量化交易软件可以使用 AI，miniQMT 就是一款支持 AI 应用的免费量化软件。

AI 在量化交易软件中的应用场景

• 股价趋势预测：通过 AI 模型分析历史价格等数据，预测未来股价涨跌方向或收益率，如利用 LSTM 等时间序列模型预测未来几日收盘价。
• 智能选股：基于多因子数据，使用 XGBoost 等模型对股票打分排序，自动筛选出高胜率股票池。
• 情绪分析与另类数据挖掘：运用 NLP 模型分析新闻、财报、社交媒体等文本数据，提取隐含信息，判断市场情绪或公司风险。
• 交易执行优化：借助智能拆单算法等，减少滑点和冲击成本，如 TWAP/VWAP 增强版算法。
• 动态风控与异常检测：实时识别投资组合风险，对波动率突增、相关性断裂等异常情况发出预警。
• 强化学习调仓策略：让 AI 通过在模拟环境中试错学习，自主找到最优持仓方式，进行动态仓位管理和止盈止损决策。

miniQMT 对 AI 的支持功能

• 策略编写与修改：miniQMT 支持 AI 工具自由编写、修改量化策略。用户可以利用 AI 生成代码，然后在 miniQMT 的 Python 策略入口中运行策略，实现个性化的量化交易策略开发。
• 数据接入与处理：可接入各类数据工具，方便行情获取和指标计算，为 AI 模型提供所需数据，例如通过其接口获取日线数据等，供 AI 进行分析和策略制定。
• 策略回测与实盘：自带交易接口，策略写完后可直接在 miniQMT 中进行回测，检验策略效果，之后还能直接用于实盘交易，使 AI 生成的策略能够快速落地实践。

基于 miniQMT 结合 AI 的实战示例

若要让 AI 写代码筛选 RSI 低于 20 的股票，可先在 AI 工具（如 Trae）聊天框输入提示词 “帮我写一个函数，从全部 A 股中找到 RSI 小于 20 的，然后导出 CSV 文件”。借助 miniQMT 的接口和相关功能，AI 生成的代码能够获取行情数据、计算 RSI 指标，并筛选出符合条件的股票，最后导出为 CSV 文件，实现智能选股功能。

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