易斋2026-09-27·编程与工具GARCH 模型全面解析一、GARCH 模型是什么？ GARCH（Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity，广义自回归条件异方差模型）是由 Bollerslev 于 1986 年在 Engl…#趋势跟踪
有界变差选手2026-09-27·因子大赛Qube、EVO、工作流这三种工具的使用场景分别是什么？有没有大佬推荐下。工作流想看底层代码需要pro会员、EVO开机在线需要算力、Qube需要用一个py文件写完代码；感觉各有优劣。我打算参加因子大赛和期货交易比赛，这几个工具还不太会用，求带🙏#新手入门#学习资源#量化策略#编程与工具
一个出初茅庐的量化交易员2026-09-27·社区交流希望大家交流用pandaAI写了一个玉米期货的动量突破策略，最大持仓时间15天，动量突破15点开仓，日线，回测交易手数50手，收益35%，开仓次日不延续趋势平仓止损，止盈100点，没设止损。#新手入门#策略讨论#动量策略#量化策略
small潘达2026-09-25·社区交流请教下这个回测该怎么优化？免费算力不够了今天搞了个三因子测略，两个品种。看回测记录（1年），只有2个月策略有成交，其他月份都没纪录。我是应该在原有的策略上，再加个松一点的三因子，还是再配些其他因子，让策略一直跑，而不是只靠一年中两个月。#新手入门#经验分享#学习资源#量化策略
Olivia Jiang2026-09-24·社区交流量化的价值市场充满噪音，而量化的价值，是从大量看似无序的数据中寻找可以验证的规律。 一个好的投资策略，不只是追求预测正确，更重要的是知道自己为什么做这个决策，以及判断错误时如何控制损失。 量化并不能消除不确定性。 它只是让我们面对不确定性时，多了一套…#新手入门
tan2026-09-23·社区交流新人报到｜大数据开发，来 PandaAI Quant 学习 AI 量化与因子研究大家好，新人前来报到！ 本人大数据开发工程师，有数据处理、代码开发基础，之前一直在看量化、混沌理论与自动化交易相关内容，了解 QMT、minQMT，对 AI Agent 做策略研究很感兴趣。 刚上手 PandaAI QuantFlow，目标…#新手入门#量化策略
无名的人2026-09-19·机器学习[机器学习研究五]机器学习选股方法论综述：机制、表征与任务深度的三维实证矩阵摘要 本文是机器学习选股因子研究系列的收束篇，对前四篇在同池（30 因子）、同窗（2023-01-01 至 2025-12-31）、同口径（10 日调仓、10 组分层、中证全指基准）下的全部 28 个候选配置做三维归因——学习机制（目标形态…
PandaAI-奕星2026-09-18·社区交流超4700人参加、数千AI策略同台竞技 | PandaAI重庆分队获奖啦~5人出征，3人获奖！PandaAI重庆分队的AI期货策略全公开 中辉首届全国期货AI机器人模拟交易大赛 团队：PandaAI重庆分队 ｜ 战绩：5人参赛，2人获优胜奖，1人获「最稳定策略奖」 本文约3000字，读完你将收获：三套完整的获奖策…
Panda AI社区运营-小P2026-09-18·社区交流官方精华9.21-9.30 | QUBE期货大玩家，正式招募！QUBE期货大玩家 10天，把你的期货想法跑一遍 2026.09.21—2026.09.30 【关于活动】 「QUBE期货大玩家」由 PandaAI 发起，邀请有期货交易经验、对量化研究感兴趣的用户，围绕真实交易想法，使用 QUBE 完成期…#策略讨论
Panda AI社区运营-小P2026-09-15·社区交流官方精华9月17日 | 10位AI金融专家组团干投研？现场跑给你看AI已经能帮你查数据、做分析了。 但如果把10位金融AI专家拉到一起，从市场判断一路做到选股、基本面和趋势验证，会是什么效果？ 这次直播，我们直接跑一遍。 📅 9月17日 15:00 🎙 分享嘉宾：李昱琦、曹鑫 直播主题： 《组建你的A…#经验分享#学习资源
无名的人2026-09-15·机器学习[机器学习研究四]强化学习选股复现：DQN 的平台落地、消融检验与优化边界摘要 本文针对一套基于华泰证券《强化学习初探与DQN择时》（2022-07-21）的 DQN 框架的 A 股量化策略，系统记录其从指数择时到横截面选股的平台迁移、消融检验与优化全过程，并通过 PandaAI 因子分析平台的完整回测数据（20…
无名的人2026-09-14·机器学习[机器学习研究三]AI Alphas 复现：排序学习 GBDT 的失效诊断与优化修复摘要 本文针对一套基于 BigQuant《AI Alphas (A股版)》（2017-08-01）的 StockRanker 框架的 A 股多因子选股策略，系统记录其从失效到修复的完整优化过程，并通过 PandaAI 因子分析平台的完整回测…
无名的人2026-09-13·机器学习[机器学习研究二]广义线性模型因子复现：滚动训练 GLM 合成因子的平台实证摘要 本文针对一套基于华泰证券《人工智能选股之广义线性模型》（2017-06-22）因子合成框架的 A 股多因子选股策略，系统记录其从静态等权合成到沙箱内滚动训练 GLM 的迭代演进过程，并通过 PandaAI 因子分析平台的完整回测数据（…
我是cyy2026-09-06·社区交流evo第三周：他可以识别k线形态！我打开了evo，准备开始第三周的任务。这周的任务是本周核心任务是：把过去依赖视觉判断、难以回溯验证的 K 线形态，转成一套规则清晰、可以运行回测并继续迭代的量化策略，同时体验回测控制台、PPT 生成和多格式文件查看三项更新。 我上传了一张茅…#新手入门#经验分享#策略讨论#学习资源
ayden2026-09-06·社区交流EVO第三周内测｜K 线形态变成可回测策略：双底（W 底）形态实战全记录一、形态理解：从「看图说话」到可计算规则 任务输入的 K 线形态示意图如下——股价先后两次探底（底 1、底 2），中间反弹高点构成颈线，向上突破颈线确认形态成立： 双底形态的本质是下降趋势衰竭后的两次探底确认。把「看图说话」翻译成机器可执行…#量化策略
