1）需求解构：把“想法”变成可执行的策略框架

策略开发第一步是用提示词工程，把模糊交易思路拆成结构化需求，尽量精准定义：

• 运行周期/频率（日线、分钟、tick）
• 监控标的范围
• 数据与字段需求（行情、因子、财务等）
• 指标计算方式
• 交易逻辑（入场/加仓/减仓/出场）
• 风控与仓位规则

提示词示例

当前策略需求：实现一个【xxx】买卖策略。请从【监控标的】【使用数据】【指标计算】【买卖规则】四个维度补全需求，每个维度用一句话概括。注意：1）XXX；2）XXX；3）XXX（如：不可未来函数、必须可回测、需包含风控等）。

2）策略构建：用 AI 自动生成 PTrade 策略代码

基于模板引擎 + 大模型（如 Deepseek）的检索增强生成与推理能力，按规范产出策略框架代码。
关键点：

• 先上传/粘贴 PTrade 的规则与函数文档，明确可用 API、参数与示例
• 明确要求模型只使用文档中存在的函数，禁止“自创接口”
• 让模型按 PTrade 约定生成：初始化、调度、数据获取、下单、日志、风控等结构

3）规范核查：用检查清单做自我校正

在代码生成后，用清单逐项核验，降低接口与规范错误，例如：

• API 参数顺序与必填项是否正确
• 标的代码后缀/格式是否符合过票规则
• 数据获取函数是否匹配频率与回测/实盘环境
• 日志输出、时间触发函数（如 handle_data、run_daily 等）是否合规

4）测试修正：回测报错 → 贴给模型 → 快速修复

用 PTrade 回测引擎编译回测，按报错日志定位并修正。

1. 编译回测：用 PTrade 回测引擎运行策略
2. 报错定位：在日志中找到 Traceback，复制从
   “Exception/错误: Traceback (most recent call last):”
   到 “xxxError: xxxx” 的完整片段
3. BUG 修复：把报错粘贴给 Deepseek，并补一句：
   “请修正并返回完整代码”

5）绩效优化：参数调优 + 稳健性压力测试

在能稳定运行后再谈收益：通过参数搜索、样本外验证、不同市场阶段压力测试，让策略更稳、更抗环境变化。

6）落地实战：从模拟盘与小资金开始

先跑一段时间模拟盘观察：

• 信号是否按预期触发
• 滑点/手续费影响是否可控
• 交易频率与资金占用是否合理
  稳定后再用小资金实盘逐步放量。

7）持续改进：迭代信号与风控模块

通过迭代让策略适应市场变化，例如：

• 叠加多维指标增强信号质量
• 增加止盈止损、回撤控制、仓位上限、黑名单等风控
• 监控异常（断线、数据缺失、成交异常）并加保护逻辑

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