从构想到验证：使用 AI 快速验证定量因子的完整指南

Source: Dev.to

开场：谈谈验证交易想法的麻烦

嘿，我想知道是否还有其他人有过这样的经历：你在夜里盯着市场，突然想到一个交易想法——比如注意到某些硬币在涨之前会有共同的特征。然后你想验证这个想法是否真的有效，但发现需要写代码、处理数据，等等。真是麻烦。等到你真正动手去做时，要么已经忘记了当初的想法，要么市场条件已经改变了。

传统验证过程有多折磨

老实说，验证一个想法过去真的很耗费精力。

1. 获取数据 – 寻找各种 API 接口，注册账户，申请 API 密钥，然后编写代码抓取数据。这一步单独就能让你忙上好久。
2. 将模糊的想法转化为具体公式 – 把这些公式写进代码。
3. 回测 – 考虑各种杂项，如交易手续费和滑点。

如果运气好，整个过程大约需要半天；如果不走运，可能要花上好几天。

Trading Ideas Have an Expiration Date Too

好的交易想法实际上有保质期。尤其在加密货币领域，变化极其迅速。你今天发现的一个模式可能在一两周后就失效。传统的验证方法速度太慢，跟不上节奏。

而且，灵感往往不会在方便的时候出现——它常常在你乘坐地铁或洗澡时突然迸发。那时你不可能立刻开始编码，对吧？

我想要的简易验证方法

于是我开始思考：我们能否让验证想法变得更简单？我只需要用文字描述我的想法，让工具处理其余——无需编码，也不必进行数据整理。当结果出来时，它们会直接告诉我是否可行。

简而言之： 我负责思考，机器负责验证。

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实现 FMZ 工作流

后来，我使用 FMZ（Inventor Quantitative） 构建了一个自动化工作流。FMZ 的工作流专为量化交易定制，能够将各种工具串联起来。

整个过程如下：

1. 灵感来时，打开手机并输入你的因子描述。
2. AI 将描述转换为可执行代码。
3. FMZ 自动获取加密货币数据。
4. AI 执行因子验证计算。
5. AI 将结果翻译成通俗语言并发送给你。

整个过程全程自动化——你只需等待结果即可。

因子验证流程图

flowchart TD
    A[📱 Input Idea via Telegram] --> B[🧠 AI Understands Factor Description]
    B --> C[💻 Generate JavaScript Code]
    C --> D[📊 Retrieve Cryptocurrency Data]
    D --> E{🔍 Data Check}
    E -->|Sufficient Data| F[⚙️ Factor Calculation]
    E -->|Insufficient Data| Z[❌ Return Error]
    F --> G[📈 IC Analysis]
    F --> H[📉 Monotonicity Analysis]
    F --> I[⏱️ Decay Analysis]
    F --> J[💰 Cost Analysis]
    G --> K[🤖 AI Interprets Results]
    H --> K
    I --> K
    J --> K
    K --> L[📋 Generate Evaluation Report]
    L --> M[📲 Push Results via Telegram]

设置过程其实并不复杂

1. 配置 AI 模型的 API – 我使用了 OpenRouter 的接口，它可以调用像 DeepSeek 这样的大型模型。
2. 配置 FMZ 的数据接口 – 获取 K 线数据。
3. 编写因子验证逻辑 – 包括统计检验和单调性分析。（如果你不理解专业分析结果，不用担心，AI 会为你解释。）
4. 配置消息推送 – 将结果发送到 Telegram。

验证结果能告诉你的内容

当你打开分析报告时，你会看到大量信息：

• 整体得分和评级 – 一眼即可了解可靠性。
• 因子构建代码 – AI 生成、结构良好且注释丰富。即使你不会编程，阅读足够多的代码片段也能让你掌握因子构建的逻辑。
• 绩效指标解释 – AI 用通俗语言解释信息系数（IC）、夏普比率、换手率等，让你理解每个指标背后的含义。

简而言之，报告不仅告诉你因子是否具备潜力，还充当了一个 AI 导师，帮助你一步步学习量化交易概念。

改进建议 – 本节重要性

AI 不仅仅说“它不起作用”。它根据验证结果提供具体的优化方向——例如，修改时间周期、反转因子、添加补充信号。所有建议都来源于数据分析，而非随机猜测。

要点: 即使因子失败，你也会学习如何编写代码，为什么会失败，以及如何改进。随着时间的推移，你的量化交易知识会不断深化。

实际案例：“昨天幅度小，今天涨幅大”

📊 因子评估结果

🔍 原始假设验证

📈 业绩分析细节

💰 收益表现

• 年化收益率： ‑18.66 %（预期为正，实际为负）
• 胜率： 56.4 %（略高于随机）
• 累计收益率： ‑24.57 %（与预期相反）

⚠️ 风险指标

• 最大回撤： 30.08 %（风险控制差）
• 波动率： 18.42 %（偏高）
• 夏普比率： ‑1.01（风险调整后亏损严重）

🔬 统计检验结果

⏱️ 因子稳定性

• 半衰期： 1 天（信号衰减极快）
• 自相关系数： ‑0.093（负相关，不稳定）
• 建议再平衡频率： 每日（需高频再平衡）

💎 市值一致性

💸 交易成本分析

• 日均换手率： 41.95 %（高频交易）
• 成本侵蚀： 10.26 % 的年化收益
• 净收益率： ‑28.92 %（成本后更差）

🎯 因子代码实现

// Yesterday's Amplitude Factor Calculation
if (closes.length

结果： 你不需要成为程序员，只需清晰表达想法。

即使 AI 拒绝了一个想法，反馈也是通往成功道路上的宝贵一步。

示例图片

当验证变得更快时会发生什么

当验证变得非常快速时，你的整个研究习惯会随之改变。以前你每个月最多只能验证 两三个想法；而现在你可以在 一天内验证十多个想法。

因为你不再害怕失败，验证成本也很低，你敢于尝试各种不同寻常的想法。通过大量快速的验证，你对市场的理解会逐步加深。这正是人们所说的 量变导致质变。

这不是灵丹妙药

• AI 的理解能力有限——过于复杂的想法可能会被误解。
• 数据覆盖范围也有限；它只能验证历史数据中出现的现象。
• 历史有效性并不保证未来的有效性——每个人都明白这一原则。

此工具主要帮助您快速筛选想法，剔除明显不可靠的想法，并识别值得深入研究的方向。

这仅仅是开始

此处分享的单因子验证仅是 多因子模型 的起点。在实际交易中，单个因子的有效性往往有限——真正有用的是因子的组合。

示例: 将 动量、成交量 和 波动率 因子结合，可产生更稳定的结果。

如果有兴趣，我将继续发布以下主题的视频：

1. 多因子验证
2. 因子合成
3. 构建实时交易系统

结论

这个工具最大的意义在于 每个想法都有机会得到验证。以前，许多想法因为验证过程太繁琐而被忽视。现在门槛降低了，你可以自信而大胆地测试各种想法。

在这个快速变化的市场中，最可怕的不是犯错，而是 错失机会。当你仍在犹豫是否要验证一个想法时，其他人可能已经验证了十个想法并找到了有价值的那个。

今天的分享就到这里。欢迎来到 FMZ 平台，去尝试并体验更多。

Appendix: Complete Source Code and Resources

Complete Source Code

FMZ Quantitative Platform:

您可以替换不同的 AI 模型并选择验证加密货币。

Risk Warning

• 本文仅用于技术学习，不构成投资建议。
• 加密货币交易风险极高，可能导致本金全部损失。
• 在使用真实资金前，请务必进行充分的测试。