本周主要跟随官方指定测试内容进行使用。首先利用工作流主界面上的AI助手进行因子分析的流程搭建，生成因子分析的工作流。  截至这一步还是蛮顺利的。同时，在python代码输入子界面，可以针对代码以及一切其他的问题对AI助手进行提问，AI助手会给予一定解答。  不过不能对主界面的那个AI助手进行提问，那里貌似只能进行框架流程搭建，不管问啥都会搭建一个流程出来。 在因子分析时，总是遇到10005错误，提示因子值为空。通过AI助手进行修复多次...

PandaAI新开放的AI助手功能打通了代码编写、回测以及结果分析的整个流程。  为代码功底薄弱的人提供了一个参与量化的机会。整体使用下来，基本简单的策略都可以完美实现，而且在编写过程中能够发现提示词中遗漏的点。  不过，提示部分不够明显，希望可以通过加粗或者使用其他颜色显示。并在创建完成之后，对当前代码里的这些点的设置给出明确值...

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...

这周开始的内容有点深度了，之前没有很关注量化策略回测的各个指标，借助这个机会了解了一番，扩展了自己的知识面，感觉对量化有了更深的认识。 1、夏普比率=(RpRf)/σp 其中 Rp：策略年化收益率 Rf：无风险利率（如国债利率） σp：策略收益率的年化标准差 指标综合考虑了风险和收益，可以用来筛选更符合自己交易风格和风险承受能力的策略。 2、最大回撤 整个交易周期内从峰值到谷底的最大损失幅度，是衡量策略极端风险和资金管理需求的最直观指标，反映了策略在历史上可能经历的最严重亏损。 回撤幅度越大...

跟随官方内测活动，开启了更深度的使用PandaAI，本周尝试使用三种策略同时进行仿真盘测试。因为也是刚刚接触量化，对策略上的微调和测试没有太多的经验，基本就是阅读了官方提供的策略脚本并跑测。整体上感觉还是不错的，交互很友好，代码阅读时，不懂的可以直接问AI助手。这一点真的很方便，尤其是对我这种新手来说。这是我目前遇到的对新手最友好的工具了。  但是在使用中也存在几个问题： 1、运行报错后log不方便查看且没有处理建议；  虽然现在是内...

初次使用PandaAI的体验 刚刚开始接触量化，偶然的机会找到了PandaAI这个工具，更加幸运的参与了PandaAI的内测活动。在这里浅谈一下使用PandaAI的感触。 刚开始接触PandaAI是因为自己想找一个量化的开源框架，自己随便玩玩。偶然的机会发现了PandaAI，选择它主要是它的开源库安装方便，而且还提供了离线的数据，对于我这种初学者来说太方便了，量化的基本素材代码和数据一次都可以搞定。后面了解到有一个内测的机会就报名了，才知道还有一个网页版的，哈哈哈。 刚开始打开PandaAI的时...