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：

markdown 复制代码

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：

markdown 复制代码

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：

markdown 复制代码

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：

markdown 复制代码

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：

markdown 复制代码

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：

markdown 复制代码

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。