AI助力通达信指标开发：从零到精通的智能选股方案

原创于 2026-01-07 10:15:56 发布 · 427 阅读

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开发一个通达信自编指标选股工具，基于AI技术自动生成选股公式。功能包括：1. 输入选股条件（如技术指标、基本面数据等），自动生成通达信公式代码；2. 提供历史回测功能，验证指标有效性；3. 支持多模型优化（Kimi-K2、DeepSeek等）；4. 一键导出指标代码至通达信平台。要求代码简洁高效，适合股票市场分析。

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在股票投资领域，技术指标分析是很多投资者的必备工具。通达信作为国内主流股票软件，其自编指标功能让用户能够自定义选股策略。但编写这些指标公式对非专业程序员来说往往是个门槛，这时候AI辅助开发就能发挥巨大作用。

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AI生成指标公式的核心思路 传统编写通达信公式需要熟悉其特有的语法规则，比如均线计算、MACD指标等都有固定写法。通过AI辅助，我们可以用自然语言描述需求，比如"生成一个结合5日均线上穿20日均线和成交量放大的选股公式"，AI会自动转换成正确的通达信公式代码。这种方式极大降低了学习成本。
历史回测验证的重要性 生成的指标公式不能直接使用，必须经过历史数据验证。好的AI工具会内置回测功能，可以自动用过去几年的股票数据测试指标表现，给出成功率、盈亏比等关键数据。我发现回测时要注意选择不同市场环境的数据，比如牛市、熊市都要覆盖，才能确保指标稳健性。
多模型优化的优势 不同AI模型在生成金融代码方面各有特点。比如有的擅长技术指标组合，有的对基本面因子处理更好。通过切换Kimi-K2、DeepSeek等模型对比生成结果，可以找到最优的公式版本。我通常会先用一个模型生成基础代码，再用其他模型进行优化调整。
代码简洁性的关键点 通达信公式执行效率很重要，过于复杂的公式会影响运行速度。AI生成时要注意：
避免冗余计算
合理使用中间变量
优化条件判断逻辑好的AI工具会自动简化代码，保持功能完整的同时提高执行效率。
实际应用中的经验 在使用过程中，我发现几个实用技巧：
先定义清晰的选股逻辑再生成代码
对生成的公式添加详细注释
分模块测试复合指标
保存不同版本的公式方便对比

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整个开发过程在InsCode(快马)平台上完成特别顺畅。平台内置的AI辅助功能让我不用从头学习通达信语法，通过简单描述就能获得可用的指标代码。一键导出到通达信的功能也很实用，省去了手动复制的麻烦。对于想要尝试量化选股但又不懂编程的投资者来说，这种AI辅助开发方式确实大大降低了门槛。

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