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从交易想法到实盘下单， 一个平台搞定。

用简单的话描述策略，计入真实成本进行回测，让 AI 智能体找出弱点，用今天的数据检查你的规则，并导出可在你自己电脑上运行的代码。

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无未来函数偏差
手续费与滑点
真实市场数据

来自日志

回测隐藏了什么、市场历史教会我们什么，以及我们在打造引擎时学到的东西。

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一个策略，从想法到下单

多数交易者要在看图网站、回测工具、表格和券商之间来回切换。QuantPrompt 覆盖全流程。跟随一个策略走一遍。

像讲给别人听一样写下策略

解析器把你的句子转成可阅读、可编辑的明确规则。你看不到的东西不会运行。

当 SuperTrend 在高于平均的成交量下转多时买入 AAPL，收盘跌破 20 日 Donchian 下轨时卖出。止损 4%。

entry

supertrend(10, 3).direction crosses_above 0

rvol(20) greater_than 1.5

exit

close crosses_below donchian(20).lower

ticker AAPL timeframe 1D stop_loss 4%

/backtest编写策略

平台中还有

放入投资组合截图，几秒内看到评分。

截取券商的持仓页面。我们读取持仓及其权重，并对分散度以及一年价格所反映的风险进行评分。

我的持仓USD
代码数量市值权重
AAPL12040.044%34
MSFT6433.122%28
NVDA11226.202%22
GLD2810.663%9
TLT1068.212%7
等待截图
  1. AAPL 34%
  2. MSFT 28%
  3. NVDA 22%
  4. GLD 9%
  5. TLT 7%

组合评分

–/100

  • 分散度
  • 集中度
  • 行业均衡
  • 资产类别组合
  • 市场风险
波动率（年化）
–
平均相关性
–
分散化比率
–
最大回撤
–

示例组合。风险基于 2025 年 9 月至 2026 年 10 月的每日收盘价。

1

上传

拖入、选择或粘贴（Ctrl+V）任意券商或交易所的截图。

2

读取

从表格读取持仓与权重；无法识别的代码按公司名称匹配。

3

评分

分散度、集中度、行业、资产配置，以及波动率、相关性和最大回撤。

为我的组合评分

图片从不保存。先在我们的服务器上读取；只有在那里读不到任何持仓时，才会发送一次给 AI 模型读取。消耗 1 积分，读不到内容则退还。

规则检查 · 决策 LLM

用今天的数据检查你的规则

Jev 读取你已回测的策略，在最新一根 K 线上检查其规则，并返回你的代码可以直接读取的类型化答案（入场、持有或离场）。它报告你的规则怎么说，不推荐交易。

  • 快速、类型化的回答

    Jev 从固定答案中选择而不是生成文本，因此检查返回得足够快，可以在每根 K 线上运行。

  • 类型安全的输出

    每个答案都符合同一个结构：入场、持有或离场，并带数值字段。不会出现格式错误的 JSON。

  • 校准后的置信度

    一个可在你自己的代码中设定阈值的置信度。

用你的策略试试
jev.decide()

市场状态

{
  "ticker": "SPY",
  "rsi_14": 28.4,
  "trend": "SMA20 > SMA50",
  "atr_14": 4.1
}

类型化答案

{
  "action": "BUY",
  "confidence": 0.82,
  "size_pct": 25,
  "stop_loss": 512.40
}
type Decision = { action: "BUY" | "HOLD" | "SELL"; confidence: number; size_pct: number; stop_loss: number | null }
你的策略
市场状态
Jev
答案

示例展示。输出反映你自己的规则，不构成投资建议。

指标参考

QuantSource

您的策略原料。用自然语言使用这些指标，AI 会将其解析为可执行的交易逻辑。

点击任意指标，查看如何在策略提示词中使用。

SMA
SMA

Simple Moving Average

趋势

N 个周期内价格的算术平均值。经典的趋势过滤器。

参数: period: 20指南在我的策略中试用
EMA
EMA

Exponential Moving Average

趋势

对近期价格赋予更高权重的加权平均，响应更快。

参数: period: 20在我的策略中试用
RSI
RSI

Relative Strength Index

动量

衡量价格变动速度和幅度的振荡指标（0–100）。

参数: period: 14指南在我的策略中试用
MAC
MACD

MACD

动量

反映两条 EMA 收敛/发散的趋势跟踪动量指标。

参数: 12, 26, 9指南在我的策略中试用
BB
BB

Bollinger Bands

波动率

围绕 SMA 上下 N 个标准差的价格通道，用于衡量波动率。

参数: 20, std: 2指南在我的策略中试用
Sup
SuperTrend

SuperTrend

趋势

基于 ATR、随趋势翻转的跟踪线。

参数: 10, mult: 3在我的策略中试用
Ich
Ichimoku

Ichimoku Cloud

趋势

包含支撑/阻力位和动量的多组件趋势系统。

参数: 9, 26, 52在我的策略中试用
ATR
ATR

Average True Range

波动率

利用 K 线的真实波幅衡量市场波动率。

参数: period: 14在我的策略中试用
来自量化日志每个指标都经过前视检验，看看怎么做的。在结果交到你手上之前，成交、成本和 46 个指标是如何被检验的。来自量化日志信号只是故事的一半成本、幸运交易和过短的历史：回测不会主动告诉你的 10 件事。
定价

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适合试用：几次回测，了解它如何运作。

$0永久
  • 3 次回测
  • 基础指标
  • 保存 1 个策略
  • 1 年数据
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Go

适合每月测试几个想法。

$5/月
  • 每月 100 次回测
  • 完整指标套件
  • 保存 5 个策略
  • 2 年数据
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最受欢迎

Plus

适合经常比较、迭代策略的活跃用户。

$15/月
  • 每月 500 次回测
  • 全部指标 + Alpha
  • 无限策略
  • 5 年数据
  • 策略对比
  • Pine Script 导入
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Max

适合高频使用：无限回测、平台分析以及 C++/Rust 引擎。

$49/月
  • 无限回测
  • 完整历史数据
  • 包含 Plus 全部功能
  • 参数优化
  • C++ / Rust 执行引擎
  • 优先处理
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MK

Mervan Kanat

AI 工程师 · 自 2022 年起从事交易系统开发

我正在公开构建 QuantPrompt。如果您想线上喝杯咖啡、聊聊量化策略，或者提点反馈，非常欢迎联系我。

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