QuantChat - 大模型量化助手
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简单介绍
QuantChat是由BigQuant基于QuantLLM研发的下一代金融投资交互体验工具，依托于BigQuant平台大规模能力，内嵌于BigQuant平台以AI为核心的Cloud IDE——AIStudio，主要应用于量化投资领域。
QuantChat可以与用户进行自然语言交互，在多个领域都有广泛的应用。它可以用于回答常见问题、提供技术支持、解决用户的疑问，甚至可以进行智能对话和提供娱乐，但其不同于其他对话交互应用的功能在于提供有关量化投资方面的信息、建议和帮助。QuantChat基于强大的机器学习算法和大数据分析能力，可以帮助用户进行量化策略开发、回测、优化和执行。QuantChat还可以提供市场数据分析、风险管理、投资组合构建和监测等功能，以帮助用户做出更明智的投资决策。其使用的大语言模型QuantLLM专注于量化投资，可以帮助用户实现金融数据分析、因子挖掘、策略生成、代码编写等步骤。
通过QuantChat，用户可以获得个性化的投资建议和实时市场情报，以提高投资效果并降低风险。QuantChat的目标是为用户提供智能、高效和可靠的量化投资服务，帮助他们实现更好的投资业绩。
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快速使用
启动AI Studio
- 点击导航栏的【编写策略】进入AIStudio（如下图1），或直接点击链接跳转；
- 启动工作空间，该过程需要十几秒到一分钟不等。
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安装QuantChat扩展
- QuantChat由BigQuant开发的相关扩展插件实现，默认情况下插件已安装；
- 点击界面最左侧图标中的"QuantChat图标"（如下图2）即可开始对话；
- 如果找不到相关图标，可能是QuantChat未被默认安装。这种情况下，请点击左侧扩展选项卡，搜索“QuantChat”并安装（如下图3）。
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与QuantChat对话
- 点击新建对话，创建一个新对话（如下图4）；
- 点击输入框，开始与QuantChat交流（如下图5）；
- 可以在对话列表中选择一个历史对话继续交流（如下图6）。
==注1：长时间的历史对话可以帮助模型更好地了解任务目标，但同时也意味着更多的对话费用。==
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切换大语言模型版本
在对话管理顶部，可以切换不同的大语言模型版本，目前我们支持的版本为：X1 和 X2，分别对应 GPT 3.5 和 GPT 4.0。
详细版本、特点与所需宽币价格分别为：
- X1：可用于数据分析、因子挖掘、策略开发、代码编写、报告摘要和生成、文案写作等；价格：0.00176宽币/token；
- X1-0613：X1模型0613快照；价格：0.00176宽币/token；
- X1-16K：基于X1模型，提供更长的上下文能力；价格：0.00352宽币/token；
- X2：目前最先进版本，在推理、代码、写作等方面有更强的能力；价格：0.0352宽币/token；
- X2-32K：基于X2模型优化，提供更长的上下文能力；价格：0.0704宽币/token；
- AI因子助手(X2)：基于X2模型优化，主要用于BigQuant因子分析；价格：0.352宽币/token；
- AI图表助手(X2)：基于模型X2优化，输入图表绘制需求，AI帮助生成代码；价格：0.0352宽币/token。
==注2：一个 token 通常对应大约 4 个字符”，而1个汉字大致是2~2.5个token。==
==注3：更高版本的模型具有更高的任务效能，但费用也会相应提高。==
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费用充值、账单查询
您可以点击此处跳转，查看收费标准、充值方式和账单查询。
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使用说明
使用场景
QuantChat适用于各种量化投资领域的对话，例如：
- 策略讨论：讨论量化投资策略、技术指标、金融市场等
- 模型优化：寻求策略和模型的优化建议，提高投资效益
- 数据分析：分析金融数据、市场行情、宏观经济等
- 编程辅助：获取编程帮助，解决编程问题，提高代码质量
提问技巧
为了获得更有效的答案，建议在提问时遵循以下几点：
- 问题清晰明确：确保问题表述清楚，避免歧义
- 提供足够的背景信息：在提问前，向QuantChat提供更多关于问题背景的信息，以便AI更好地理解问题
- 有针对性地提问：尽量将问题限定在一个较小的范围内，有针对性地提问
注意事项
QuantChat提供的信息和建议仅供参考，使用前请自行验证。在金融投资中，请遵循相关法律法规，理性投资，风险自担。
请勿将个人隐私信息、敏感信息、违法信息等内容输入到QuantChat中。
如遇到任何问题或需要人工支持，请联系客服小Q。
常见问题解答
- QuantChat无法启动或响应缓慢怎么办？
请尝试刷新页面或重启AIStudio。如问题仍未解决，请联系小Q。
- 如何获取更详细的策略或模型优化建议？
向QuantChat提供更多关于策略或模型的背景信息，以便AI更好地理解问题，提供更具针对性的建议。
- QuantChat的答案不符合预期或存在错误怎么办？
请提供更详细的问题描述或向小Q反馈。我们将尽快解决问题，优化QuantChat的回答质量。
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案例及操作指引
对话框内问答交互
生成旅行建议
step1：点击新建对话，创建一个新对话；
step2：点击输入框，开始与QuantChat交流。
step3：对话框内输入您的要求，如：
生成结果及追问回答如下：
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写一封商务邮件
step1-2同上
step3：对话框内输入您的要求，如：
生成回答如下：
写高考满分作文
step1-2同上
step3：对话框内输入您的要求进行对话：
- 首先我们让AI确认满分作文的特点
按满分作文要求AI来写，效果如下：
优化prompt，提出要求：
让AI用故事形式来写，用文言文：
可以看到，通过一步一步的引导，AI可以非常高效的从不同角度去写不同的作文。
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按指令生成文档
生成简历
step1：点击进入 AIStudio ；
step2：新建一个文件，命名为 cv.md并打开；
step3：输入快捷键：ctrl + alt + v；
step4：输入要求：写一份简历，2007年毕业于北京大学计算机专业，在微软研发搜索引擎，使用linkedin风格，用markdown格式；
step5：内容生成完毕后右下角会有提示，点击【接受】即可；
step6：内容生成至文档内及修改后，点击页面右上角的打开侧边预览图标即可查看调整格式后的简历。\n
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生成PPT
工具准备
- QuantChat：AIStudio内置支持
- Markdown：AIStudio内置支持
- Marp插件：用于将markdown显示为PPT，在【AIStudio > 扩展】中搜索 marp，安装。
开始生成
step1：新建一个markdown文件并打开，输入快捷键 ctrl + alt + v (mac: control + option + v)，输入提示词，可以参考如下这个：
你是AI专家，精通transformer模型，生成一个关于transformer模型的学习PPT，专业、详尽、具体，用marp格式
step2：内容生成后在右下角点击【接受】；
step3：转化为 marp 文档：点击右上角 marp 图标 > Toggle Marp Feature For Current Markdown
step4：预览演示：点击右上角预览按钮，预览生成的内容
注：可以进一步修改：选中内容，ctrl + alt + v，输入修改要求：
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对接平台其他产品
QuantChat将可以与BigQuant其他产品无缝对接，如数据平台、因子研究、编写策略、知识库等，帮助您高效实现策略优化。
QuantChat2Query
——使用自然语言进行量化数据探索
功能介绍
QuantChat2Query可以通过输入自然语言指令来自动生成 SQL 查询，最大限度地为您挖掘量化数据的价值，享受您的数据探索之旅。
计费标准
SQL生成使用QuantChat X2模型，具体计费标准可见 费用、充值、账单查询。
使用方法
step1：在AIStudio中打开数据探索插件。
step2：在左侧侧边栏中选中您想要探索的数据表。
step3：在下方的单元格中的 ‘-- ’后用自然语言输入想要探索的内容，按Enter键自动生成查询语句，再点击运行即可进行数据探索。
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企业版与定制服务
- 企业版：针对企业用户，我们提供QuantChat企业版，具有更高的性能、更丰富的功能和更优质的服务；
- 定制服务：根据企业需求，我们提供定制化的QuantChat解决方案，以满足特定场景和业务需求；
- 了解更多：如需了解QuantChat企业版和定制服务的详细信息，请联系小Q，我们将竭诚为您提供服务。
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反馈收集
尊敬的用户们：
感谢您一直以来的支持和关注，我们将持续关注您的需求，不断优化QuantChat，提升智能水平，为您提供更全面的支持。希望您能在使用QuantChat的过程中提供宝贵的意见和建议，与我们共同打造更完善的量化投资助手。期待QuantChat成为您在量化投资道路上的得力助手。
如您在使用过程中遇到任何问题，欢迎扫码添加客服小Q进行咨询。
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