分享一个 AI 量化策略代码助手

平时在 SuperMind 上开发量化策略时，不知道大家有没有遇到过这样的情况：

明明已经有了比较清晰的选股思路或交易逻辑，但真正写成可运行的策略代码，还是需要花不少时间。尤其是涉及平台 API、数据获取、调仓逻辑和仓位管理时，经常需要反复修改和调试。

虽然现在 DeepSeek、ChatGPT 等通用 AI 工具也能辅助编程，但生成的代码有时会出现平台接口不匹配、函数调用错误等问题，实际运行前还需要不少调整。

最近在推广一款专门面向量化策略开发的 AI 工具——AI 量化代码助手，分享给有类似需求的朋友。

目前支持 SuperMind、QMT、PTrade、聚宽等国内主流量化平台，主要功能包括：

1. AI 生成策略代码：直接用自然语言描述选股条件、交易信号和调仓规则，辅助生成适用于 SuperMind 的策略代码。
2. 修改已有策略：可以在原有代码基础上调整买卖条件、选股逻辑、仓位管理和止损机制，不需要每次都从头编写。
3. 辅助排查代码问题：帮助分析报错信息、检查代码逻辑，减少重复调试的时间。
4. 多平台策略开发：可以针对不同量化平台的 API 和代码规范生成对应代码，方便使用多个平台的开发者。

例如，直接输入：

“帮我编写一个适用于 SuperMind 的多因子选股策略，根据市盈率、ROE 和动量指标筛选股票，每周调仓一次，并设置单只股票最大持仓比例。”

AI 就可以根据这些要求辅助生成对应的策略代码，后续也能继续通过自然语言修改交易逻辑。

相比通用 AI 编程工具，这类专门面向国内量化平台的助手，在平台 API 适配和策略代码开发方面可能更有针对性。

当然，AI 生成的策略仍然需要通过实际运行和历史回测验证，尤其要注意未来函数、交易成本以及策略过拟合等问题。工具主要是帮助提高开发效率，并不保证策略能够盈利。

工具地址：https://qmtai.cn/?le

也想借这个帖子和社区里的朋友交流一下：

大家平时使用 AI 编写 SuperMind 策略时，最常遇到的是 API 兼容问题，还是策略逻辑修改和代码调试方面的问题？

欢迎交流使用经验，也希望能收集一些实际需求和建议，进一步完善工具对 SuperMind 的支持。