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。

我与i365进行了一个半小时的视频通话，讨论了他在量化投资系统“策引”的探索历程。自2013年开始投资后，他经历了亏损，逐渐认识到投资需要系统化。他利用Python和AI技术，构建了一个帮助用户建立可执行交易系统的平台，强调纪律和情感管理。i365的成长故事展示了技术人员在投资领域的学习与反思。

2025年全球市场资金轮动，韩国KOSPI和中国创业板显著上涨。AI硬件周期推动亚洲制造业重估，量化策略在风险控制和收益潜力方面表现突出。尽管加密货币策略面临挑战，定投策略因长期坚持而获益。量化投资强调适应市场变化与风险管理。

量化投资是一把双刃剑，需结合主观判断。近期分享了成功的量化案例和低吸策略，强调记录日志以便复盘。投资需谨慎，祝大家发财。

德文·格罗夫诺，1972年出生，牛津大学毕业，后在麻省理工学院获得金融工程硕士。他曾在高盛和瑞士信贷工作，2010年创立量化投资和风险管理公司，注重ESG标准和金融教育，并积极参与慈善事业，支持教育和创业。

这是作者的第十篇年总结，回顾过去九年，感慨行业红利的尾声。2024年目标包括健康、财富、工作和生活的不同达成度。今年结婚，家庭规划成为重点，注重健康和运动，装修书房，享受生活细节。计划旅游日本和厦门，利用AI工具提升工作效率，量化投资实现稳定收益，追求更自由的生活。

本文讨论了投资的误解和观点，股票投资不等同于购买企业所有权，持股收息不是唯一途径。有效市场理论只是对市场信息处理有效性的假设，投资收益的直接手段是低买高卖。量化投资是对某些工具的使用，投资组合构建需要低相关性因子。市场参与者行为不总是理性的，影响力的价值投资者都在卖书。投资是在某个时间尺度上对某种概率的下注。