不会代码?不要慌,交易经验和思想才是你最宝贵的财富!
AI技术的迅猛发展极大地提升了量化交易者的编程效率。过去需要数天甚至数周才能完成的策略开发、数据处理和回测优化，如今借助AI辅助工具（如DeepSeek、Cursor、GitHub Copilot等）可以在几小时内完成。自动代码生成、智能补全、错误检测等功能让量化研究员能够更专注于策略逻辑，而非繁琐的代码实现。然而，这种效率的提升也带来了新的隐忧——许多传统量化程序员开始担忧，自己的工作是否会被AI取代？
随着AI在金融领域的渗透，部分基础性的量化开发任务（如指标计算、数据清洗、简单策略实现）已能由AI高效完成，甚至在某些情况下比人类编写的代码更精准、更快速。这一趋势让从业者不得不思考：未来量化交易的竞争，是否会从“代码能力”转向“策略创新能力”？
事实上,从量化交易诞生开始,金融界就存在这样的争论: 到底是一个有经验的交易员转向量化有优势,还是一个计算机or数学系的交易小白做量化交易有优势?
不会代码?不要慌,AI 对于不会代码的交易者的技能提升效能比一定大过那些会代码的程序员.
在从主观交易转向量化编程的过程中，我发现即便是DeepSeek或Cursor这样的顶级AI工具，也难以完整实现我的策略编写需求。这让我意识到一个关键问题：当AI无法准确理解需求时，它可能将使用者引入歧途——而更可怕的是，我们往往难以察觉这种偏离。这也是为什么将这篇文章作为Fuller福了量化成涨开篇之路的重要原因.
这种体验让我突然理解了霍金、马斯克等科技领袖对AI的担忧。几年前听到”AI可能控制人类思想”的警告时，我曾迷惑不已：AI的知识不都来自人类吗？直到目睹孩子嚷嚷着”问DeepSeek就能解数学题”时，我才惊觉塔尖大神警觉的缘由。
这引发了两个细思极恐的假设：
如果在古希腊数字刚普及时，有个叫”奔波儿灞”的AI，当它看到人类记载中”1+1=3″的案例超过50%，它是否会永远教导孩子们错误的算术？
在爱因斯坦提出广义相对论前，若有个叫”灞波儿奔”的AI被问及行星轨道偏移问题，它可能沉默、坦白无知，但最危险的是——它可能用牛顿的引力定律强行解释。
这就像问路时，路人说”不知道”和故意指错路有着本质区别。儿童缺乏辨知能力，成人也有知识盲区，当我们在陌生领域依赖AI时，隐患就此埋下。
我在量化策略编写的经历印证了这点：AI在以下情况可能成为危险向导：
* 当你无法用比较系统的量化框架或逻辑向AI表述你的需求时。
* 当使用者无法验证答案正确性时。
* 当训练数据存在系统性偏差时。
* 当问题超出当前人类认知边界时。
因此，Fuller福了量化成涨开山之路的第一要务必须提醒, AI 一定要用,但也必须时刻警觉：
* 将AI定位为”协作者”而非”权威”
* 仍然需要边用边学代码, 边用边理逻辑。
* 辩证的看待问题,保持清醒 — 必须经历模拟交易的验证。
* 在陌生的知识领域需建立基础认知后再求助AI
题外话 : 下一代深陷的悖论或许是：我们既需要AI拓展认知边界，又必须警惕它对认知的扭曲。
Fuller福了量化腾讯ima知识库逐步建立中,赶快来基于知识库提问,用AI编写自己的交易策略吧.
发布者：股市刺客，转载请注明出处：https://www.95sca.cn/archives/1474696
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