20 日收益率动量因子 - Python
以收盘价计算 20 日收益，截面排序生成标准化动量因子，捕捉短期趋势，适配全 A 标的筛选与因子回测。
IC_mean-0.0046
Rank_IC-0.0477
IC_IR-0.0456
IC_Std0.1038
让 Agent，
为你创造 Alpha
AI 时代的全新 Trading OS，让交易想法快速变成可验证的策略。
使用官方模板
快速开始量化研究
无需从零搭建流程。PandaAI 提供覆盖股票、期货、因子、策略与智能体的官方模板，帮助用户快速完成研究、验证与迭代。
德雷曼价值增长策略
遵循德雷曼价值投资框架，通过财务高增长、低估值、小市值三重筛选标的，定期调仓构建量化价值投资组合。
年化收益101.68%
夏普比率4.3362
最大回撤-6.27%
索提诺比率3.7506
截面动量唐奇安 CTA 策略
结合短周期动量、唐奇安突破与均线筛选，依托 ATR 动态止损，覆盖多商品合约，低风险双向 CTA 交易。
年化收益41.27%
夏普比率0.8065
最大回撤-37.39%
索提诺比率0.9655
三因子共振趋势跟踪
以动量、波动率、持仓结构三大因子为核心，凭因子共振开仓、背离止损，仅做多四大商品合约，低风险捕捉趋势行情。
年化收益77.14%
夏普比率2.0843
最大回撤-23.71%
索提诺比率2.9307
一站式 AI 量化研究平台
从想法到验证，从数据到策略，从研究到执行，PandaAI 帮助用户完成完整量化研究闭环。
01
数据服务
全市场、全周期数据底座
02
AI 工作流
智能体编排研究与因子
03
超级图表
所见即所得策略验证
04
交易执行
策略信号一键对接执行
一种平台，适配每一种量化工作方式
无论你是独立研究、团队协作、量化教学，还是构建企业级 AI 基础设施，PandaAI 都拥有对应的工作流。
个人研究者
零门槛上手量化研究，用 Agent 把想法快速变成可验证的策略。
Qube · 对话工作台
帮我写一个多均线趋势策略，范围 沪深300
Thinking · 拆解趋势逻辑、准备沪深300行情
策略已生成并跑完回测，整体表现稳健，具体指标见下方。
def initialize(context): context.universe = "沪深300" ma_short, ma_long = 5, 60 if ma_short > ma_long: order_target_percent(0.8)
回测结果 · 2019–2025 · 沪深300
+28.6%年化收益
2.13夏普比率
-14.8%最大回撤
私募 / 机构
MarketSocialNewsFunda
Researcher Team
▲Bullish
Debate
▼Bearish
TraderProposal
Risk Team
AggressiveNeutralConservative
Manager→Execution
多智能体协作：分析、多空辩论、交易、风控到决策的机构级研究闭环。
量化教育
好用的教学与实训工具，把课堂直接搬进真实的量化环境。
Lesson 07: Momentum FactorLv.12
LessonFactorPythonBacktestStrategyResearch
# Momentum Factor
returns = get_returns()
momentum = ma(returns, 20)
signal = momentum > 0
strategy = backtest(signal)▋
Accuracy93%
Progress7/10
定制化需求
私有部署、专属因子、对接现有系统，按你的工作流量身定制。
与顶尖量化人同行
在真实赛场与社区中成长
携手行业领先品牌
与众多行业领先者并肩，一同定义标准与未来。
