先说结论。第一，量化没有想象的难搞；第二，量化没有想象的可怕和稳定；第三，散户其实更灵活——没有业绩的压力。

量化交易不只有高频量化。如果你不是超短线操作，量化其实没那么难做。

给一个写代码的方法，需要略微有一丁点的编程基础，比如会配个编译环境。有人会觉得很难，其实还好——因为今天有了deepseek、豆包等一系列AI，可以帮你完成大量的代码。

现在一般都通过Python，原因其实很简单，易学容易上手，且免费的模型资源很多，可以大幅度降低代码。

比如，你要用Python写一个双均线策略程序做交易的，短期设为5天，长期设为20天，假定用工商银行为例。双均线策略通常是：短期平均收盘价，向上突破长期平均收盘价，则买入；如果短期平均收盘价，向下突破长期平均收盘价，则卖出。

我们以豆包为例：

打开豆包网页，新的对话，点选“AI编程”

、

进入编程界面：

输入你的问题：用Python写一个双均线策略回测程序，回测时间为3年，短期设为5天，长期设为20天，假定用工商银行为例，数据获取用akshare。回车，它就会帮你写出代码来：

直接复制代码：

打开Python编译器，我用的vs code。贴到一个新文件，比如test.py：

这里引用了三个包，akshare，pandas，matplotlib。在python配置好后，用pypinstall安装好就行。

程序其实很简单，总共50多行代码，比起以前动辄几百行、上千行的代码来说，简单得不得了。AI编程的习惯也不错，注释比较全，基本上有点点基础的都能看懂。

不解读代码，直接运行测试，

运行错误：

看了下代码：

豆包国人弱智些，获取股票代码函数，开始日期结束日期都没赋值。修改代码：

运行结果：

豆包果然比较弱智一些，中文输出不行可以换英文的。

换deepseek试一下，同样问题：

看样子比豆包要狠一些，代码来到了100多行：

整个代码也更流畅了。先运行，依然运行错误：

把错误贴回deepseek，让他查原因并修改，复制过来铁道相应位置，重新运行：

deepseek果然厉害，直接就跑出结果来了。同时输出交易记录：

以及3年回撤结果：

是不是很简单？

不过，看到这个回测结果，你还对量化交易感到恐惧么？好像还不如一直拿着不动~

它可是严格执行了模型的——而且这貌似是很多人认为最简单、最有效的模型。

2022年3月份，工商银行股价3.72（前复权的），今天6.87，哪怕你2022年3月31日收盘价购入，拿着不动，到现在也涨了84%以上，平均年化超过20%。

而你辛辛苦苦量化了三年，高抛低吸的，最后回报率接近于0

所以，首先不要迷信量化，其次不要恐惧量化，最后要敢于尝试和学习新东西。