10步构建量化交易系统–07-策略开发

1. 一段话总结 视频演示了如何通过豆包（通用AI助手）快速生成ETF轮动策略的Python代码框架，并借助Cursor（专业编程AI）实现代码调试、依赖安装和深度开发。通过豆包+Cursor的组合，用户可高效完成策略编码、测试及优化，最终生成包含收益曲线和绩效分析的完整策略代码，处理了563个交易日的数据，为量化交易策略开发提供了高效解决方案。

视频中所演示的策略代码下载：

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2. 思维导图

3. 详细总结

核心内容脉络

1. 工具介绍
   • 豆包
     • 定位：通用型AI助手（字节跳动开发）
     • 功能：支持文档解析、代码生成（如将策略描述转化为Python框架）。
   • Cursor
     • 定位：专业编程AI搭档。
     • 功能：代码调试、依赖安装、深度开发（如修改数据获取源）。
2. 操作流程
   • 豆包操作步骤
     1. 上传策略文档 → 输入指令（“帮我将文档中的策略实现成Python代码”） → 生成代码框架。
     2. 代码需手动粘贴至编辑器运行。
   • Cursor操作步骤
     1. 整理策略需求 → 粘贴至Cursor → 生成代码（含3个文件：.py代码、描述文件、配置文件）。
     2. 自动安装依赖（如pandas、numpy） → 修改数据获取源（从Tushare改为本地数据库）。
     3. 调试代码：根据报错信息迭代优化，最终运行成功并输出结果。
3. 结果展示
   • 数据处理：回测覆盖563个交易日。
   • 输出内容： 类型说明收益曲线策略盈亏走势可视化图表绩效指标年化收益率、最大回撤等统计值
4. 工具对比 工具优势适用场景豆包快速生成代码、理解文档策略原型验证Cursor深度调试、自动化开发复杂策略实现与部署

关键步骤与结果

• 代码生成：豆包生成基础框架 → Cursor细化并调试。
• 依赖安装：Cursor自动完成pip install操作。
• 错误处理：通过报错信息指导Cursor迭代修改代码。

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4. 关键问题

1. 豆包和Cursor在策略开发中的角色有何不同？
   • 答案：豆包侧重快速生成代码框架和理解文档需求，适合策略原型验证；Cursor专注于代码调试、依赖管理和深度开发，适合复杂策略的实现与部署。
2. 如何通过Cursor解决代码中的报错问题？
   • 答案：将报错信息粘贴至Cursor对话窗口，AI会根据错误提示修改代码逻辑（如调整数据获取方式、修复语法错误），用户通过“接受修改”逐步优化代码。
3. 视频中策略的最终回测结果包含哪些关键指标？
   • 答案：覆盖563个交易日，输出收益曲线（可视化盈亏走势）和绩效指标（如年化收益率、最大回撤、夏普比率等），为策略优化提供数据支持。