Gate 上线零代码 AI 量化工作台：用一句话生成交易策略，从回测到实盘一站完成

Gate 发布 AI 量化工作台

Gate 宣布推出 AI 量化工作台，将策略构思、历史回测与实盘交易整合在同一平台之中。该工具以自然语言交互为核心，使用者只需描述交易想法，系统便可自动生成量化策略并完成回测验证，最终支援直接部署至真实市场。

透过这一产品设计，交易者无需撰写程式码，即可完成从策略构想到实际执行的整体流程，使量化交易的参与门槛大幅降低。

打破量化交易的两大技术门槛

过去，量化交易往往需要同时具备两项能力：

• 策略程式编写能力，例如使用 Python 等语言进行开发。

• 搭建完整的历史资料回测环境。

即便部分交易者在市场分析方面经验丰富，也可能因为程式学习成本或数据环境建设难度而难以真正进入量化交易领域。AI 量化工作台的推出，正是为了解决这两个长期存在的门槛，让交易者能专注于交易逻辑与市场判断，而技术流程则由系统自动完成。

自然语言生成策略

AI 量化工作台采用自然语言互动方式，将策略建立从传统的程式驱动转变为意图驱动。使用者只需用日常语言描述交易逻辑，例如策略条件或市场判断，平台即可自动生成完整且可执行的策略模型。这种方式使得没有程式背景的交易者也能迅速将想法转化为量化策略，并开始进行策略测试。

可视化回测验证策略

当策略生成后，系统会自动调用回测引擎，并利用真实历史市场数据进行模拟运行，使用者可透过可视化介面观察策略表现，并对不同策略方案进行比较分析。

此外，平台亦支援自订历史回测时间区间，让交易者能从多个维度检视策略表现与风险情况。透过数据回馈，使用者可进一步优化策略参数，提高策略稳定度与风险管理能力。

一键部署至真实市场

在完成回测验证后，AI 量化工作台允许使用者将策略直接部署至实盘交易环境，这一设计打通了策略构思、数据验证到交易执行的完整流程，大幅缩短策略落地的时间。透过这样的闭环机制，交易者可以更快速地将市场观察转化为实际策略，同时持续进行策略调整与优化。

与 Gate for AI 基础设施协同运作

在 AI 基础设施方面，Gate 先前已推出 Gate for AI，建立统一的 AI 能力接口。该架构在同一平台内整合 CEX、DEX、钱包、即时资讯与链上数据五大能力，使 AI 能够完成从市场研究到交易执行的完整流程。

AI 量化工作台则建立在这一基础设施之上，将 AI 能力延伸至策略生成与实盘交易阶段，进一步拓展 AI 在交易场景中的应用深度。

推动量化交易普及

未来，Gate 表示 AI 量化工作台将持续拓展产品能力，进一步完善策略生成与策略管理工具。平台的目标是让任何拥有交易想法的用户，都能将想法转化为可测试、可执行并能持续优化的量化策略。

总结

随着 AI 技术逐步渗透金融交易领域，量化交易的工具形态也正在发生变化。Gate 推出的 AI 量化工作台，将策略生成、回测验证与交易执行整合为完整闭环，使交易者能以更低的技术门槛参与量化市场，当自然语言交互与交易基础设施结合，策略开发的核心将从程式能力转向交易逻辑与市场洞察。随着相关工具持续完善，AI 驱动的量化交易模式也可能成为未来数位资产市场的重要发展方向。

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