许多trader做到后面都会想不开自己开发一些工具，然后为了开发某些工具就去摸各种技术框架。然后这些硬核trader一不小心就自建了一个brokerage 或是某些hub类型的技术平台。。。（比如说大名鼎鼎的ibkr以及tasty trade的David Sosnoff) 。
结果为了实现某些功能硬生生把自己往全栈那边去逼。事实上更应该刷更多的论文，不刷策略论文也会产生焦虑，开发过程中也会产生焦虑，看到代码是屎山更会产生焦虑。
虽说我手边随时有5，6个AI工具协助我做开发。
但很多时候自己coding水平不到，debug是一件非常痛苦的事情，因为你自己无法审计代码无法debug的话，无论是chatgpt/devin 或是cursor都会陷入死循环，因为现在AI自行给自己debug的能力真的不行。
这也是为什么AI暂时干不死程序员的原因。
对于老司机来说，瞄几眼代码，大致就知道问题在哪里了，也就稍微改下的事儿。对于功力差远的我来说，很多时候意味着，AI生成代码了，然后我要debug, 因为要debug,不熟悉框架，又产生了更多的bug, 紧接着继续debug, 接着创造更多更多的bug.
我做了很久的宏观，这两年是真的想挑战自己，突破自己的舒适圈。觉得再不去突破，自己很可能要后悔，停止成长真的是恐怖的事情。
开发个AI- driven 的交易策略，真正做到从零到1打磨整个交易策略的组建并以此打造一个全自动的量化对冲基金是我接下来这两年的目标。
因此在建立ztrader.ai的时候，我其实也是把许多我看的技术博客都整理到了这个网站上，自己每天边看边交易，然后边带娃，边写代码。半夜就靠几只红牛/monster打鸡血让自己撑着（带娃真的累）。
但现在的AI的确是越来越强大了，grok 3以及chatgpt都能够生成回测的图表，所以你不再需要通过什么wolfram/python去画，你可以让AI生成回测的图表，然后也可以通过一些自动的插件，让AI定时定量的去做某些事情，比如说schedule meeting或是每天定时某个时候叫某些外卖的固定餐点。
起码在这件事上我是实现了高度的自动化。
尤其好处是有了AI后，在有明确的时间节点管理和自律的情况下，自学的速度快了许多。因为通过AI的回答你能够迅速搞清楚某些技术框架之间的异同，你就能少走很多弯路。
尤其是让AI做各种comparison,给你方案去evaluate,在开发和学习的过程中省去不少时间。
尤其是开发一些核心功能的时候，你可能原本想好了以某些框架和语言搭建，但后续发现费工费力。但你时间已经花了只能够换一个更轻的框架去跑，过去没有AI的情况下你真的要多花很多时间去反复试错，但是开发思路和路径很多时候很重要，路径错了的话，很多功能到最后只能推倒重来。。
其实AI仍然有许多潜力可以挖
1. 比如说学习语言类, 以后就不需要通过真人进行授课，其实可以完全AI化，基础的课程比如日语类，不提到什么腔调或是对语气有什么区分的话，其实AI可以帮助自学者迅速摸清楚语言的整个结构和大致的思维模式。（但西班牙语的颤音是真的难学，今年的目标是搞定颤音）
2. 用AI去优化整个workflow, 把每天机械式的工作内容全部自动化。然后用AI训练AI，或是去通过AI去调试交易策略，把一个主账户分拆成几个子账户做风控管理。。。（影子分身术），每天要做的事情就是不断fine tune llm, RGA这些agent，其实搞清楚这些技术底层真的是颠覆性的。
3. 善用AI去输出观点，提思路方案和可行性分析是很有意思的。当然我们不能完全应用在决策上，但可以在听意见之前过一遍，心里面对于一些利害关系和方案走向就有大致的思路了。
最后附上交易员常用的prompt库：
这里有一个适用于不同场景的高质量 Prompt 库，涵盖了交易、数据分析、AI 训练、市场预测等方面的应用。你可以在你的 AI Web 应用中集成这些 Prompt，并提供给用户调用。
交易与量化分析 Prompt
1. 期权定价
Prompt:"请根据 Black-Scholes 公式计算 XYZ 股票的看涨期权价格，已知当前股价为 S，执行价为 K，年化波动率为 σ，无风险利率为 r，到期时间为 T。"
2. 量化策略优化
Prompt:"基于历史数据，优化我的均值回归策略，并使用 Sharpe 比率评估其表现。请给出 Python 代码。"
3. 资金管理
Prompt:"针对我的交易策略，计算凯利公式的最佳仓位大小，并分析不同杠杆水平下的风险回报比。"
市场分析与预测 Prompt
4. 新闻情绪分析
Prompt:"抓取过去 7 天关于 XYZ 股票的财经新闻，并基于 NLP 进行情绪分析，计算市场情绪指数。"
5. 价格趋势预测
Prompt:"使用 LSTM 模型预测未来 30 天内 BTC/USDT 的价格趋势，并绘制预测图。"
6. 订单流分析
Prompt:"请分析某支股票的盘口数据，计算买卖力量比率，并推测短期价格趋势。"
AI 训练与模型优化 Prompt
7. 数据清洗
Prompt:"清洗包含股票交易数据的 CSV 文件，填补缺失值，并去除异常点。"
8. 超参数调优
Prompt:"对我的交易策略使用的 XGBoost 模型进行超参数优化，使用网格搜索或贝叶斯优化方法。"
9. 训练数据生成
Prompt:"为强化学习交易策略生成合成市场数据，并模拟市场冲击的影响。"
代码辅助与自动化 Prompt
10. 自动化交易机器人
Prompt:"生成一个 Python 交易机器人，能自动抓取 Binance/Kraken API 的市场数据，并在策略满足条件时下单。"
11. 代码解释
Prompt:"解释下面这段用于量化交易的 Python 代码，并指出可以优化的地方。"
精彩评论