相信很多朋友都已经在利用AI来帮我们编程，来写一些量化策略
，无论是哪一种agent，传统的方式都是上传几十页接口文档、改代码改到深夜，结果还是对接失败，出现各种bug，今天给大家带来更完善的的 AI 量化 2.0 玩法，不用啃 接口、不用反复调试，直接用自然语言跟 AI 对话，就能生成可直接运行的量化策略，实测 10 分钟落地！
先跟大家复盘下之前的 AI 量化 1.0 大概逻辑是怎么样的。那会儿咱们得先把 QMT 的使用文档、接口说明、参数注释全都整理好，一股脑上传给 AI，然后再费劲描述需求。但问题根本解决不了：首先文档筛选麻烦，几百页的资料得自己挑重点，漏一个参数 AI 就写崩；其次接口版本不匹配，文档里的旧接口 AI 照抄，运行就报错；最头疼的是对接成功率低，就算代码能跑，也经常出现行情获取失败、回测数据错乱的问题，来来回回改十几次都未必能用，新手试几次就直接劝退了。
而今天要讲的 AI 量化 2.0，直接把这些痛点全解决了！核心逻辑超简单：让 AI 自动对接 QMT，咱们只需要说清需求就行。
首先是准备工作，两步到位：第一步，打开 QMT客户端，登录自己的账号后最小化放后台，不用管它，它会自动提供数据和交易支持；第二步，打开 VSCode，在插件市场搜 CodeX 安装，安装完后连接 ChatGPT，选择 Codex 模型，搞定！
接下来就是最直观的环节 —— 提需求。不用写复杂指令，直接用大白话说明就行：要做什么策略、标的是什么、回测时间多久，再补充关键信息 —— 只看行情不用额外提供资料，要交易或回测的话，把自己的 QMT 账号和 userdata_mini 路径加上。比如我这次的指令就是：“新建 Python 文件，写一个 ETF 分钟级 T0 策略，回测两个月，标的 159920（T0 型 ETF），回测时间 2025 年 9 月 1 日到 2025 年 11 月 1 日，我的账号是 xxx，userdata_mini 路径是 xxxx，输出全部用中文，显示所有交易具体详情”。
把指令发给 CodeX，它会自动思考生成完整代码，从 QMT 接口对接、行情数据获取，到 T0 策略逻辑、回测统计，全程一键搞定。我已经实测过了，运行代码后直接输出结果，交易日志里的买卖时间、成交价格、持仓数量、单笔盈亏、总收益这些数据清清楚楚，没有任何错误，说明从数据对接、策略执行到回测统计，全都是真实运行的！
而且这个 2.0 版本的灵活性绝了。不管你是新手想做简单的 T0 策略，还是老玩家想搞多因子、止盈止损优化，甚至高频交易逻辑，都能先在 ChatGPT或者deepseek 里理清策略框架，再把需求告诉 CodeX，它都会精准还原你的想法，生成可直接运行的代码。不用懂编程、不用啃文档，真正实现 “想法落地即代码”。
对比 1.0 的反复内耗，2.0 简直是降维打击：不用上传文档、不用调试接口、不用反复修改代码，量化交易初学者也能轻松上手，能节省大量的开发时间。
温馨提示：投资有风险，选择需谨慎。