了解“专家模式”，看透底层逻辑 本周我们深入体验了PandaAI的“专家模式”，说实话，这个设计挺惊艳的。它不仅仅是为了照顾程序员，更像是给像我这样想深挖底层逻辑的小白开了一扇窗，能一眼看清整个系统的运作思路。 专家模式入口   它是怎么跑起来的？ 在专家模式下，PandaAI的工作流被拆解得非常清晰。以前可能觉得回测是个黑盒子，但现在，每一个节点的流转都明明白白。我们可以通过这张图直观感受一下： ┌─────────────...

零基础入门金融量化分析：概念+代码+完整策略全解 一、先搞懂核心：什么是金融量化分析 1.1通俗定义 金融量化分析，简单说就是用数据、数学、统计+计算机代码，代替人脑主观判断，去分析市场、做投资决策、管控风险的方法。咱们普通人炒股靠感觉、听消息，量化就是把这些“感觉”变成可计算、可验证、可复制的规则，彻底摆脱情绪干扰，让投资更理性、更系统。 对比来看：主观投资是“我觉得这只股票会涨”，量化投资是“数据显示满足XX条件的股票，历史上涨概率超70%，我按这个规则执行”。 1.2专业定义 量化分析（QA）是运用数学模型、统计方法、计算机算法，对金融市场的海量数据（股价、成交量、财务数据、...

本周最大的进展是借助AI生成了一个可运行的回测流程。虽然对代码底层逻辑还不完全理解，但AI的辅助确实降低了上手的门槛。 本周目标：生成并运行回测 这周的核心任务是根据AI助手的建议，生成一个完整的回测流程，并尝试将其部署到模拟盘进行测试。 什么是回测？ 简单理解，回测就是用历史的股票数据来检验你的交易想法（即“策略”）。通过模拟过去的操作，看看如果当时真的按照这套规则买卖，收益和风险会是如何。 以下是回测运行的初步成果：  运行结果分析 虽然图表中的各...

这周学习使用ai去生成简单的线性因子构建的方法，并且通过ai助手来搭建了这个工作流：  虽然听起来很高大上，但实际上门槛被ai拆解了： 什么是“因子”？其实就是我们选股票的一个“标准”或者“打分规则”。比如，“最近20天谁涨得好”就是一个因子。 什么是“动量”与“反转”？“动量”就是强者恒强，跟着趋势走；而“反转”就是风水轮流转，涨多了可能会跌，跌多了可能会涨。  AI的“体检报告” ![55fa63fcf9584e4caa57fcd...

用AI助手搭建农产品期货动量策略：我的量化实践 这两天体验了AI助手功能，尝试用自然语言直接生成一个农产品期货动量策略的回测工作流。整个过程从“一句话需求”到“完整回测结果”，让我对AI如何重构量化工作流有了直观感受。 --- 一句话需求，AI自动搭框架 我只输入了一句话： “做个动量的策略，运用做期货交易，在豆粕、玉米等农产品品类上测试，时间为2025.01-2025.12” AI立刻拆解需求，自动规划了工作流：Python代码输入→期货回测→策略回测结果，并填充了回测参数（初始资金...

第四周量化交易内测仿真心得报告 Background 本周的研究重点在于从单品种交易向多品种组合管理以及基于时间维度的精细化交易转型。在量化交易的初级阶段，我们往往关注单一信号，而本周的实践让我们意识到，真正的量化系统需要具备跨品种的适应能力和对交易节奏（时间）的精准把控。通过与AI的深度协作，我们不仅优化了代码逻辑，更在策略的工程化实现上迈出了坚实一步。 Methodology 在本周的两个核心案例中，我们应用了两种截然不同但互补的建模思路： 多品种趋势跟踪逻辑： 在期货多品种-仿真中，...

【内测心得】模拟盘测试-3 这次更新了一个很实用的功能，回测代码和模拟盘代码可复用，不用手动修改账户！ 本周的策略是期货跨期套利和MACD 期货跨期套利_仿真 交易标的：白银期货合约 核心逻辑： 开仓：当两个合约的价差绝对值超过预设门槛（`spread_threshold_open=25`）时，买入价格较低的合约，同时卖出价格较高的合约。 平仓（止盈）：当价差收敛到较小水平（`spread_threshold_stop_profit=15`）时，同时平掉两端头寸。 平仓（止损）：当价差...

先上图 本周在策略完善、回测后，多个策略跑模拟盘，接下来静待结果吧   

模拟盘测试-12月记录【内测心得】 测试流程 工作流的模式、低耦合可视化编辑能很大降低操作门槛；并且和模型交互、回测的功能都已经较为完善；整体体验都还好，可能有微量细节需要打磨，加油！ AI工作流 模型交互也相对便捷；  超级图表&模拟盘测试 整体界面功能完成度也很高，和市场上的盯盘工具的功能已经大体上都做到了，并且本次内测的模拟盘功能也是一个很好的使用点； ![93c1e6cadfeb881584213e4...