一构建趋势交易分析智能体 1.1通过拖拽构建一个简单智能体框架  1.2在提示词输入中输入角色、任务和分析逻辑 提示词如下： Role:你是一名资深的趋势分析专家，精通趋势反转和延续分析 Task：诊断某个期货过去1年中10分钟数据 AnalysisLogic: 检查EMA10上穿EMA20或EMA20上穿EMA60，并且E...

一通过模版构建机器学习工作流 创建工作流时选择“因子大赛-非线性因子-xgboost示例”，构建自己的机器学习工作流，如下图：  运行成功后查看因子分析结果  从上图可以看出IC_mean=-0.0042是负相关，并且组2的年化收益率最高， 二调试特征 2.1在公式输入增加open，调整因子分析中的印在方向由0改成1  运行成功后查看因子分析结果，组5排在第一位，显示IC_mean=0.0205，Rank_...

一构建多因子流程 1.1先创建一个动量因子流程 通过手动拖拽节点构建一个简单的因子框架，如下图：  通过因子开发助手构建因子代码，提示词：根据60线陡峭程度与收益关系构建一个动量因子  执行结果如下：  1.2构建第一个基本面因子 参照上面一样构建另一个基本面因子：提示词：根据成交量和市场构建基本因子  执行结果如下：  1.3多因子合并和多因子组合 ![image....

构建一个简单的多因子选股，选股结果按照调仓频率进行调仓换股，下面分享调试这个工作流的过程： 一通过AI助手构建一个简单的因子框架   上图中的结果RankIC不理想，优化时间周期改成2025年全年，调仓周期由默认的20天改成5天，再看结果  二增加一个Python因子节点和线性因子构建节点 --构建一个综合因子，包含偏中小盘、强势、活跃、趋势稳定、量价健康5个子因子，分配不同的权重，最后线性组合成一个综合风...

一生成一个期货因子分析框架 1.1通过AI助手生成期货因子分析框架  1.2通过代码助手根据日志修复错误  1.3通过代码助手修复“因子分析没有结果”输出错误  1.4学习代码助手修复的解释  1.5调试成功输出结果  1.6研读AI智能对结果的分析 

一前言 近一年AI炒股期货的广告铺天盖地，很多很多，但是赶紧很多都是噱头，偶尔看到PandaAI第二届线下因子论坛，听到李老师介绍PandaAI的愿景就是让AI量化交易平民化，深受打动，添加小助理开始了解PandaAI，也很高兴这次参加内测更好的了解PandaAI这个平台，下面是我参加内测第一周的学习总结。 二生成工作流 2.1通过AI助手生成基础模型 点击【创建工作流】按钮，选择【创建空白工作流】，如下图：   选择上图【AI助手】，...