部署Ptrade deepseek编程AI助手
不少小伙伴使用Deepseek或者豆包等AI工具写ptrade，qmt代码，发现基本都是无法运行，并且改动起来也很吃力。
（第一行：根本没有ptrade_api这个库）
一个很大的原因，是互联网的残次不齐的语料污染了Deepseek的分析结果。很多不相关的广告或者垃圾内容进入到Deepseek的分析参考对象。三人成虎，Deepseek获取的3个网站都说那个图片里的猫是只老虎，那么它就真的认为它是只老虎。
其实我们可以把API文档作为知识库，提交给Deepseek，让它学习后再替我们编写Ptrade量化程序，代码的完成度会有很大的提升。甚至基本不用修改就可以直接运行。
本文手把手带大家，部署属于自己的量化交易AI编程助手。
当然，不需要高级硬件，也不用付费。0元购。
效果图：
本次依然使用腾讯云提供的Deepseek大模型来运行。
打开链接：https://lke.cloud.tencent.com/
点击大模型知识引擎，如果没有开通就点击开通。个人有免费的token额度可用，不收费。[图片]进去之后点击“新建应用", 名称可以任意填，
在模型这里选择 Deepseek-R1 或者 Deepseek-V3
它支持从本地文档导入和网页URL导入。
我们使用的API文档URL为：https://ptradeapi.com/
但笔者发现，它这个从URL获取数据的工程能力太弱了，获取到的数据只有标题，没有内容。
所以只好手工把网站的内容全选，然后复制保存到本地的word文档。
然后点击导入文档
这里需要几分钟的时间解析，内容审核。因为这个个人定制的知识库，是可以发布出去公开使用的，所以会对问答的内容做审核。
知识库里有对字符限制，免费的可以有个300w的字符可用。本次使用的ptrade api文档用了26w的字符，所以还可以上传更多的个人编写代码库。
知识库的状态变成"待发布"之后，可以点击"发布"按钮。
然后返回到应用配置，可以在提示词里添加一些限制。
比如目前的ptrade是基于python3.5的代码编写的。如果不限制，到时写出来的语法，比如用了诸如f-string的语法，ptrade会报错的。
f'{name}' -- wrong
'{}'.format(name) -- right
如果这里不限制，最后AI写出来的代码大概率在ptrade会报错。
设置完成之后，就完成了你个人专属的ptrade代码AI助手。
现在让它写一个ptrade网格交易程序
至少里面的策略逻辑代码框架整体问题不大，至少不再出现 from ptrade_api import * 这种不存在的包导入的情况。
但细节里还是有些bug的，比如卖出的时候是查enable_amount，而不是amount，因为当日买入的数量不一定能卖出。
run_interval(execute_grid, seconds=3)，还有函数的入参不符合。
并没有get_price这个函数，要用get_snapshot
复制到ptrade里面跑下回测验证一下语法。
出现语法错误，依然需要小改一下。run_interval(context,execute_grid, seconds=3) 就好了。
当然上面的代码离实盘依然有一定的距离，依然依赖提问者技术水平，但作为代码辅助工具，对编写代码效率是很大的提升。
一些没写过复杂代码的自媒体经常尬吹，AI完成替代程序员的工作，其实大部分只是满足生成最基础的demo级别的通用任务，对于高度定制的业务，依然依赖提问者的技术广度和深度，对细节的掌控。
同样使用Deepseek，一个家庭主妇和张小龙，张小龙的确可能在完全不写代码的情况下使用Deepseek写出一个微信，而家庭主妇只能用Deepseek绘出一个类似的微信的UI，却无法运行起来。
但AI作为生产力工具，无疑大大减少了很多重复基础性工作，提升效率，让强者恒强。
需要开通Ptrade，QMT，掘金，Matic，BigQuant等量化工具的读者可以在公众号菜单获取联系方式。像BigQuan已经把AI编写实盘和回测的功能集成进去了。将公众号设为星标，第一时间收到笔者的最新文章啦。
（第一行：根本没有ptrade_api这个库）
一个很大的原因，是互联网的残次不齐的语料污染了Deepseek的分析结果。很多不相关的广告或者垃圾内容进入到Deepseek的分析参考对象。三人成虎，Deepseek获取的3个网站都说那个图片里的猫是只老虎，那么它就真的认为它是只老虎。
其实我们可以把API文档作为知识库，提交给Deepseek，让它学习后再替我们编写Ptrade量化程序，代码的完成度会有很大的提升。甚至基本不用修改就可以直接运行。
本文手把手带大家，部署属于自己的量化交易AI编程助手。
当然，不需要高级硬件，也不用付费。0元购。
效果图：
本次依然使用腾讯云提供的Deepseek大模型来运行。
打开链接：https://lke.cloud.tencent.com/
点击大模型知识引擎，如果没有开通就点击开通。个人有免费的token额度可用，不收费。[图片]进去之后点击“新建应用", 名称可以任意填，
在模型这里选择 Deepseek-R1 或者 Deepseek-V3
它支持从本地文档导入和网页URL导入。
我们使用的API文档URL为：https://ptradeapi.com/
但笔者发现，它这个从URL获取数据的工程能力太弱了，获取到的数据只有标题，没有内容。
所以只好手工把网站的内容全选，然后复制保存到本地的word文档。
然后点击导入文档
这里需要几分钟的时间解析，内容审核。因为这个个人定制的知识库，是可以发布出去公开使用的，所以会对问答的内容做审核。
知识库里有对字符限制，免费的可以有个300w的字符可用。本次使用的ptrade api文档用了26w的字符，所以还可以上传更多的个人编写代码库。
知识库的状态变成"待发布"之后，可以点击"发布"按钮。
然后返回到应用配置，可以在提示词里添加一些限制。
比如目前的ptrade是基于python3.5的代码编写的。如果不限制，到时写出来的语法，比如用了诸如f-string的语法，ptrade会报错的。
f'{name}' -- wrong
'{}'.format(name) -- right
如果这里不限制，最后AI写出来的代码大概率在ptrade会报错。
设置完成之后，就完成了你个人专属的ptrade代码AI助手。
现在让它写一个ptrade网格交易程序
至少里面的策略逻辑代码框架整体问题不大，至少不再出现 from ptrade_api import * 这种不存在的包导入的情况。
但细节里还是有些bug的，比如卖出的时候是查enable_amount，而不是amount，因为当日买入的数量不一定能卖出。
run_interval(execute_grid, seconds=3)，还有函数的入参不符合。
并没有get_price这个函数，要用get_snapshot
复制到ptrade里面跑下回测验证一下语法。
出现语法错误，依然需要小改一下。run_interval(context,execute_grid, seconds=3) 就好了。
当然上面的代码离实盘依然有一定的距离，依然依赖提问者技术水平，但作为代码辅助工具，对编写代码效率是很大的提升。
一些没写过复杂代码的自媒体经常尬吹，AI完成替代程序员的工作，其实大部分只是满足生成最基础的demo级别的通用任务，对于高度定制的业务，依然依赖提问者的技术广度和深度，对细节的掌控。
同样使用Deepseek，一个家庭主妇和张小龙，张小龙的确可能在完全不写代码的情况下使用Deepseek写出一个微信，而家庭主妇只能用Deepseek绘出一个类似的微信的UI，却无法运行起来。
但AI作为生产力工具，无疑大大减少了很多重复基础性工作，提升效率，让强者恒强。
需要开通Ptrade，QMT，掘金，Matic，BigQuant等量化工具的读者可以在公众号菜单获取联系方式。像BigQuan已经把AI编写实盘和回测的功能集成进去了。将公众号设为星标，第一时间收到笔者的最新文章啦。
