在量化交易 2.0 时代，编写代码已不再是苦差事。借助 DeepSeek 等大语言模型，新手也能快速生成 QMT 策略。但由于 QMT 的接口（xtquant）具有一定的特殊性，向 AI 提问时需要遵循特定的“公式”。

推荐的提问模板是：“你现在是一个 QMT 量化专家，请帮我写一个 Python 策略。要求如下：1. 使用 initialize 初始化；2. handlebar 逻辑为每分钟检查一次；3. 策略逻辑是 [描述你的策略]；4. 必须符合 xtquant 的 API 规范，并显式指定 xtdata.data_dir 路径。”

避坑原则有二：第一，不要让 AI 使用过于超前的 Python 库，因为 QMT 的稳定版环境通常为 3.6-3.11；第二，生成的代码必须在本地“编译”通过后再考虑实盘。AI 容易在函数名上产生幻觉，投资者需对照官方 API 手册进行微调。

目前，国金证券不仅提供 10 万资产门槛的 QMT 权限，还针对量化用户推出了 AI 投顾服务，利用大模型技术辅助投资者进行决策。新开户还支持自选 888 靓号，并赠送永久 L2 行情。针对 AI 辅助编程中的库冲突和路径报错，国金专属客户经理和量化社群积累了大量成熟案例，能即时协助投资者修正 AI 生成的代码，实现策略的快速落地。