PandaAI策略仿真实盘用户调研完整可视化报告

数据洞察：个人投资者/交易员是主要用户群体(68.3%)，其次是学生(11.1%)和学术研究者(6.3%)。这反映了PandaAI在个人量化投资者中的普及度较高。

产品建议：针对个人投资者优化产品体验，同时为学生和研究者提供更多学习资源和研究工具。

数据洞察：用户量化交易经验分布相对均匀，小于1年和1-3年各占38.1%，3-5年占14.3%，5年以上占9.5%。说明平台吸引了从新手到有一定经验的各类用户。

产品建议：提供分层级的学习路径：新手教程、进阶策略、高级优化，满足不同经验用户的需求。

数据洞察：A股(66.7%)是最主要的交易市场，其次是期货(46.0%)和港股(23.8%)。用户交易品种多样化，但以国内市场为主。

产品建议：优先优化A股和期货相关功能，同时逐步完善港股、美股等市场的支持。

数据洞察：AI助手(38.1%)和编辑代码(33.3%)是用户最希望优化的环节。这表明用户对AI辅助能力和代码编辑体验有较高期待。

产品建议：重点优化AI助手理解能力、代码修复能力和交互体验，提供更智能的代码辅助功能。

数据洞察：用户反馈主要集中在代码调试困难、AI修复能力不足、报错信息不友好等方面。用户希望AI能更好地理解需求并提供有效帮助。

产品建议：1) 增强AI多轮对话能力；2) 优化报错提示和修复建议；3) 提供更多代码示例和模板。

数据洞察：AI写代码+拖拽工作流调参数(55.6%)是最受欢迎的交互方式，其次是文字创建工作流(20.6%)和手写代码+AI辅助(17.5%)。用户偏好AI辅助与可视化操作结合的方式。

产品建议：强化AI代码生成与可视化工作流的结合，提供更灵活的模式切换功能。

数据洞察：仿真盘(33.3%)和策略/因子应用(22.2%)是超级图表最需要优化的部分。用户特别关注仿真盘的可视化和操作体验。

产品建议：优先优化仿真盘的可视化效果，增加买卖点标记、资金曲线等关键信息展示。

数据洞察：用户希望超级图表能显示买卖点标记、优化K线图、增加策略信号可视化、改进界面布局等。可视化需求是用户关注的重点。

产品建议：1) 增加买卖点可视化标记；2) 优化K线图交互体验；3) 提供更多技术指标和绘图工具。

数据洞察：策略开发便捷性(77.8%)是用户最认可的优势，其次是数据处理能力(39.7%)和回测引擎性能(38.1%)。PandaAI在用户体验和效率方面表现突出。

产品建议：继续强化策略开发便捷性这一核心优势，同时优化数据处理和回测性能。

数据洞察：用户对社区支持、团队响应速度、AI功能整合等方面给予积极评价。部分用户希望文档更完善、操作指南更清晰。

产品建议：1) 完善文档体系；2) 增加视频教程；3) 优化社区问答功能。

数据洞察：数据质量/完整性问题(33.3%)和回测速度慢(31.7%)是用户回测的主要挑战。未来函数检测困难(27.0%)和过拟合风险评估不足(25.4%)也是重要问题。

产品建议：1) 优化数据质量和更新频率；2) 提升回测引擎性能；3) 增加未来函数检测和过拟合预警功能。

数据洞察：用户反馈回测结果失真、文档不足、调试困难、策略修改复杂等问题。新手用户对回测框架的理解和使用存在困难。

产品建议：提供更多回测案例、优化调试工具、简化策略修改流程。

数据洞察：机器学习/AI辅助策略开发(55.6%)是最受期待的新功能，其次是多因子模型分析(42.9%)和投资组合优化工具(31.7%)。用户对AI深度应用有很高期待。

产品建议：优先开发机器学习策略工具，逐步推出多因子分析和组合优化功能。

数据洞察：用户希望增加移动端应用、社交化功能、自动化部署、主观转量化工具等。功能需求多样，反映了用户的不同使用场景。

产品建议：1) 开发移动端App；2) 增加策略分享社区；3) 提供自动化部署工具。

数据洞察：另类数据(55.6%)是最受期待的数据类型，其次是宏观经济数据(42.9%)和行业/公司基本面数据(38.1%)。用户希望数据更加丰富多元。

产品建议：优先引入另类数据源（新闻、社交媒体等），逐步完善宏观和基本面数据。

数据洞察：用户希望增加个股热度排名、期货席位持仓数据、BTC等加密货币数据、更详细的基本面数据等。数据需求具体且多样化。

产品建议：根据用户反馈优先级，逐步引入高频需求的数据类型。

数据洞察：用户整体满意度较高，满意(44.4%)和很满意(36.5%)合计占80.9%。一般(15.9%)和不满意(3.2%)占比较低，说明产品整体体验良好。

产品建议：保持产品优势，重点解决不满意用户反馈的问题，进一步提升满意度。

数据洞察：用户希望在仿真盘中看到买卖点标记、资金曲线、持仓情况、实时数据等，并可快捷执行手动平仓、策略切换、参数调整等操作。

产品建议：优化仿真盘界面，增加关键信息展示和快捷操作功能，提升用户体验。

数据洞察：代码调试困难、报错信息不友好、数据质量问题、仿真盘启动慢是用户最常遇到的技术问题。AI助手能力不足也是常见反馈。

产品建议：建立技术问题解决知识库，优化报错提示，提升系统稳定性。

数据洞察：用户提到的竞品功能包括聚宽的社区氛围、BigQuant的模板和会议、TradingView的图表、文华的回测速度等。这些功能值得PandaAI参考借鉴。

产品建议：借鉴竞品优势功能，结合PandaAI特点进行创新性整合。

数据洞察：性能优化(28.6%)是用户最优先的优化需求，其次是AI能力提升(22.2%)和界面优化(19.0%)。这表明用户最关注基础体验和核心功能。

产品建议：按照用户投票优先级安排开发资源：1) 性能优化；2) AI能力；3) 界面体验；4) 文档教程；5) 功能完善。