前阵子我又刷到有人在晒回测曲线。 那种图我以前一看就很容易上头。几条线一拉，收益率一标，胜率一写，再配一句“策略已验证”，特别像一扇已经被推开的门，好像只要我再补几行代码，下一步就该轮到我挣钱了。 说实话，我最开始学量化交易，就是被这种感觉吸进去的。 我本来以为，量化交易这件事的核心是“找到一个好策略”。后来我自己真去跑、去测、去改，折腾了好一阵子之后，我才慢慢意识到，问题根本不在这里。真正难的，是你怎么把一个看起来像逻辑的想法，变成一套能被数据验证、能被市场折磨、最后还能勉强活下来的系统。 这中间差了太多东西。 差数据，差执行，差风控，差手续费滑点，差你对“有效”这两个字的理解...

这是我的工作流界面图。  一开始我其实没太当回事。现在这种深色背景、节点连线、卡片式模块的产品太多了，乍一看都很像：拖一拖，连一连，套个“低代码”“AI”“工作流”的词，最后真正干活的时候还是得回到脚本和命令行。 但这张图我多看了几秒，还是停住了。 原因很简单，它不是在演示一个泛泛的“流程编排”，而是在非常具体地展示一件事：怎么把一个量化因子从公式、特征、模型、构建、分析，一步一步跑成一个真的研究流程。 左...

在前面的使用过程中，我们已经能够借助AI助手较稳定地完成因子构造，并且成功把策略接入模拟交易环境，验证整体流程可以正常跑通。也正因为前面的基础已经打好，这次我开始进一步尝试平台中的“专家模式”，看看它在策略开发和工作流编辑方面到底能做到什么程度。 一、先从已有工作流切入 这次我没有从零开始新建流程，而是直接打开了之前已经生成好的一个期货回测工作流，然后切换进入专家模式。 进入之后，最明显的感受是信息量一下子变得更完整了。原来在普通界面里只能看到一个相对简化的流程框架，而在专家模式下，可以直接看到整个运行逻辑背后的代码结构、参数设置以及执行关系。像回测区间、基准设置这类关键内容，都能在这里...

一、策略背景 在量化交易开发中，很多入门级或验证型策略并不追求复杂因子，而是更强调“规则明确、执行简单、便于回测和仿真”。对于分钟级期货交易而言，一个非常典型的思路就是：利用上一根K线的方向，决定下一时刻的开仓动作，再通过固定持仓时长进行离场控制。 如果把这类思路交给AI辅助生成代码，开发效率会明显提升。AI可以帮助交易者快速完成策略骨架、接口调用、行情读取、持仓判断、日志输出，以及开平仓条件的组织，从而缩短从“想法”到“可运行仿真脚本”的距离。 本文展示的是一个由AI辅助生成的分钟级期货仿真策略示例。该策略以白银期货为交易对象，使用1分钟K线作为判断依据，通过上一分钟的涨跌方向确定当前...

提示词如下： text 你是量化研究负责人+回测工程师。我要你把我的自然语言研究需求，转成一套可执行的研究工作流（researchworkflow），并输出可直接落地的实验清单与结果产出格式。 【任务类型】（二选一或都做）：因子分析/策略回测 【市场与标的】（期货/股票/币；具体合约或代码；是否连续合约/主力合约；是否跨品种） 【时间范围】起止日期（例如2024-01-012025-12-31） 【数据频率】日/分钟/5分钟等；是否含盘口/成交明细 【数据字段】OHLCV+（可选：持仓量OI、...

操作演示 访问平台首页 在官网主页顶部导航栏中，点击“AI工作流”入口。 该模块提供预设策略模板与自动化建模能力，支持多因子模型、机器学习模型及策略回测流程的一键生成。  选择官方多因子模型模板进入AI工作流界面后： 选择官方模板，在策略类型中找到“多因子模板”，点击“查看”  在创建页面中，可直接使用AI助手自动构建模型流程。  运行结束后，可在“因子分析结果”节点中查看图表与统计数据。 ![粘贴的图...