红塔山2026-05-15·社区交流Auto-Trading 量化交易系统Auto-Trading 量化交易系统 --- 1. 项目简介 Auto-Trading 是一个专为A股市场设计的、事件驱动的量化交易系统。项目采用现代化的 Python 技术栈和 Monorepo 架构，旨在构建一个从数据采集、处理、存储…#机器学习模型#机器学习#量化策略#低频交易
红塔山2026-04-06·社区交流第六周 - PandaAI 智能体（平民量化跨时代的产品）PandaAI 智能体：让普通用户也能轻松用上顶尖AI产品 从图灵测试为机器智能体奠定哲学与理论基础开始，经过半个多世纪的发展（尤其是近年来“国民养虾”等概念的普及），AGI才逐步走进大众生活。在机构量化投资领域，AI早已是高精尖技术。直到…#新手入门#经验分享
红塔山2026-03-27·社区交流第一周 - 从双均线到通道突破，不用写代码的量化之旅终于踏入了一种新的量化之路，pandai将之前机构的量化体系带入了凡间。这篇文章让我们进入实战环节，看看能不能不用写代码就能运行一套量化策略，整个过程也许不超过五分钟，但却使用了机构上百万的技术体系。 结合pandai的大模型助力，我们可以…#新手入门#经验分享#代码分享#Python
红塔山2026-03-23·社区交流第五周 - 何为因子，何为挖因子，再检查因子面向小白的多因子组合策略入门指南 在本周的学习中，已经进入到实质性的内容，之前都是在为今天的课程内容做铺垫。在整个流程中，先将想法变成可量化的因子，组合之后形成多因子策略，再运行策略，再查看回测报告，研究是再否可再优化。 整个流程可以概括为…#Python#因子大赛
红塔山2026-03-15·社区交流第四周 - 专家模式（来了）等了N久的专家模式，终于上线了 虽然实际使用中还有不少不及预期的地方，但总算开了个头。 一、界面概览与工程结构 从界面上看，左侧是当前工作流涉及到的源代码文件，主要分为两类：HTML文件及其对应的节点Python文件。整体结构基于Noteb…#新手入门#经验分享#学习资源
红塔山2026-03-08·量化策略第三周 - 期货回测与仿真交易操作指南由于之前已经做过实盘运行，所以这次做为一个新手来介绍如何进行实盘演练。如果你熟练，从策略编写到实盘运行，可能不到3分钟。 期货回测及连接仿真交易操作指南 一、从研究到实盘的全流程 1.1 研究阶段：AI辅助构建策略 在平台通过AI助手可快速…#新手入门#学习资源#量化策略#低频交易
红塔山2026-03-01·社区交流第二周 - 用AI助手实现动量因子测试第二周，按喂饭手册来建立因子测试，这次我们使用动能因子测试，根本不需要手动编写代码的动作就可以完成下面了。 在动能因子中，不仅有清晰的逻辑和显著的分组收益，也是是入门量化因子世界的绝佳样本。 因子逻辑：市场的“惯性”与“反转”，透露关市场的…#量化策略#低频交易
红塔山2026-01-11·社区交流第四周 多品种交易策略的实现与调优过程第四周 多品种交易策略的实现与调优过程 这次实盘模拟交易策略使用多品种趋势跟踪方法，基于1分钟K线价格与10周期均线的关系进行决策。策略核心逻辑简洁明了：当价格突破均线时开仓，当价格回归均线另一侧时平仓，适用于黄金、铜、螺纹钢、焦炭和动力煤…#机器学习模型#机器学习#中频交易#数据可视化
红塔山2026-01-04·编程与工具策略回测实践心得：白银期货配对套利策略分析在对白银期货配对套利回测的过程中，让我体会到理论与实践结合的重要性。 今天拿这个基于AG2604和AG2602合约的价差交易策略，进行实盘回测，让AI帮我解释交易逻辑，最后也搞明白这是一套遵循着经典的均值回归逻辑——当价差偏离历史水平时建仓…#经验分享#量化策略#低频交易#编程与工具
红塔山2025-12-27·社区交流我的量化交易-实盘模拟我的量化交易-实盘模拟 过去搭建一套量化交易系统，意味着要在数据接口、风控模块和订单执行之间反复调试，往往策略还没验证，大半精力已耗在技术对接上。但这次基于官方框架的实盘体验，彻底改变了我的认知。 最深刻的体会是“专注力的解放”。我不再需要…#新手入门#数据可视化
红塔山2025-12-19·社区交流panda ai让程序员也玩起了量化作为程序员，我的代码世界与金融量化之间曾隔着一道厚墙。直到我将DeepSeek与PandaAI这两个AI工具组合使用，墙变成了桥——一道需要精心调试的桥。 整个过程形成了一个高效的“双AI调试环”。当PandaAI平台抛出“Factor c…#编程与工具#数据API#数据可视化
