PanWatch 模拟盘完整指南AI 建议自动跟单用净值曲线验收策略成色【免费下载链接】PanWatchPanWatch — AI stock monitoring for A-shares, HK US markets, powered by TradingAgents. Portfolio insights, real-time alerts automated reports.盯盘侠覆盖 A股/港股/美股的 AI 盯盘、持仓分析、实时提醒与自动报告。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/PanWatchPanWatch盯盘侠是覆盖 A 股、港股、美股的自托管 AI 盯盘工具。它的模拟盘模块会把 AI 建议与策略信号变成一笔笔真实计费的虚拟交易自动建仓、自动离场、逐笔记账最后用净值曲线、最大回撤和胜率告诉你这条策略到底靠不靠谱。不用真金白银先让 AI 跑一个月再说话。先解决一个问题AI 喊买你敢信吗多数人用 AI 炒股栽跟头不是模型不行而是少了验证环节——AI 说买就买亏了也不知道是信号差还是执行差。PanWatch 模拟盘的思路很直接让 AI 先在虚拟账户里打工业绩说话。信号触发后自动建仓、平仓全程无人工干预买卖手续费与滑点和回测共用同一套成本模型曲线不掺水止损、移动止损、时间止损参数全部写在代码里不靠手感一条信号如何变成一笔交易后台调度器默认每 60 秒扫一轮且只在 A 股 / 港股 / 美股任一市场处于交易时段时执行休市自动跳过逻辑见 paper_trading_scheduler.py。每轮干四件事捡信号、算股数、盯持仓、记账。捡信号这一步的关键是仓位分配策略引擎给每个买入信号打一个 rank_score分数越高单笔投入越多。rank_score单笔占该市场预算≥ 8525%758418%657412% 658%权重函数在 _position_weight。算股数时 A 股按一手100 股整数倍取整并扣除手续费后受可用现金约束——连一手都买不起就直接跳过。买入后还有 T1 保护A 股当日买入的仓位要等下一个交易日才能卖见 卖出锁定判断。另外盘前分析、盘中监测、收盘复盘三个 Agent 的可操作建议会汇入建议池按 12 小时 / 6 小时 / 16 小时的窗口自动过期、去重避免同一个信号反复推你。离场逻辑四道自动保险持仓之后引擎每轮逐笔检查离场条件检查代码触发即平仓止损 / 止盈价格跌破信号给的止损线或涨到止盈线立刻离场移动止损浮盈超过 5% 后启动从持仓最高价回撤 10% 就走信号反转同一标的最新信号变成卖出 / 减仓主动清仓时间止损默认持有满 20 个自然日自动离场不恋战参数集中在 止损常量区。成本口径则与回测共用同一个 CostModel印花税卖出单边 0.05%、佣金双边万 2.5最低 5 元、过户费 0.001%、滑点 5bps。一句话你看到的是策略裸奔后的真实表现。跑满一个月页面给你交什么作业模拟盘页面前端入口 PaperTrading.tsx把绩效摊开给你验收净值曲线按日累计权益当天未平仓仓位按最新价折算构建逻辑见 _build_equity_curve最大回撤曲线从峰值到谷底的百分比衡量策略抗压能力策略绩效榜按策略代码聚合已平仓 持仓中按总盈亏排序——哪个策略在给你赚钱一目了然见 _strategy_performance还能按 A 股 / 港股 / 美股切换视图单独看某个市场的子池表现每个市场独立核算现金与盈亏互不串账。通知触达 5 分钟开跑 模拟盘接入了全渠道推送Telegram / 企业微信 / 钉钉 / 飞书 / Bark / Webhook三类消息各带独立开关配置键见 notifier 配置实时开平仓即刻推送、每个交易日 09:00 盘前计划、收盘后 30 分钟日终摘要。开跑只需要三步启动 PanWatchgit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/PanWatch后按 README 快速开始 用 Docker 一条命令拉起完成登录和 AI 服务商配置进入「模拟盘」页面打开账户开关设置初始资金比如 50 万按需调整三市场比例——默认 A 股 50% / 港股 30% / 美股 20%DEFAULT_ALLOCATIONS——并勾选通知渠道剩下的事交给引擎。等这条净值曲线跑出了一个让你信服的形状再考虑真仓也不迟。【免费下载链接】PanWatchPanWatch — AI stock monitoring for A-shares, HK US markets, powered by TradingAgents. Portfolio insights, real-time alerts automated reports.盯盘侠覆盖 A股/港股/美股的 AI 盯盘、持仓分析、实时提醒与自动报告。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/PanWatch创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考