拒绝未来函数
以公告日和生效日还原历史可见信息，区分研究用行情与交易撮合价格。
UNIVERSE全A与自定义研究范围
WORKSPACE浏览器内组织策略实验
TRACEABILITY日志、订单、费用可复核
01 / PRODUCT IN ACTION一套工作台，
一套工作台，
把研究链路接起来。
以下界面素材来自你提供的产品推广 PPT，展示策略研究的真实操作环节。点击截图可查看大图。
01 / 策略编辑让想法，
让想法，
有可以运行的表达。
新增、保存与管理 Python 策略；回测前明确时间区间、资金、费用和持仓规则。
- 自己的策略集中保存，持续修改与复跑
- 运行日志帮助定位报错与未交易原因
- 数据范围：全A，也可自定义股票池
02 / AI 辅助先说清规则，
先说清规则，
再检查生成的代码。
用自然语言描述条件，先查看需求理解，再选择生成或修改。生成后仍由研究者检查、保存与回测。
- 支持生成新策略和修改当前代码
- 不使用 AI，也可自己编写策略
- AI 按积分使用，具体规则以工作台为准
03 / 样例与数据从一个能运行的样例，
从一个能运行的样例，
开始第一次实验。
按难度与类别选择公开样例，阅读注释后改动参数；需要字段时，先查询数据字典的含义与覆盖。
- 双均线、MACD、小市值等公开样例
- 平台统一维护已接入的股票与研究数据
- 研究信号与成交行情使用不同复权口径
04 / 稳定性验证一次回测之外，
一次回测之外，
还要看换个区间。
固定样本外和固定参数滚动验证，帮助检验一个想法是否依赖特定时间段。
- 样本外不参与参数确定，独立运行复核
- 滚动验证保持参数冻结
- 回测考虑 T+1、停牌、涨跌停、费用与滑点
05 / 历史模拟盘看懂信号之后，
看懂信号之后，
每一笔如何执行。
按历史交易日逐日推进，核对信号、模拟订单、成交与拒绝原因，把研究结论落到执行记录。
- 保留策略、参数、费用与数据版本
- 可查看持仓、费用与账本核对结果
- 历史日线模拟，不接真实资金或券商下单
06 / 因子研究先检验选股条件，
先检验选股条件，
再讨论策略组合。
从动量、低波动等可量化条件出发，观察分层表现、IC 与稳定性，再进入逐订单回测。
- 查看因子说明、方向与数据覆盖
- 用相关性和稳定性辅助研究判断
- 因子分析结果不等于扣费后实盘收益
02 / RESEARCH DISCIPLINE收益之外，
收益之外，
也看过程与边界。
平台帮助验证研究假设。结论需要结合数据、参数、成本和执行明细一起判断。
验证而非拟合
先确定参数，再用独立样本外或多个窗口检验，避免只选择有利区间。
账本必须守恒
核对订单、费用、分红与持仓；日线撮合不等于真实盘中成交队列。
03 / YOUR FIRST EXPERIMENT从一个样例开始，
从一个样例开始，
走完第一次研究。
新手从入门图文和样例起步，有 Python 基础的用户可以直接编辑策略。
- 01
读入门
先理解回测、指标、因子和模拟盘的基本概念。
- 02
跑样例
选择一个公开策略，设置区间与比较基准。
- 03
看结果
查看日志、回撤、订单与费用，复核执行原因。
- 04
再迭代
小步修改参数，进行样本外验证与历史模拟。
04 / SIMPLE PRICING基础研究免费，
基础研究免费，
AI 辅助按需使用。
先跑通一次流程，再决定是否需要 AI 协助。任务繁忙时可能排队，使用规则以当前工作台为准。
基础研究
策略编辑与保存、已开放的历史回测、历史模拟盘、量化入门图文与帮助。
AI 辅助
生成或修改代码使用积分；需求理解可先查看。具体单价、额度与可用状态在操作前由工作台展示。
05 / FAQ开始研究前，
开始研究前，
把几个问题说清。
不会 Python，可以开始吗？
可以先阅读免费入门图文、运行公开样例，再用 AI 辅助理解和编写策略。生成的代码仍需自己检查，并通过回测验证。
历史模拟盘是真实交易吗？
不是。它按历史日线逐日推进，不是实时行情，不接真实资金，也不连接券商下单。
需要自己下载行情吗？
已接入的股票、指数与研究数据由平台统一维护。使用前可以通过数据字典查看字段含义与覆盖范围。
私有策略会自动公开吗？
不会。研究成果按账号权限隔离，自己的私有策略不会自动公开。
PPT 或截图里的收益可以参考吗？
截图用于展示界面与结果阅读方式，不能作为收益承诺。历史表现不代表未来，回测还需要复核费用、数据、参数与交易约束。
START WITH ONE IDEA
免费注册，开始研究 先验证一个想法。
从公开样例开始，把念头变成可复核的研究过程。
LET’S WORK TOGETHER交流研究需求，
交流研究需求，
也欢迎产品合作。
如需了解研究场景、产品使用或合作方式，可以直接联系智秩团队。