ai可以写量化脚本吗
为什么你用的大模型写的量化策略和指标无法正常运行？为什么总感觉大模型给的量化策略不是自己想要的？这其实是你没有使用量化专用大模型，也没有使用正确的提示词模板。 近期，爱惜联合技术团队开发了一款量化专属大模型魔方智脑，它不仅可以协助你编写策略，还可以编写指标，做小七相关的知识问答。这里有一套完整的提示词模板， 只要你根据提示词模板提问，写出来的代码呀，精准度是非常高的。我们来操作下看，这是提示词模板写的一个策略需求。 ok， 我 们复制到软件中试试看，翻译通过 是不是就不报错啦？那你想要这套题是不是模板吗？
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06:19查看AI文稿AI文稿ok， 这条视频呢，跟大家说一下我是如何利用 ai 帮我搭建我的量化模型的，废话不多说，直接进干货。 ok， 给大家看一下这个动量因子的一个模型的构建了，他的一个思路还是非常简单的，我们可以看到这里蓝色纸表的部分， 这些就是数据的一个源头，包括说我用了像标普五百的一个呃，阅读的数据作为一个精准。那还有就是在这个市场上面所有美股的，呃，我，我的池子里面，所有美股的这个上市公司在每个月的收盘价啊，这个都在这里。还有就是池子 就是成分股，那成分股这个是我觉得在这一个表格里面，这个版本比我以前自己做的版本，因为这个版本是有 cloud 的 帮忙去做的，那一会他帮了我哪些东西，我会给大家去说。 我以前自己在手搓的时候呢，其实很难解决的东西就是动态的成分股，因为我们知道像标普它是有进有出的，但以前手搓的时候呢，呃，处理这方面的数据太麻烦了，所以我因为我也不不会写代码，我也不是马龙， 所以我很多时候我只能用静态的当下的成分股去倒推过往的数据，这样其实会存在一个幸存者偏差，因为有很多不好的公司，他可能退市了，所以做出来的结果呢，可能会偏高估。但是呢， 在这个版本里面呢，大家可以看到我这个成分股的选择是动态的，每一期自动线去拉取当期标普里面的成分股，然后再进行计算。为什么能做到这么动态？因为我在 excel 里面还加入了一个数据库， 大家可以看到这里，所以我可以直接在 excel 里面去调用这些数据。那我们有了动态的成分股，有了每一家公司在每一个时间节点的价格，就可以去计算它们的涨跌幅，从而算出来谁涨得好，谁涨得坏，从而去构建一年 一年时间维度的一个动量因子。你可能觉得这个很简单，对吧？就是把过去一年长得好的这些公司挑出来，就这么简单吧。没错，就这么简单。那我跟大家说一下，可能很多去做因子投资的人，他们会去搞一些非常复杂的一些因子，尤其是偏技术面的啊，包括做日内的，他们会构建非常复杂的因子， 其实因子并不是越复杂越好的，有的时候更纯粹的因子，更古老的因子可能会更加有效。并且动量因子呢，在学术也好，业界也好，都是被证明是一个长期有效的因子。那我们来看一下这个纯粹的古法动量，他是怎么跑赢标普的啊？来最终构建出来的动量的一个结果。 这里回测他也帮我做好了，你看每个月他会选出三十家公司，每个月有三十家公司，这 个策略还是蛮牛的。就拿最近很火的散碟来说，他在二五年十二月呢，就开始把散碟选进来了，非常的牛逼。然后呢，这个是回测的一些结果，比如说啊，挑选三家公司，二十家公司，十五家公司，十家公司， 呃，对应到同期的标普五百的变化，标普五百的净值变化呢？是从一变到了二点六六，这从一九年开始到现在。 那我们如果是动量的这些策略的话，你可以看到至少最终的净值，这个是很明显跑赢标普的。我觉得从一九年一月份回测到现在是非常有代表性的一个时期啊，因为我们在 这段时间里面经历了二零年的急跌，经历了二二年的熊市，也经历了二五年四月份中突发的解放日事件，这个策略都扛住了啊。我们也可以看到 sharp ratio 非常漂亮，达到了一以上，然后这个是一个追求 alpha 的 策略，所以它的 information ratio 呢？ 呃，这个持二十只和持五只都是来到零点八以上，非常好看。但这里有一个问题，就是这个最大回测是月度的， 而且呢，为了计算 alpha 呢，我还用 capm 去构建了一个 benchmark。 那 我们可以看到 alpha 的 数据情况啊，包括 r squared 可以 看到。呃，有多少是可以被大盘的涨幅去解释掉？其实当我们选股来到十五二十只，也就只有一半左右的涨幅能被大盘解释掉，剩下一半呢，都来自于选股。 这个数据结果是蛮不错的，而且做法呢，也是非常的简单纯粹。但有个问题就是我之前在手搓的时候，也只能看到月度的一个情况，对吧？但是在这个里面，月度的最大回测其实是低估的人，因为他有一个平滑的效果，所以我想要看日度每一天的变化，所以 在 ai 的 帮助下，他帮我把日度回测也做了出来。你看他给我构建了三个非常牛逼的指标， 超级多的数据，光是拉取这个数据都跑了我好一会儿。然后我们可以看到日度回测的结果，这一条线呢是 sp 五百，那么剩下的上面这些线呢？以及下面的线呢，就是不同数量的一个动量因子的一个持股情况变化。最屌的来了，整个这个模型的构建 几乎都是由 cloud 完成的，大家可以看到在我的 excel 里面呢，我可以把这个 cloud 给调用出来，那我想要 呃去做什么东西，我只要跟他说，然后他自动就帮我在 excel 上面去处理了，太牛了，而且我的 excel 还接入了数据库，所以从取数据到数据处理这种效率哈，以前可能一个金融工程的团队需要干个三五天的，现在这 现在这玩意直接两个小时就搞定了。我也跟硅谷的两位朋友交流过啊，那两位都是马农，不约而同的给出了我一个感觉裁员潮很快要来的答案。而且这有一个很牛的地方呢，就是我一开始去算 capm 的 时候，因为我要用到无风险利率嘛，所以我要把每在十年期的无风险利率去把它给调用出来。 但这个数据库的调用呢，出了一点问题，那我就抱怨了两句啊，你看我给这个 cloud 说烦死了，结果这家伙直接就给了我一个替代的方案，他自己跑到美国财政部的网站上面，把美债十年期收益率的数据给扒了下来。但我们并不是说十年期美债的这个收益率是什么很难 获取的数据，只不过说在这个过程当中，它是会自己思考，并且自己进化，自己迭代，自己去完成任务的，这真的太夸张了，不过你说那我们人类还有没有用呢？其实目前来看是有一点用处的啊，因为这个模型在构建的过程当中呢， ai 它犯了一点小小的一个错误。那 但就是你好歹你要之前知道说你在做一个什么样的事情，可能你才能够看得出那个错误。因为我此前是首抽过一个版本的，只不过呢，在我首抽的版本里面有很多细节以及效率提升的方面， 这个把 ai 直接嵌进 excel 之后，可以帮我非常完美的提升，甚至有了这个东西，理论上面来说，几乎世界上面所有的对冲基金的策略，我都可以顺藤摸瓜地去复现出来，就是这么牛逼。总而言之一句话，留给我们的时间不多了，不知道朋友们你们怎么看？反正用完之后我非常之震撼。
1753文主任
00:52查看AI文稿AI文稿兄弟们，这个 github 上的量化开源项目绝对是你做量化的神器，完美地替代了吹定论绝大部分功能，省下每个月的订阅费用，界面丝滑不卡顿。集成 ai 研究 python 策略回测实盘一个产品闭环。有了它，你可以接入 deepseek， 你 只要说出的想法， ai 可以 帮你写出策略代码，告别复杂的代码。不仅如此，还支持一键回测你的策略验证想法。 跑通的策略，还可以连接实盘完成自动化交易。更离谱的是，它的交易雷达会自动爬取全球金融数据，一键标的分析，从基本面、财务数据到价格行为、技术分析、舆论风向，多维度告诉你市场动态。 可以绑定邮箱和主流通讯软件，实时推动信息。目前支持 windows、 linux、 mac 系统，两分钟本地部署。
1590小短腿多乐
00:34查看AI文稿AI文稿用 ai 做量化交易是现在非常热门的一个方向，不需要你写代码，搭建属于自己的专属智能体，严格按照自己的逻辑去进行决策，去进行分析，全天二十四小时帮你盯盘。 智能体最大的好处就是他没有情绪，会严格执行你的逻辑，按照你的打法，速度更快，更加及时和高效的去帮你执行这个决策。具体怎么做呢？ 本 ai 量化交易手把手教你如何打造属于自己的专属智能体，详细的案例手把手教学，感兴趣的赶紧去看看。
72程序员小布
04:35查看AI文稿AI文稿分享，使用 cloud code gemini vs code deepsea 做量化交易软件。先跟 gemini 说我们要做什么？ 跟他说我想做一个量化交易软件。应用 ai 编程软件，怎么写提示词呢？关注的是美股 ai 赛道，可以是存储芯片、 cpu、 gpu 软件应用核电龙头股，它会提供给 ai 编程工具的提示词 调整，告诉他模型是 api 接入到工具中的， 将提示词粘贴给 code code， 让他写代码。 发送前右下角勾选 play mode， ok， 开始编码了。这里调整界面颜色为白色，视频加速，全程大约用了二十多分钟。 好了，写完了， 按照它的提示打开项目，是 python 程序， 让它给出格式化的应用界面， 又用了十多分钟完成了。这次来看一下这个程序 产业链导因子计算因伟达和美光科技的三日栋梁，偏离度因伟达突破而美光之后时生成美光不长信号， 这里看回测分析中的最新信号是做空， 这里是数据管理，刷新设置等， 你们看懂了吗？问他几个跟指标相关的问题， 问他回测分析中的最新信号，做空是量化软件给出的交易建议，目前是做空的意思吗？ 他的回答为什么显示做空？两个因子叠加导致？一、产业链传导因子，当前 n v d a 的 三日动量，木的动量。存储股近期涨得比算力龙头快，偏离度为负值，按照因子逻辑， 这表示母已经补涨完成甚至超涨，触发的是反转信号，而非作多信号。 二、核电避险因子 c e g 当前背特只有零点三四，极弱关联，避险评分仅一百分之二高风险区，说明核电股已算力板块严重脱节，两个因子叠加综合信号等于负零点七八九，跌破负零点三的做空裕值 不构成投资建议。 对了，本次软件编程共花费八毛钱，是 deep seek 的 模型 tokens 费用。 谢谢观看，拜拜。
1103美伢的妹妹
01:14查看AI文稿AI文稿除了我们的加密美股，百惠期货啊，还有中光股这些都支持的，还有这个我们的预测市场朋友们刚才在 gta 逛 gta 的 时候，发现了这个 ai 自动交易的一个系统， 那这个系统比较应用的地方在哪里？因为现在 ai 比较流行，我们可以用 cursor c cloud code code text 直接就接入这个平台，然后一条命令就装好 m c p， 然后就可以让这些像 cloud code 的 这些 agent 可以 直接用通过 m c p 去调用它的这些 市场的一些数据进行一个第二次的一个分析决策。除了我们的加密美股，百惠期货啊，还有中光股这些都支持的，还有这个我们的预测市场管理 mark 登录了一下他这个平台，他这个平台， 呃，你必须得自己部署，然后如果说他官方的这个平台的话，他你，你把你的 k 放进去，肯定是不是很安全？这里可以开始分析， 然后这是然后这里还有策略实盘交易，就连自己的实盘用一下。然后我这里是 gether， gether 也有将近三千的点赞，这里它的部署文档也挺全的，如果你们不会部署的话可以来找我。
127程序员小源
01:09查看AI文稿AI文稿deepsea 三分钟就能搞定量化交易，你根本想不到自动交易现在能简单成这样。以前学量化是什么概念？ python 编程软件操作策略挖掘，因此建模、回测、验证，随便一个环节都得折腾几周甚至几个月，普通人根本玩不转。但现在，这本北大出版社的 ai 量化指导， 直接把门槛踩到地板上了，专门教你用 deepsea 编辑量化策略，零基础也能上手。你只需要抽出半天时间，跟着书里的思路，一步一个脚印操作，就能搭出属于你自己的量化交易模型。不懂代码也完全没问题。 它跟市面上那些书最大的不同，就是不绕弯子，直接带你搭交易系统。数据处理、策略搭建、回测验证、风控设置，一条主线串到底。书里塞了五十多个实战案例，连 deepsafe 的 提示词模板都帮你准备好了。 原本要折腾几个月才能写出来的代码，现在照着输入，十分钟就能看到策略跑起来的效果，正向反馈瞬间就来，成就感爆棚。 我自己从头到尾亲自验证了一遍，整套流程确实能跑通，不是纸上谈兵。说句实话，外面那些动辄几千块的培训课，讲的核心框架也就这些东西。刚入门的新手，他能带你从零到一，打稳地基。已经在研究策略的朋友，他 能帮你把 ai 工具和风控真正接近实操系统。如果你也想尝试 ai 量化交易这本书，真的别错过，趁早建立投资体系，搭建专属量化模式。
5土匪财经
00:41查看AI文稿AI文稿你认为的量化是不是大佬专属？要么会写代码，要么花大价钱买工具。错了，这个项目直接给普通人铺平了路。他不是普通交易插件，更像二十四小时的在线 ai 交易助理， 像全球股市期货、加密货币外汇的机会，他能第一时间补货推送到手机，不用盯盘，不错过任何赚钱的机会。最牛的是，他能自己思考，不用你写代码琢磨策略，他会自己验证， 随市场优化，比专业交易员还尽心，完全不用你操心。重点来了，纯小白也能上手！刀克尔一键本地私有化，部署步骤有提示，点几下鼠标，几分钟搞定，全程零代码。
73沈code
01:16查看AI文稿AI文稿换方量化的梁文峰赚钱速度有多吓人？他去年收益百分之五十六，全国排名第二，管理规模已经干到七百亿，拉长看更炸，最近三年收益均值百分之八十五点一五，最近五年直接飙到百分之一百一十四点三五。有人说量化是 a 股的害人虫，加大波动阻挡牛市，收割散户血汗钱。 我说句大实话，量化到底赚什么钱？高频、中低频，指数增强，各有各的玩法，个人投资者天天追涨杀跌，想赚快钱，在量化加入的背景下更是难上加难。那普通人可以自己做量化吗？可以，直接用 deep seek 就 行。以前学量化又要编程，又要学软件，麻烦的要命。 现在这本 ai 量化之道就是教你怎么用 deep seek。 写量化策略不需要任何基础，你只需要拿出半天时间，按着书一步步来，就能做出你自己的量化交易模型， 不懂编程也能轻松上手。作者是资深程序员和软件架构师，书里有五十多个案例，教你用 deepsafe 优化投资策略，自动生成交易信号，做风险预警，事半功倍。 作者从基础理论入手，详细介绍了各种经典策略，例如趋势跟踪、动量策略、海归交易策略、套利策略等，而且每一个策略都给你配了完整的代码解析和配套数据，对于新手小白特别友好。如果说你也想尝试一下 ai 量化交易，那这本书你千万不能错过！
1264土匪财经
01:35查看AI文稿AI文稿很多老股民都知道啊， a 股有一个谣传，每逢周四大盘就下跌，那么我们可不可以设计一个策略，选定一个紧跟大盘的指数基金，每周三我就卖出去，每周四我再买进来，是不是这个策略就能挣大钱呢？哎，这就是一个典型的量化策略，今天我带你用五分钟把这个策略给搭出来。以前啊，我们想做这样的一个验证， 你必须得学 python， 你 必须学 pandas， 然后自己去搭回测系统，还得去爬历史数据。这些事情对于咱们 普通的散户来说，实在是没办法去做。今天呢，我用 cloud code， 我 只需要跟他说一句话，帮我验证 a 股的 黑色星期四效应。选定这只指数基金，每周三卖出，每周四买入，用历史数据回测，最后画一个收益曲线图，然后一回车，他就开始干活了，他先检查文件夹里边这个策略是不是已经存在了，有没有数据，如果没有数据，就自己去 a、 k、 c、 r 上面去下载数据。 接下来就是写回测和出报告的拍摄程序。代码写完了以后，它自动去运行，生成回测的曲线图，如果遇到错误，它还会自己去检查和修复。我们来看一下它的结论啊，它用二零一二年五月二十八号到二六年的四月三十号之间的三千三百八十四个交易日的数据进行了回 测。回测显示，黑色星期四效应明显减弱，整个这个过程大家可以看一下哈，一共四分三十八秒， 代码写好了，数据下载完毕，回车也跑完了，最后图也有了，结论也有了，整个过程全程不需要我写一行代码，你只需要一台电脑装好 cloud code， 你 就可以实现你自己的量化策略。关注我，带你走进量化的世界。
01:31查看AI文稿AI文稿基金圈最近这事，说出来都像段子，量化私募忙着算天算地，没算到最先抄底的竟然是自己后台的 it 小 哥。起因是浙江证监局公布了一张一点七七亿的罚单， 主角林某只是一个写代码的技术员，哪只股票刚被加仓，哪个策略正在调仓，在后台他一目了然。于是，他做了常人不敢想的决定，机构买，他也买，机构卖他先卖，像拿着满分答案进考场一样，短短四个月就赚了不少钱。 以前的量化时代，交易靠模型，模型靠系统，系统靠技术人员写。现在不一样了，这是一个 ai 盛行的时代，我们可以靠着 ai 去帮我们完成 deepstack， 三分钟就能搞定量化交易了。你都不敢想这个自动交易现在能有多简单。 之前我们学量化，不仅要学 python 编程，还要学软件、学策略、挖因子、建模型、会测试，动辄耗费数周甚至数月，真的是非常复杂。 现在有了这本 ai 量化之道，他就是教你怎么用 deep seek 编写量化策略，而且不需要太多基础，你只需要腾出空闲时间，跟着这本书的思路，一步一步操作，就能够做出你专属的量化交易模型，就算不太懂编程，也能轻松上手。这本书的作者是一位资深程序员和软件架构师，他把自己多年的经验和优化策略全部写进了书里， 像趋势跟踪、动量策略、海龟交易策略等等。这本书里全都有一共五十多个实战案例，每一个都配了完整的代码解析， 还有 ai 提示词模板，你直接把这些提示词复制到 deepsea 里，等几分钟就能直接生成量化交易代码，这完全就是实战派的路子。如果你也想尝试 ai 量化之道这本书，真的别错过，赶紧入手一本，趁早建立自己的投资体系，搭建专属的量化交易模式。
1远方和你
02:47查看AI文稿AI文稿哈喽，大家好，继第一期视频我们讲了量化软件搭建的流程之后，我们本期将概述内的七个步骤进行一个详细的描述，让 ai 帮我们进行代码编辑。首先我们让 jimmy 将详细的量化软件搭建流程 转变成给 code code 的 开发任务书，将开发任务书粘贴给 code code， 并选择 play mode 模式 开始编码过程式获取数据数据清洗策略，编写策略回测策略优化行情数据。优先使用 deference 或 alpha vintage 获取上述六至标的的日线 daily 及一小时线 ollie k 线数据。 严禁使用未来数据填补。对盘中缺失指，使用 forward feel 前向填充 feel， 若开盘缺失则使用 backward feel 后向填充 feel。 核心交易策略逻辑，大盘风向标贝特过滤。只有当乌或 qqqm 的 价格位于二十日一码之上时，才允许对 vst 木 tsm 建立多头仓位。 仓位动态调度，风险评价偏置基础仓位初使资金平分为六份，动态调整引入 atr 倒数模型，各股波动率 atr 越高，分配的实际资金比例越低。 止，高波动的 v s t 和低波动的误对账户整体的风险贡献度对等。单笔限制，任何单只股票的持仓市值不得超过账户总资产的百分之二十五。 主动止损保命线最高优先级执行应止损。 hardstop 买入后价格跌破见仓价。二 a t 二、无条件无延迟试价单 market o 的 平仓 个股信号捕捉 alpha 触发，当个股五日 e 蒙向上经差十日 e 蒙且十四日 rsi 小 于六十五未过度超买时，触发建仓信号。程序编辑完成。我们来看一下这个软件， 首先是按照我们的需求，它将每一只个股单日是做多还是做空给出结论和可信度， 依据前一个交易日的数据作出的判断，如果做多看多到多少，如果做空看空到多少。 后续我们会让 code code 对 这个系统进一步优化，比如加更多因子引入机器学习强化风控系统。我们下期视频再见。
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01:01查看AI文稿AI文稿一个人真的能做好量化交易吗？很多人学量化没多久就放弃了教程，刷了一堆代码跑不通，系统搭不起来，最后只能不了了之。归根结底，还是传统学法太散，抓不住核心。而这本 ai 量化之道，完全换了一种思路，专门把 ai 量化晦涩难懂的内容梳理通透， 借助 deepseek 把最难上手的代码实现环节，用通俗易懂的逻辑一步步拆解，真正降低入门门槛。全书不堆理论，直接从实战带你入门。先高效完成数据清洗，借助提示词快速搭建交易策略，再配套完善的风险评估体系， 整套操作流程都有 deepseek 做完整的落地指导。书中覆盖量化交易全流程，从基础策略搭建、 ai 多维度回测到复杂行情下的风险把控，每个步骤都配有可落地的实操案例。无论是量化零基础的新手，还是想把 ai 融入原有交易体系的老手，都能通过这本书沓实实战功底， 不讲空话，上手就能跑，最快十分钟就能跑通完整策略流程。想真正做好量化交易，这本书值得入手。
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01:13查看AI文稿AI文稿兄弟们，不会写代码也能轻松实现你自己的量化模型了，而且是全自动执行的哦， 只要你有想法，通通都可以实现。为你的全自动量化模型比养龙虾的效率高的不止一点，那它是怎么实现的呢？我们一起来看看吧！ 假设我们的需求是当早上九点开盘价高开或低开于昨晚的收盘价百分之二以上， 我们默认理解价格还需要继续延续，那这个时候我们设计程序高开就直接执行。 by 低开就直接执行 sale， 无论表现如何，都在下午休市前的十四点五十八分清盘。假设我们一行拍摄代码都不会写，那么将这个需求直接告诉其魔方的魔方代码，他即会给我们输出完整的拍摄量化原码， ok， 翻译通过代表代码运行无物，是不是非常的 nice？ 当然以上也是仅是教会大家不会写代码如何实现自己量化模型的一个过程，并不代表以上案例的有效性。如果你有自己的想法，也不妨去试试哦！
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