我用 AI 做了一个量化研究 + 模拟交易平台，聊聊思路

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# 我用 AI 做了一个量化研究 + 模拟交易平台，聊聊思路

花了大半年时间，在自己电脑上从零搭了一套量化投资的研究工具。能拉行情、跑因子、做回测、玩期权策略，AI 也能帮你出研究思路。不过先交个底——这玩意儿从头到尾只做研究和纸上模拟，不会真拿你的钱去买任何东西，也买不了。故意设计成这样的。

写这篇帖子是想聊聊：为什么要做这个东西，它有什么用，以及一个非程序员能不能玩得转。

## 为什么想做这个

我身边有不少朋友对股票期权感兴趣，但一认真琢磨就卡住了——

卡在数据上。行情、K 线、期权链这些，要么贵得离谱，要么散落在不同的网站和 App 里。手工复制粘贴一天也整理不出什么有用的东西。

卡在"不敢试"。比如你有个隐约的想法："波动率低的股票是不是长期更稳？"你上哪去验证？只能拿真金白银去市场里试，试错了就是实打实的亏损。

还有就是黑话太多。APR、IV、Delta、Theta……打开任何一个期权相关的页面，扑面而来全是这些词。每个都是一道门槛。

所以就想做个东西，解决这三件事：真实的数据接进来，一个安全的试验场让你随便试，黑话旁边放个白话解释。

## 它能做什么

打开就是一个网页，浏览器直接访问，左边一排菜单。挑几个有意思的讲讲：

**行情浏览** —— 输入代码（比如 SPY、AAPL），选个日期范围，历史 K 线就出来了。数据是真实行情，调的是富途（Futu）的数据接口。

**因子实验室** —— "因子"这个词听着唬人，说白了就是一个给股票打分的规则。比如"过去一个月涨得多"就是一种打分方式。你可以在这跑各种规则，看哪些股票被筛出来。

**回测器** —— 这是整个系统最核心的一块。你有了策略想法，把它套到过去的历史数据上跑一遍——假如几年前就这么操作，到今天会是什么结果？先在历史里验清楚，而不是拿真钱去赌。

**模拟交易** —— 也叫纸面交易。系统假装帮你买卖，记录盈亏，但不动你一分钱。相当于正式上路之前，先在驾校场地里练。

**期权三件套** —— 这部分花的心思最多：
- 筛选器：针对一只股票，帮打算"卖期权收权利金"的人筛合适的合约。
- 雷达：每天扫一批股票，把当天最值得做卖方的机会排出来。
- 买方助手：站在买期权的一方，比较买 Call、做价差、长期 LEAPS 这些不同玩法，附带风险提示。

**AI 研究助手** —— 帮你生成研究思路、整理候选策略，像个不知疲倦的研究实习生。但注意，它给的只是研究参考，不是投资建议。

**预测市场** —— 接入了 Polymarket 的公开数据，可以做历史回放和分析。也是只看不碰。

## 最重要的一件事：只研究，不实盘

这是从头到尾定死的基调，不是嘴上说说。

几个开关永远开着——模拟模式、实盘禁用、空跑演练、总闸。但比开关更彻底的是，代码层面压根就没有真下单的能力。不接券商交易通道，没有钱包、没有签名、没有账户解锁、没有下单撤单的逻辑。界面上凡是涉及钱的地方，都明晃晃写着"仅模拟 · 实盘交易已禁用 · 熔断开关 开"。

这么说吧——就算你真想拿它去股市里买卖，它也没有这个能力。从一开始就没给这个选项。它的身份就是研究和学习工具，不是交易软件。

## 两个对新手比较友好的设计

一个是语言。右上角有个按钮，点一下整个网站中英文切换，而且会记住你的选择，下次打开还是上次的语言。

另一个是术语解释。APR、IV、Delta 这些词旁边都有个小问号，鼠标放上去就知道意思，不用再去别处查。

## 技术上是这么搭的（不感兴趣可以跳过）

后端用 Python，Web 框架是 FastAPI。行情数据来自富途 OpenAPI（只读），VIX 等指数波动率来自 Yahoo 公开接口。期权数据量大，做了 DuckDB 本地缓存避免反复调接口。因子、回测、期权评分、风控这些逻辑全部独立成模块，互不打架。

前端是 Next.js + TypeScript + Tailwind。前后端分离，页面上显示的每个数字都是后端算出来的真实结果，不是假数据。

整个项目分了 14 个阶段一步步搭，每个阶段都有架构文档和交付记录。测试用例 300 多个，每次改动跑一遍能保证不弄坏老功能。涉及交易接口的测试一律用模拟数据，绝不碰真实通道。

## 免责（请认真看）

这个平台只用于研究、学习和模拟。所有评分、回测、雷达结果都只是研究信号，不是"能赚钱"的承诺。不构成任何投资建议。有真实决策需求请咨询持牌专业人士，风险自负。

## 最后说几句

这个东西做了一个体会很深：量化不一定非得是高大上的东西。真实数据、安全的试验场、把黑话用白话讲明白——这三件事凑齐了，门槛其实没那么高。

如果你对某个模块（因子、回测、期权、AI 助手）想深入了解，帖子里留言说一声，我后面可以单独开帖细讲。

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