不会写代码？用AI也能做量化策略！手把手教你提示工程思维

大家好，我是花姐

先问大家一个问题：
平时用 DeepSeek、ChatGPT 或者别的 AI 工具时，你是不是也会这样：

• “帮我写个量化选股策略”
• “帮我写段 Python 代码，回测用的”
• “解释一下这个报错”

然后结果要么写出来的代码跑不动，要么策略和你想的完全不一样，对吧？

这其实不是 AI 不行，而是——你没有用“工程化的思维”来对话。

今天我想和大家分享一个特别实用的思维方式：Prompt Engineering（提示工程）。
它能让你在 不会写复杂 Python 的情况下，依然能让 AI 给你产出靠谱的量化代码、策略思路。

一、不是“提问”，而是“工程”

大部分股民用 AI，就停留在“提问”阶段：

• “写个均线策略回测代码”
• “写个年化100%的策略”
• “写个跑赢指数的策略”
  ……

但如果你换个思维，给 AI 更清晰的“指令”，结果完全不一样。

比如：

“你是一名量化研究员，帮我写一个基于双均线的选股回测策略。数据用 Tushare 获取，代码结构要有函数封装，并且附上回测收益率曲线绘图，适合 Python 初学者学习。”

看到区别了吗？前者只是“问”，后者是“工程”。
关键差别：结构、清晰度、意图。

二、四个支柱，掌握提示工程

我总结了四个步骤，你完全可以套用到量化研究：

1️⃣ 角色设定
告诉 AI 它是谁：

• “你是一名 Python 量化研究员。”
• “你是一位股票策略老师。”

2️⃣ 上下文定义
交代清楚背景：

• “我的 Python 基础薄弱，希望代码尽量简单。”
• “我主要用 Tushare 和 pandas。”

3️⃣ 任务拆解
具体说明你要什么：

• “写一个双均线策略。”
• “回测 2020-2025 上证50 指数。”

4️⃣ 约束与风格
加上限制条件：

• “代码用函数封装。”
• “注释清晰，初学者能看懂。”
• “输出结果少于 50 行代码。”

这样，AI 给出的结果才更符合你的需求。

三、实战对比

差的提示：

“写个 Python 回测代码。”

工程化的提示：

“你是一名 Python 量化研究员。帮我写一个基于双均线的回测策略，回测标的为上证50指数，时间范围2020-2025。请用 Tushare 获取数据，用 pandas 处理，matplotlib 绘制收益曲线。代码要有函数封装，并加上清晰的中文注释，适合 Python 初学者。”

你觉得哪个跑出来更靠谱？

四、附件量化研究 Prompt 工程化模板

1. 策略生成

用来让 AI 帮你写量化策略代码

模板：

你是一名Python量化研究员。  
帮我写一个基于【策略逻辑】的回测策略，回测标的为【指数或股票】，时间范围【起止时间】。  
要求：  
1. 使用Tushare获取数据  
2. 用pandas处理数据  
3. 用matplotlib绘制收益曲线  
4. 代码要有函数封装  
5. 每个步骤加中文注释，适合Python初学者学习

示例：

你是一名Python量化研究员。  
帮我写一个基于双均线策略的回测代码，回测标的是上证50指数，时间范围2018-2023。  
要求：  
1. 使用Tushare获取数据  
2. 用pandas处理  
3. 用matplotlib绘图  
4. 封装函数  
5. 注释详细

2. 报错修复

当你运行代码报错时，用这个模板

模板：

你是一名Python量化研究员。  
我运行这段代码时出现了错误【粘贴报错信息】。  
请帮我：  
1. 用通俗易懂的方式解释报错原因  
2. 修改代码并给出完整可运行版本  
3. 保留中文注释，方便我理解

3. 数据处理

想让 AI 帮你搞定数据清洗/指标计算时

模板：

你是一名Python数据分析专家。  
帮我处理一份【数据来源】，需要完成以下任务：  
1. 【任务1，例如：计算每日收益率】  
2. 【任务2，例如：计算年化波动率和最大回撤】  
3. 用pandas实现，并在关键步骤写中文注释

4. 策略优化

想对已有策略做优化

模板：

你是一名量化研究员。  
以下是我的策略代码【粘贴代码】。  
请帮我：  
1. 分析代码逻辑是否合理  
2. 提出优化建议  
3. 给出优化后的完整代码，保持注释清晰

5. 文档学习

想快速掌握某个库的用法

模板：

你是一名Python老师。  
请用通俗的方式帮我讲解【库/函数名称】，要求：  
1. 用股票量化场景举例  
2. 给出最简洁的示例代码  
3. 附上解释，初学者能看懂

五、最后的建议

记住：
你不需要成为 Python 大神，先学会像工程师一样“说人话”跟 AI 对话。

• 设定角色
• 提供上下文
• 拆解任务
• 添加限制

慢慢练，你会发现：
AI 不只是帮你“写几行代码”，而是真正能陪你研究量化策略的伙伴。

今天关于AI提示词的分享就到这里了，那么问题来了：
大家在用 AI 做量化的时候，最常遇到的困难是什么？是代码看不懂，还是策略逻辑写不出来？欢迎在评论区说说，我会挑几个典型问题，用 提示工程思维 来给大家做演示。