为什么专家模式方便理解原理 逻辑可见：用Python/自定义代码写因子时，每一步计算（收益率、波动率、排名、条件判断等）都显式写出，阅读时能直接对应到「在算什么、为什么这样算」。 与公式一一对应：公式模式里的一行表达式，在专家模式里可以拆成多行中间变量（如`returns`、`volatility`、`momentum`），等价关系清晰，便于理解和调试。 便于迭代：改某一环节（例如窗口从20改成10）只需改对应变量或参数，不影响其他部分，心智负担小。 因此，先用专家模式把单因子/单步逻辑搞清...

希望能加上分钟级别计算，然后聚合成日线因子的能力。 不知道是我不会用还是没有这个功能.感觉这个功能挺有用的.

Agent探索体验与优化建议 一、近期体验与感受 这周开始深入研究并使用Agent进行辅助开发，整体的体验令人印象深刻： 1.极致的反馈速度：系统的响应和反馈非常快，几乎消除了传统开发中等待和查阅资料的停顿感。 2.极佳的沉浸感与“爽感”：由于反馈的即时性和高质量，极大地维持了开发的“心流”状态。目前依然处于这种深度的沉浸当中，使用过程非常有爽感，体验到了AI结对编程的巨大潜力。 --- 二、优化与改进建议 在深入使用的过程中，针对部分交互体验和上下文管理，提出以下两个优化建议： 1.“启动工作流”交互手感优化 现状：目前在点击“启动工作流”按钮或触发该动作时，整体的交互“手感”...

一git版本控制 1.1一个是对代码的版本控制,防止LLM修改之后不方便回退. 1.2另一个是对之前的策略绩效有一个快照,方便版本的对比.(对应不同代码版本

一体验很不错 1.1工作流丝滑 可以快速实验自己的思考.数据都ready.很丝滑.从想法到验证速度很快.反馈感满满! 进阶还可以用LLM/代码来微调结构. 1.2有一个积淀 1.数据是ready的,这个省了很多时间. 2.有很多现有的factor和工作流模板,方便学习. 3.技术栈很现代,很好. 期待 1.很期待外盘版本了!