策略回测
基于历史行情回测策略，量化验证收益与风险
AI 驱动的量化研究智能体让策略回测更可靠
让策略回测更可靠
让复杂选股更精准
用自然语言描述选股条件与回测逻辑，
AI 结合股票数据与 Python 沙箱，完成复杂条件选股与策略回测。
复杂条件选股
多维条件组合筛选，精准定位目标标的
Python 沙箱
安全可控的环境，运行回测与筛选代码
AI 智能分析
理解数据与条件，输出专业结论
行情加载中
Python 沙箱
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = get_index('000001.SH')
df['MA20'] = df['close'].rolling(20).mean()
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['close'])
plt.plot(df['MA20'])
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为量化研究而生
把复杂条件选股与策略回测，变得简单高效
多维数据融合
行情、财务、指标、新闻多源数据融合，支撑精准回测与选股
历史可验证
基于真实历史数据回测，用数据说话，避免拍脑袋
过程可复盘
保存对话与回测过程，便于复盘、迭代与分享
高效迭代
快速验证策略想法，持续优化选股与回测