1.单agent框架搭建 根据这周的任务和教学视频的学习情况，本周准备先开始尝试把单agent框架跑通，也是让自己更快的了解整个工作流的搭建和模块功能; 就采用了比较熟悉的多因子截面策略开始尝试跑通整个工作流，给agent设置了提示词： 角色与目标 你是一名专业的量化研究员，专注于港股(HK)市场的多空截面选股策略。 核心目标：给定股票池，基于多因子模型识别并排序出最具投资价值的标的， 同时给出对冲空头标的，构建多空组合，实现市场中性收益。 市场 港股：股票代码以.HK结尾（例：007...

一.agent功能学习 这周发布了新的agent功能，赶紧打开了pandaai平台，发现跟我想象中的agent功能还是不一样。主要还是通过各种功能模块组件，通过搭建工作流来实现agent交易。先自己尝试搭建，发现还是有些工作流的搭建逻辑不清楚，平台也发布了相关的教学视频，还是有老师跟着学重要，跟着视频开始搭建; 二.搭建交易agent 学习之后搭建的难度其实不时很大，经过几轮AI助手的代码修复，项目很快就跑通了; ![ScreenShot_20260405_023415_505.pn...

一、机器学习的优势和坑点 1.核心优势 捕捉非线性关系 金融市场中，因子（如宏观经济数据、技术指标）与收益率之间的关系很少是线性的。机器学习，尤其是树模型（如XGBoost、LightGBM）和神经网络，能够自动捕捉变量间复杂的交互作用和高阶非线性特征，而线性回归模型对此无能为力。 处理高维与复杂数据 ML可以处理远超样本量的特征数量（如高频分笔数据、逐笔订单簿、另类数据如卫星图像、新闻舆情）。通过正则化（L1/L2）和降维技术，能够在海量噪音中筛选出微弱但有效的信号。 模式识别的自动化 ...

1.自定义节点初步了解   打开专家模式然后，在notebook上点击可以填充节点模版代码，里面有测试节点的示例; 图片看不清的话，我把源码粘贴到了下面，可以看看自定义节点的代码结构是怎样，也可以丢给AI去学习，本人代码能力基本为零也是通过AI再一点点摸索， 在就是你要知道你想创造的节点是要起什么作用，你的自定义节点要和那些节点连接的，可以在专家模式里面在看看其他节点的代码结构是怎样的，要不然 你也没办法让AI明白...

1.AI助手生成工作流  生成一个期货多空界面策略的回测框架; 2.启动工作流进行回测  可能有未来函数，过拟合的情况，让AI助手修改回测策略;  3.进行仿真交易  创建账号后，即可链接仿真盘; ![image.png](5...

1.AI生成工作流，进行单因子的分析  一键生成股票单子因子分析工作流，我想做一个单子的筛选，我试过可以一次跑几组，这两天因为pandaAI后台有更新，为了保证流畅运行，我改成了单组做测试，可以作为因子的初步筛选，最近也是通过在pandaAI的群里，学习到的一点量化相关的知识，一些因子的评价指标像IC、IR、ICIR、因子半衰期等等。不知道选什么因子可以根据pandaAI社群里的分享，大模型，还有研报，或者自己认...

一、新版pandaAI体验之AI助理  因为我个人也是做主观交易的，AI助手对我们这些代码基础很差的，或者没代码能力的小白还是有帮助的。AI助手的代码能力也是很强，基本编写的代码不会出什么逻辑问题; 然后我再说一点对AI助手个人建议，一个是我在把我想法给到AI助理时，可能会用到一些数据库外的数据，助理会直接写在代码中，导致获取到空值，工作流执行失败。我觉得主要是跟AI助手没有交互，导致我们信息没有对齐，...