PandaAI第三周多策略用户调研分析报告

数据洞察：用户使用仿真实盘的主要目的是"验证回测一致性"(78.3%)和"验证策略稳定性"(73.3%)，其次是"查看真实执行轨迹"(65%)和"作为模拟实盘的过渡阶段"(58.3%)。说明用户最关注仿真与回测的一致性验证。

数据洞察：用户策略运行周期分布广泛，日线级别最多(23.3%)，其次是分钟级别(20%)和1-3天(13.3%)。用户覆盖了从高频到低频的各种策略类型。

关键词提取：回撤(18次)、黑天鹅事件(11次)、滑点(10次)、震荡行情(9次)、策略失效(8次)、极端行情(7次)、市场风格变化(6次)

数据洞察：用户最担心的是"回撤过大"和"黑天鹅事件"，其次是"滑点问题"和"震荡行情"。这反映了用户对风险控制和极端情况的关注。

数据洞察：最大回撤是用户最看重的生存指标(48.3%)，其次是夏普比率(23.3%)和风险控制(11.7%)。这反映了用户对资金保护和风险管理的重视。

关键词提取：回测数据好(15次)、仿真稳定运行(12次)、回撤小(10次)、夏普比率高(8次)、样本外表现好(7次)、小资金验证(6次)

数据洞察：用户判断策略可以实盘的主要依据是"回测数据良好"和"仿真盘稳定运行"，同时关注"回撤控制"和"夏普比率"等指标。

数据洞察：61.7%的用户表示仿真结果改变了他们的策略想法，26.7%的用户表示没有改变，11.7%的用户不确定。这说明仿真盘对用户策略优化有显著影响。

数据洞察：最大回撤是最影响用户的指标(35%)，其次是滑点(18.3%)和夏普比率(10%)。用户关注这些指标主要是因为它们直接影响策略的生存能力和盈利能力。

关键词提取：策略验证(22次)、实盘前测试(18次)、回测一致性验证(15次)、风险分析(12次)、真实环境模拟(10次)

数据洞察：用户认为仿真实盘最重要的应用场景是"策略验证"和"实盘前测试"，其次是"回测一致性验证"和"风险分析"。

数据洞察：用户最怀念的功能是"模拟真实市场环境"(26.7%)，其次是"策略验证功能"(18.3%)和"回测功能"(15%)。这反映了仿真实盘在提供真实交易体验方面的核心价值。