本周最大的进展是借助 AI 生成了一个可运行的回测流程。虽然对代码底层逻辑还不完全理解，但 AI 的辅助确实降低了上手的门槛。
本周目标：生成并运行回测
这周的核心任务是根据 AI 助手的建议，生成一个完整的回测流程，并尝试将其部署到模拟盘进行测试。
什么是回测？
简单理解，回测就是用历史的股票数据来检验你的交易想法（即“策略”）。通过模拟过去的操作，看看如果当时真的按照这套规则买卖，收益和风险会是如何。
以下是回测运行的初步成果：
运行结果分析
虽然图表中的各种指标比较复杂，但在 AI 的解读下，我对策略的表现有了初步了解：
回测详情：
核心知识点梳理(仍在梳理中，可能有错)
在与 AI 的交流中，我梳理了个人量化的核心逻辑，非常受用：
- 数据来源：个人最稳的路线是只用基础的量价数据（开收高低、成交量、换手率），这里面藏着市场的所有情绪。
- 核心目标：利用深度学习（如 Transformer）去拟合市场规律，从历史推算未来收益率，实现预期收益率排序。
- 因子与 IC：
- 因子：即从数据中提取的预测信号（如价格强弱、趋势力度）。
- IC：衡量因子排序能力的指标，IC 越接近 ±1 预测越强，接近 0 则无效。
- 现实真相：AI 能预测预期收益，但不能预测黑天鹅；模型会随市场变化而过时，需严防过拟合。
- 稳健路线：量价数据 + 深度学习排序 + 简单因子 + 强力风控。不赌涨跌，追求稳定。
阶段性总结
从回测结果来看，目前的策略在最大回撤上还有优化空间。不过令人欣慰的是，策略已经能够有效地执行买入和卖出逻辑。目前我已经将策略部署到了模拟实盘界面，打算观察下周一的市场表现再进行后续调整。
建议反馈
在体验中产生了一个小想法：AI 分析生成的临时结果（如策略建议、参数配置等），是否可以被 AI 助手或代码编写模块直接共享和调用？如果上下文能更紧密地衔接，开发效率应该会进一步提升。
