策略研发的“快”与“慢”：当AI开始帮我们写策略代码时，我们该思考什么？
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最近能看到一个挺明显的趋势：大家讨论的焦点，正从“如何挖掘一个更强的因子”，逐渐扩展到“如何让AI帮我生成/优化整个策略”。这背后是一个根本性的效率诱惑——如果描述一个想法，就能直接获得可回测、甚至可实盘的代码，那策略研发的迭代速度将发生质变。
这确实正在发生。无论是通过自然语言生成基础策略框架，还是将研究员的逻辑草图自动补全为严谨的代码，AI正在介入策略研发的“执行层”。但作为一个整天和策略打交道的人，在享受这种“快”的同时，我反而对某些“慢”的东西更加警惕了。
- AI生成的“策略”，和我们理解的“策略”，是一回事吗？
现在，你可以对AI说：“请写一个基于沪深300指数成分股的多因子选股策略，因子包括波动率、换手率和ROE变化，采用市值中性化处理，月度调仓。” AI很可能在几秒钟内，给你一个语法正确、结构清晰、甚至能直接跑通的.py文件。
这很了不起。但它生成的，本质上是一个高度规范化、模块化的策略“代码实现”。它解决的是“如何正确地表达”的问题，但并没有解决最核心的——“为什么是这个逻辑？”
为什么是这三个因子？它们的组合在经济逻辑上是否自洽，还是数据挖掘的结果？
为什么是月度调仓？这个频率如何与因子衰减速度、交易成本做平衡？
| 传统研发流程 (慢) | AI辅助后的潜在流程 (快) | 核心风险与思考 |
|---|---|---|
| 想法 -> 手工编码 -> 回测 -> 分析 | 想法 -> 自然语言描述 -> AI生成代码 -> 回测 | 逻辑验证被压缩，可能跳过深度思考，直接进入测试。 |
| 关注“为什么有效” | 更容易关注“怎么实现”和“结果好不好” | 可能陷入过度优化，为漂亮的回测曲线编造事后逻辑。 |
| 错误在编码和调试中发现 | 错误在代码生成后被发现和修正 | 对策略细节的控制感可能下降，依赖AI理解我们的模糊意图。 |
- 当“写代码”变快，“想清楚”就变得前所未有的重要
过去，手工编写策略代码的“慢”，在客观上强制我们进行多次思考：数据结构怎么设计？循环怎么写？这个过程本身是对策略逻辑的反复梳理和审视。
现在，这个“强制审稿”环节可能被绕过。如果我们自己没把策略的逻辑边界、风险情景和参数含义想得极其透彻，那么AI生成的“完美代码”只会更快、更精准地执行一个可能有缺陷的逻辑。工具的效率，放大了思维质量的重要性。 我们需要从“代码程序员”转型为更纯粹的“策略架构师”和“逻辑质检员”。
- AI的真正价值：不是替代我们创造，而是帮我们“试错”和“穷举”
在我看来，AI在策略领域最激动人心的角色，也许不是“策略生成器”，而是 “策略逻辑的超级模拟器”。
快速试错：当我对一个策略逻辑有模糊的构想时，可以让AI快速生成多个不同参数版本或微小变种，进行批量回测，观察哪个逻辑分支更有潜力。这扩展了我的认知边界。
压力测试：我可以要求AI：“为这个策略加入各种市场异常情况的处理模块（如涨跌停、停牌、数据缺失）”，或者“模拟在历史极端行情下的表现并输出归因报告”。它能把我们“想到但懒得写”或“没想到但应该写”的脏活累活具象化。
逻辑翻译：将我习惯的、可能存在于笔记或思维导图中的非结构化逻辑，翻译成不同框架（如BigQuant API、PyAlgoTrade等）下的标准化代码。这解决了策略思想“跨平台移植”的痛点。
结语：人与AI的新分工
未来的策略研发，可能呈现出这样的分工：人类研究员，负责定义策略的“灵魂”——核心逻辑、经济含义、风险偏好和审美（例如，厌恶某种特定的回撤形态）；AI工具，负责填充策略的“血肉”——高效、准确、鲁棒地实现这个灵魂，并对其进行压力测试和批量验证。
我们比拼的不再是谁的代码写得快，而是谁的策略思想更深刻、逻辑更坚实、对风险的理解更透彻。AI让我们从重复的“建造”工作中解放出来，得以更专注于“设计”本身。
讨论： 你是否已经开始使用AI辅助生成或优化策略代码？它是否改变了你的策略研发工作流程和思考方式？在“想清楚”和“快速实现”之间，你如何找到平衡点？欢迎分享你的实践经验与困惑。