构建我的被动收入
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我是如何构建一个 AI 原生量化系统的
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原文中文，约13900字，阅读约需33分钟。
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内容提要
本文介绍了构建AI原生量化投资系统的方法，强调通过领域特定语言（DSL）帮助用户理解投资策略，而非单纯依赖AI决策。系统设计注重透明的策略结构，以增强用户在市场波动时的信任，避免情绪化决策。关键设计要素包括生成空间的约束、文档与执行的一致性，以及确定性与概率性的分离，以提升用户的理解和信任。
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关键要点
- 构建AI原生量化投资系统的核心在于通过领域特定语言（DSL）帮助用户理解投资策略，而非单纯依赖AI决策。
- 透明的策略结构增强用户在市场波动时的信任，避免情绪化决策。
- 策引的设计选择让用户真正理解自己在跟随的策略，而不是让AI替用户做决策。
- AI在系统中扮演翻译器的角色，将用户的自然语言意图转化为可执行的结构化策略配置。
- 策略生成必须完全由AI完成，以便普通投资者能够使用，而不需要编写代码。
- DSL设计结合了API的安全性和代码的表达力，允许AI在预定义的积木中进行组合。
- 原语的设计原则是正交的，每个组件只做一件事，便于自由组合。
- Schema作为唯一的事实源，确保文档与执行的一致性，避免信息漂移。
- 引入带状态的策略原语（如Streak）以处理需要跨时间周期记忆状态的复杂逻辑。
- 通过反馈回测结果给AI，形成生成-验证-修正的闭环，提高策略生成的成功率。
- 系统的目标是帮助用户建立理解和信任，而不是单纯给出答案，优化纪律比优化模型更为重要。
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延伸问答
AI原生量化投资系统的核心理念是什么？
核心在于通过领域特定语言（DSL）帮助用户理解投资策略，而非单纯依赖AI决策。
如何增强用户对投资策略的信任？
通过透明的策略结构，用户能够理解策略的逻辑，从而在市场波动时保持信任，避免情绪化决策。
DSL在量化投资系统中有什么作用？
DSL结合了API的安全性和代码的表达力，允许AI在预定义的积木中进行组合，从而生成可执行的策略。
系统如何处理用户的自然语言意图？
AI扮演翻译器的角色，将用户的自然语言意图转化为可执行的结构化策略配置。
如何确保文档与执行的一致性？
通过Schema作为唯一的事实源，确保文档与执行的一致性，避免信息漂移。
系统的目标是什么？
帮助用户建立理解和信任，而不是单纯给出答案，优化纪律比优化模型更为重要。
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