01市场痛点
AI 的发展让很多人误以为量化的门槛变低了——让大模型不断生成策略，回测一下赚钱就开干。然而正规量化行业几十年发展下来，前人踩过的那些坑与行业 know-how，才是真正的壁垒。
大模型确实在提想法、找数据、找思路、搭回测引擎这些环节上带来了便利。但如何清洗数据、如何检查 AI 生成的因子代码逻辑、如何识别未来函数、如何规避数据前视——很多人对着漂亮的 IC 报告就以为找到了宝藏，一上实盘亏得一塌糊涂。而这还只是其中一小部分：如何防止过度调参、PBO / DSR 检验等等，都是只有专业人士才清楚的坑。AI 即便「知道」也不一定做得到，何况使用者本人完全不知道。
值得注意的是，在这件事上大模型能出的力是有限的、也应当是克制的。2025 年底一项让六个前沿大模型用真金白银做交易的公开测试中，多数模型出现亏损、表现高度分化。这从侧面印证：在全人类知识领域最强的模型，放到信噪比极低的金融数据上，并不自动等于能赚钱。
02核心机制
用专业而严苛的量化回测引擎清洗整理数据，严控数据前视、未来函数、实盘不可得等问题，为手工（非机器学习）因子执行十一步自动化审计，输出相对准确有效的因子报告。
产品界面
共 15 张 · 点左右箭头翻页，触屏可直接滑动
03使用方法
导入数据 → 输入因子并对齐研究目的 → 得到审计报告。