在我的新博客的同一篇内容~：关于最近想做一个基于日k选股票的系统这件事
换新博客是因为确实阅读体验会更好，而且有个自己的博客感觉很好~
前言
博主大概在今年7月份入坑了大A，战绩就不提了，颇为惨淡，但是作为一个写代码的人，谁不会有个做量化的想法呢？行动大于心动，很快我就开始动手了。
正文
分析
我们逐步入手解决这个问题（事情），首先明确自动选票器我们想让它完成什么目标。
目标
这个自动选票器当然不只是基于策略选票，那样的话也太无聊了。就我个人而言，我希望它能完成以下任务：
- 每天运行一次，在全市场范围内查找买点，获取备选股票名单
- 支持策略回测，以了解策略效果，方便自己优化策略
- 可视化
- 支持添加新的指标，策略
- 基于大模型对选出的股票进行分析，并生成报告
以上是我想让它完成的基本任务，以下是加分项：
- 支持机器学习模型设计策略
- 尽可能优化回测及选票过程，加快运算速度
- 支持港美股，支持ETF，期货等
- 支持自然语言生成策略
- 优化算法参数优化/参数效果可视化
如上所述，可以看见这个任务并不简单，但是我们有很好的帮手：大模型
实现方式
首先是语言的选择，当然是python，python有很多已经做得很好的库了，而且对于很多机器学习模型，大模型的支持比较好。
然后是开发方式，让我一行代码一行代码逐字敲进去的话，也许太过漫长了，而且确实还有很多不会的东西。但是如果依赖大模型进行开发的话，就可以很好的弥补这些缺点。虽然我很希望完全靠我自己来完成这个项目，但是目前来看我的能力还不够。
现在的进度
让copilot给我把大概的框架搭好了，除了能跑之外没有任何优点，发现ai暂时还是代替不了人类，搭建的过程中出现了很多问题，比如它把买卖点写到指标类里面了，这显然是有问题的。它还在没有数据的时候会选择自动生成一份数据，这对数据精确程度要求很高的股市来说，也是不可接受的问题。
反正先把这些问题搞定了，一点一点搭起美好的框架，毕竟这玩意还是很好玩的。
突然想到要是能自动迭代策略就好了，嗯。。。那不就是优化算法吗？！！！
思路又来了，加分项又加一个：根据优化算法计算最优参数！本科毕业论文做过这个东西，事情变得好玩起来了。
)
