用Qube完成第一次策略回测是只是量化交易的一小步，但却是我交易生涯的一大步

small潘达·2026-10-04·2 浏览

五年手动交易，我差点和量化擦肩而过

我做交易将近五年。上班之余，我在盯盘下单上花了不少功夫，基本面、技术面都学过，量化策略也了解过——但了解完就直接劝退了。原因很简单：大学虽然学过 C 语言，可好多年没碰，量化又是一个全新的实战领域，对我来说学习成本太高。

还有一个更根本的原因：我一直觉得，只要手动交易做得好、遵守规则，收益比量化策略高得多；而手动下单一买一卖，比沉下心去磨一套量化策略，也显得更简单。所以我总想着——等我手动交易做出名堂，再去学量化。

今年我了解到了 PandaAI，一直在关注它。直到 9 月，我通过 Qube 这个应用，跑出了人生中第一个量化策略的回测：60min 双品种 Vegas-Roc 共振策略，效果看起来还不错——年化收益 23.70%，回撤 2.03%。

有了第一次，后面就顺了。我又完成了 IM 和黄金的 15min 趋势策略，年化收益 146.34%，最大回撤 6.37%。

我的方法其实很朴素：有了想法之后，先跟"灵光"这个应用沟通一下，学学它的思路，看看有没有更好的框架；然后我继续把自己的思路喂给它，让它先做初步验证。等讨论得差不多了，我直接把结果交给 QUBE 执行，写出具体策略，最后再用 AI 调优，让回测结果趋向更好。

使用 PandaAI 的产品是段不错的经历。最大的感触是，PandaAI 真的降低了量化交易的门槛——没有编程和量化基础，只要有想法，QUBE 和 EVO 就能抓住思想的火花，然后星火燎原。

一是希望 Qube 和 Evo 能尽快打通。现在 Evo 还不能做期货回测，Qube 只能做简单策略回测，想做深度研究，没有 Evo 不行。

二是希望策略做出来之后，能有后续的具体指导，让整个交易形成闭环。做出策略只是第一步，如果能真正把它落地，那就太棒了。