还在为写策略代码敲到凌晨吗？
数据导入、指标计算、回测设置，一遍又一遍写到怀疑人生？
别逗了，这些重复工作，AI 10 秒就能帮你搞定。

过去我写一个双均线策略，从导入数据到跑出第一版回测，少说也得小半天。
现在我只需要一句话：

“帮我写一个基于日线的双均线策略，并用backtrader回测。”
30 秒后，AI 就把能跑的代码甩给我了。
我调个参数就能开始优化策略。

AI 对量化的影响，就像当年从手写SQL到用Pandas一样——
它不是偷懒，而是让我们把时间留给更有价值的事情。

实战：AI 生成双均线策略 + 回测

我们直接看一个案例，让你感受一下 AI 的速度。

我在 ChatGPT（或者 Copilot）里输入：

写一个用 backtrader 实现的双均线策略：
- 周期为日线
- 短均线 10 日，长均线 30 日
- 金叉买入，死叉卖出
- 回测 AAPL 从 2020-01-01 到 2023-01-01

AI 给出的核心代码（可直接运行）：

import backtrader as bt
import yfinance as yf

class DoubleMAStrategy(bt.Strategy):
    params = (('short_period', 10), ('long_period', 30),)

    def __init__(self):
        sma1 = bt.ind.SMA(period=self.params.short_period)
        sma2 = bt.ind.SMA(period=self.params.long_period)
        self.crossover = bt.ind.CrossOver(sma1, sma2)

    def next(self):
        if not self.position:  
            if self.crossover > 0:
                self.buy()
        elif self.crossover < 0:
            self.sell()

cerebro = bt.Cerebro()
data = bt.feeds.PandasData(dataname=yf.download('AAPL', '2020-01-01', '2023-01-01'))
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(DoubleMAStrategy)
cerebro.broker.setcash(100000)
cerebro.run()
cerebro.plot()

运行结果：

• 收益曲线和买卖信号一目了然
• 策略框架已经完整
• 你只需要调均线参数、加过滤条件，就能进行策略优化

过去你要查文档、调语法、debug 半天，现在全程不到 1 分钟。

AI 量化的优势

1. 节省时间：常见指标、回测框架代码不必手敲
2. 快速验证思路：一句话生成策略框架，马上跑结果
3. 降低入门门槛：新手也能直接参与策略设计

但坑也不少

别以为 AI 给的代码就能直接上实盘：

• 很多代码会用到未来数据（look-ahead bias）
• 交易成本、滑点常常被忽略
• 回测结果可能“过拟合”到历史行情，一到实盘就崩

所以，AI 是工具，不是交易员。真正赚钱的策略，还是得靠你自己设计、验证、优化。

我的经验

我现在做策略的流程是这样的：

1. 用 AI 快速生成基础框架
2. 加入自己的信号过滤、仓位管理、风控模块
3. 严格验证策略在不同市况的表现
4. 持续迭代

这种“懒”，不是放弃思考，而是把时间省下来做真正能提高收益的事。