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三步打造你的AI智能交易策略——零门槛接入，代码复制即用，轻松驾驭金融市场！
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为什么选择DeepSeek+掘金量化？AI赋能，策略生成更高效DeepSeek作为顶尖推理大模型，能根据自然语言指令生成专业量化策略代码，无需手动编写，省时省力****！
无缝对接掘金最新SDK通过精准提示词，DeepSeek可直接调用掘金官方的gm库（最新版API），确保代码与平台兼容，复制粘贴即可运行。
从零到一，小白也能进阶即使不懂编程，也能通过AI生成策略框架，快速体验量化交易的魅力！
三步接入：用DeepSeek生成掘金量化策略第一步：获取API密钥掘金API权限登录 掘金量化平台，注册账号。
在DeepSeek官网发起对话**访问DeepSeek官网，登录后输入以下提示词（推荐选择R1模型 ，逻辑推理更强，选择深度搜索）
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第二步：编写策略提示词（核心！万用模板可自行修改）示例提示词：
你是一个专业的量化交易员，请基于掘金量化框架（使用官网最新API ）编写一个策略。要求：请使用掘金量化的最新Python版gm库，编写一个双均线量化策略。要求：1. 策略逻辑：当5日均线上穿20日均线时全仓买入，下穿时全仓卖出；2. 数据源为沪深300etf，时间范围2023年至今，按日频回测；3. 输出完整代码，包含初始化、数据订阅、交易信号逻辑；4. 代码需兼容掘金量化平台，并标注需替换的策略ID和Token位置，run函数的默认文件名filename='main.py'。DeepSeek生成的策略代码：
# 导入掘金量化SDKfrom gm.api import *import pandas as pd# 设置策略ID和Token（需替换为您的实际值）strategy_id = 'your_strategy_id' # 替换为您的策略IDtoken = 'your_token' # 替换为您的Token# 初始化策略def init(context): ''' 策略初始化函数 ''' # 设置交易标的为沪深300ETF context.symbol = 'SHSE.510300' # 沪深300ETF代码 context.short_window = 5 # 短期均线周期（5日） context.long_window = 20 # 长期均线周期（20日） # 订阅沪深300ETF的日线数据 subscribe( symbols=context.symbol, frequency='1d', # 日频数据 count=context.long_window + 10, # 多取10根K线以防边界问题 wait_group=True ) # 初始化持仓状态 context.position = 0 # 当前持仓量 context.entry_price = 0.0 # 持仓成本价def on_bar(context, bars): ''' K线回调函数，每日触发 ''' # 过滤非目标标的 if bars[0]['symbol'] != context.symbol: return try: # 获取历史数据 history_data = context.data( symbol=context.symbol, frequency='1d', fields='close', count=context.long_window + 10 ) # 计算5日和20日均线 history_data['ma5'] = history_data['close'].rolling(context.short_window).mean() history_data['ma20'] = history_data['close'].rolling(context.long_window).mean() # 获取当前和前一日均线值 current_ma5 = history_data['ma5'].iloc[-1] current_ma20 = history_data['ma20'].iloc[-1] prev_ma5 = history_data['ma5'].iloc[-2] prev_ma20 = history_data['ma20'].iloc[-2] # 生成交易信号 golden_cross = (prev_ma5 < prev_ma20) and (current_ma5 > current_ma20) dead_cross = (prev_ma5 > prev_ma20) and (current_ma5 < current_ma20) # 获取当前价格 current_price = bars[0]['close'] # 执行交易逻辑 if golden_cross and context.position == 0: # 计算可买数量 cash = context.account().cash['available'] buy_volume = int(cash // current_price//100)*100 if buy_volume > 0: order_volume( symbol=context.symbol, volume=buy_volume, side=OrderSide_Buy, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open ) context.position = buy_volume context.entry_price = current_price print(f'金叉买入 {buy_volume}股 @ {current_price:.2f}') elif dead_cross and context.position > 0: order_volume( symbol=context.symbol, volume=context.position, side=OrderSide_Sell, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close ) print(f'死叉卖出 {context.position}股 @ {current_price:.2f}') context.position = 0 context.entry_price = 0.0 except Exception as e: print(f'处理K线时发生异常：{str(e)}')# 策略运行配置if __name__ == '__main__': run( strategy_id=strategy_id, token=token, filename='main.py', mode=MODE_BACKTEST, # 回测模式 backtest_start_time='2023-01-01 09:00:00', # 回测起始时间 backtest_end_time='2023-12-31 15:00:00', # 回测结束时间 backtest_initial_cash=1000000, # 初始资金100万 backtest_adjust=ADJUST_PREV # 前复权 )优化技巧：让策略更智能⚠️ 关键修改 ：
替换策略ID和Token：在掘金后台创建策略后，将代码中的your_strategy_id和your_token替换为实际值。
检查API版本：若遇兼容问题，参考掘金API更新指南调整语法。
第三步：回测与仿真实盘部署
登录掘金量化平台，将代码粘贴至策略编辑器；
运行回测，观察收益曲线与风险指标；
通过模拟交易验证后，一键部署实盘！
常见问题与建议代码报错怎么办？
检查参数 ：确保策略ID、Token、数据频率与平台一致；
复制报错再问deepseek：报错再问，要deepseek再修改
API兼容性 ：若提示函数不存在，参考官方文档更新为新版gm库语法；
联系技术支持 ：数据异常或平台问题，通过掘金客服通道反馈。
为何强调“懂代码更好”？DeepSeek是推理模型，生成代码需人工校验逻辑（如风控条件、参数优化）。建议：
学习基础Python与掘金API文档，灵活调整策略细节；
结合AI生成+手动优化，打造个性化交易系统！
进阶玩法
让DeepSeek生成多因子策略 、机器学习模型 或实时爬虫代码 ，挖掘超额收益；
输入提示词如：“用gm库实现布林带突破策略，加入动态止盈止损逻辑**。
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