”（如政策打压），其他可能不受影响甚至受益，避免账户被单一市场“击垮”。 平滑曲线：品种走势不同步（低相关性）。当A下跌时，B可能上涨或横盘，整体资金曲线的波动和回撤会大幅降低，投资体验和风...

第三周【回测策略实战检验】 本周体验了我个人认为比较重要的回测的的能力，运行的周期，回测速度等目前看对于简单策略来说还是不错的，回测很快，反馈及时。

设定时间交易_仿真 交易策略概述 这是一个基于分钟级K线判断的期货交易策略，主要特点包括： 交易标的:白银期货AG2604.SHF 交易周期:1分钟K线 开仓逻辑:根据前一分钟K线的涨跌方向决定开仓方向 平仓逻辑:持仓满5分钟后自动平仓 交易方向:阳线开多，阴线开空 策略代码 python fromdatetimeimportdatetime importpanda_quant frompanda_backtest.api.future_apiimportfuture_api_quota...

一期货模拟实盘仿真验证 1.1在原策略上增加多品种交易支持  1.2优化策略的止盈止损条件，在持仓5分钟的逻辑下，增加止盈止损风控  仿真实盘跑起来的效果图 

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 ...

这周我测试了pandaAI的一个新功能：先把自己的策略在历史数据上回测一遍，再决定是否上实盘。这样的做法可以在投入真实资金前，先检验策略的基本可行性与盈利能力。 这种流程非常符合量化交易的标准步骤——先用历史数据验证策略表现，确认有获利潜力后再考虑实盘，从而降低盲目入场的风险。 不过在实际操作中，经常会遇到回测结果与实盘表现不一致的问题。回测使用的是历史数据和理想化的执行假设，而实盘会受到滑点、延迟、成交量限制等多种实际因素影响。 因此就需要引入“模拟实盘”环节：在接近真实市场的环境下运行...

今天做了第4次测试 1.期货多品种-仿真  2.设定时间交易_仿真  3.运行结果如下  AI量化的效果还是挺好的，希望以后可以多做做A股的量化

多策略应用与实践 1.1创建多个虚拟账户 系统支持同时创建最多三个虚拟账户，用于不同策略运行测试  1.2同时运行三个模拟策略 通过并行运行三个模拟策略，可直观对比不同投资标的与策略逻辑的收益差别