转眼已经是在PandaAI平台学习的第四周了。 前三周主要跟着视频和文档走，熟悉了基本的工作流搭建流程： Python代码输入→期货回测→策略回测结果→报告展示 整体来说，平台的官方流程已经相当完善，基本可以满足日常策略回测需求。 本周的学习重点开始转向专家模式，尝试在现有流程基础上，通过新增自定义节点，让工作流更加灵活，也更适合做反复的策略实验。 这周折腾了不少时间，不过最终参数注入节点已经成功跑通，也算是对专家模式有了更直观的理解。  --- 一、为什么想用专...

一、本周研究目标：动量策略对比并仿真 本周我主要围绕期货动量因子做了一轮更系统的对比研究，并尝试把研究结果进一步衔接到仿真交易流程中。 和前两周更多偏向平台熟悉、工作流搭建不同，这一周我开始把重点放在： 1.经典动量因子的搭建与对比 2.不同动量思路在期货场景中的适用性分析 3.基于PandaAI平台进行因子分析与筛选 4.从因子研究继续推进到仿真交易验证 本周实际尝试的因子主要有四类，如工作流所示： 1.基本截面动量 2.波动率调整动量 3.多周期时间序列动量 4.双重动量 ![Pi...

本周（2026-02-232026-03-02）主要围绕策略迁移与因子研究推进三件事： 1.将已有策略迁移到PandaAI，并跑通基础回测； 2.明确“因子分析”和“策略回测”的边界与衔接； 3.在可运行框架上，先完成一批基础因子拆分与验证。 本周聚焦两条策略线： 1.JSG策略（股票） 2.价值趋势策略（股票） --- 二、本周实际完成情况 2.1已完成 1.两条策略已完成基础迁移，并在平台侧完成回测运行；   2.已搭...

研究目标 用双均线（金叉做多/死叉平仓或反手）的经典趋势逻辑，在白银主力合约/碳酸锂/黄金上做一轮年度回测，检验策略在2025年的可用性与回撤表现。 策略规则（简版） 指标：短期均线MA(S)+长期均线MA(L) 交易逻辑： 金叉（MA(S)上穿MA(L)）：开多 死叉（MA(S)下穿MA(L)）：平多（可选：反手做空） 回测区间：2025-01-012025-12-31 频率：分钟 回测流程（用AI助手自然语言生成工作流） 1.输入需求：白银主力+双均线+2025全年 2.自动生成：回测节点+结果汇总节点 3.运行回测并查看指标（收益、回撤、胜率、交易次数等） 过程记录/问题 回测日志...

第四周【多策略调整与优化】 这周是训练营最后一周，核心目标很明确：把前几周“跑得起来但很久不出交易”的策略做改造，让它在仿真实盘里更容易产生交易信号与结果，完成「多策略修改交易条件并运行」的验证截图。 结合教程操作下来，我本周主要完成了两类任务：期货多品种策略与定时交易策略，整体体验是：PandaAI把“策略生成/修改/排错+运行容器化”串成了一个闭环，新手也能靠和AI对话把策略快速迭代出来。 本周任务回顾 A.期货多品种策略：从单标的扩展到多合约监控/交易 基于第二周的趋势策略框架（均线趋势判断：均线之上偏多、均线之下平仓/反向） 按教程思路在原有脚本上做修改：增加多个交易品种，并确保选...

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。

【多策略应用与实践】-第二周使用体验和建议 目前使用优点 整个平台相对完善，策略开发，回测（暂时还没深度体验），仿真，实盘等功能基本都有，可以在一个平台内完成所有操作,目前对于没接触过的人来说，确实是一个可以快速接触，并且跑起来的平台。 可以在任意地点登录web查看修改。 目前感觉不足 1.这个查看运行效果，检查log实在是太难受了，log的窗口小，滑动卡顿，并且还不能下载？（或许我没找到）。强烈建议增加醒目的下载按钮，我之前跑策略回测一年的话都是几个G的log在电脑本地用klog工具打开...

在PandaAI上的第一次量化尝试 在PandaAI（pandai）上尝试了次平台上的“从0到1”的量化尝试：不追求多复杂，先把一套能跑、能看、能回测的策略搭起来。这里记录一下我的第一手体验 总的来说，有如下一些优点 -写代码的地方、看效果的地方、做执行的地方，基本都能在一个平台里闭环。 -可以使用平台的ai助手直接修改交易代码，目前主要py，看起来一些小的功能和改动都是正常的。 -整个平台依托于远程网页，可以在任意有电脑的地点登录，将一般自己部署vps之类的与交易相关不多的都屏蔽了。专注交易。 后续我继续试用，看看策略具体的一些运行效果，以及调试迭代过程中继续体验