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量化投资用什么AI框架好？

来源：AI门户网时间：2026/3/26 11:45:43 共 3153 浏览

你是不是也对量化投资有点心动，看着那些通过代码和模型自动交易赚钱的故事，心里痒痒的？但一打开电脑，面对各种编程语言、陌生的术语和一堆听起来就很厉害的AI框架，是不是瞬间就懵了，感觉比“新手如何快速涨粉”还让人无从下手？别担心，今天咱们就抛开那些让人头大的概念，用最直白的话聊聊，一个完全不懂技术的小白，想玩转量化，到底该从哪个AI框架入手。

咱们得先搞明白，所谓的“AI量化框架”到底是个啥。简单说，它就像是一个超级智能的“厨房机器人”。你想做道菜（开发一个交易策略），它帮你准备好了全套的厨具（数据处理工具）、丰富的食材库（金融数据接口）、甚至还有现成的菜谱模板（机器学习算法）。你不需要从零开始造锅碗瓢盆，只需要告诉它你想做什么菜，它就能帮你更高效、更专业地完成。所以，选对框架，就等于选对了一个好帮手，能让你事半功倍。

那么，市面上这么多框架，哪个才适合咱这种新手呢？别急，咱们先看看都有哪些“明星选手”。

面对主流框架，眼花缭乱怎么选？

目前比较火的框架，大概可以分成几类。有一类是功能特别强大、特别专业的，比如VeighNa（以前叫VnPy）。这就像是一个专业的“工业厨房”，锅碗瓢盆、高级烤箱一应俱全，从数据获取、模型研究到实盘交易，整个链条都能搞定。它的优势是生态完整、接口丰富，能对接国内外很多交易市场。但问题也在这儿，它太“专业”了，对新手来说，学习成本就像学开挖掘机，一开始可能会被复杂的配置和概念吓退。

另一类，是更侧重于AI模型研究和策略原型快速验证的。比如一些基于Python的机器学习平台，或者像Qlib（微软开源的）这样的工具。它们的特点是把重心放在了“做菜的研究过程”上，提供了强大的因子计算、模型训练和回测环境。你用它们可以很方便地测试各种AI想法，看看你的“菜谱”理论上能不能行。但这类工具往往不直接管“炒菜”，也就是实盘交易对接可能需要你自己再想办法，或者需要结合其他工具。

还有一类，是新兴的、更偏向自动化工作流和低代码的。比如有些平台提供了图形化的拖拽界面，让你像搭积木一样构建策略。这类工具对新手极其友好，能让你快速看到效果，建立信心。但它们的灵活性可能相对受限，当你有了更复杂的定制想法时，可能会觉得“手脚被捆住了”。

看到这里，你可能更晕了：说了这么多，我到底该用哪个？别慌，咱们直接切入核心问题。

自问自答：新手小白的灵魂拷问

*问：我完全不会编程，是不是就没戏了？

*答：绝对不是！现在很多框架都在降低门槛。对于纯小白，可以优先关注那些提供可视化操作或低代码选项的平台。你可以先从“跑通”一个现成的简单策略例子开始，感受整个流程，这比一上来就啃代码要轻松得多。关键是动起来，而不是停在“想”的阶段。

*问：这些框架都要钱吗？会不会很贵？

*答：大部分优秀的框架都是开源的，免费！比如前面提到的VeighNa、Qlib。你主要需要投入的是学习时间和精力。当然，有些云服务或专业数据接口可能需要付费，但框架本身通常免费。这就像厨具免费给你用，但顶级的食材你得自己买。

*问：我该怎么开始第一步？

*答：记住一个原则——“先完成，再完美”。不要想着一口吃成胖子。我的建议是：

1.明确你的目标：你只是想体验一下，还是真想做一个能用的策略？目标不同，选择也不同。

2.从“开箱即用”开始：找一个社区活跃、文档教程丰富的框架。比如VeighNa，它有非常多的中文教程和社区讨论，新手遇到问题更容易找到答案。先去它的官网或GitHub，把示例项目下载下来，按照教程一步步运行起来，看到第一个回测结果，这就是巨大的进步。

3.模仿和修改：不要自己凭空创造。找到框架提供的示例策略，试着去理解它，然后改一改其中的参数，看看结果有什么变化。这个过程就是最好的学习。

*问：有没有一个适合所有人的“万能框架”？

*答：很遗憾，没有。选择框架就像选鞋，合脚最重要。为了更直观，咱们简单对比一下：

框架类型	特点	适合人群	新手友好度
:---	:---	:---	:---
全功能专业型(如VeighNa)	生态全，从数据到实盘，但初期配置复杂	有编程基础，希望长期深耕、实现全自动交易的人	中等，需要耐心
AI研究型(如Qlib)	模型研究和回测强大，专注策略研发环节	对机器学习感兴趣，策略研究重于实盘交易的人	中等偏上（如果只做研究）
低代码/可视化型	上手极快，拖拽搭建，学习成本低	编程零基础，想快速验证想法、感受量化流程的小白	非常高

小编的个人观点

聊了这么多，如果非要我给新手小白一个最直接的答案，我会说：如果你的目标是“快速入门并看到整个量化流程”，那么选择一个社区氛围好、教程多的全功能型框架的“简化入门路径”开始，可能是最稳妥的。比如，从VeighNa提供的那些最基础的示例策略学起，暂时忽略它复杂的高级功能。这就像学车，你先在驾校用教练车（简化环境）学会基本操作，而不是直接去研究F1赛车的所有零件。

为什么呢？因为这条路虽然起步有点坡度，但它能让你建立起一个完整、正确的认知。你知道数据从哪来，策略怎么写成代码，回测如何运行，最终怎么连接到市场。这个过程会逼着你去理解一些核心概念，虽然痛苦，但学到的更扎实。而一些过于“傻瓜式”的工具，可能会让你停留在表面操作，底层原理一概不知，未来想进阶时会发现瓶颈更明显。

当然，如果你只是想纯粹体验AI选股的乐趣，不在乎实盘，那么从Qlib这类研究型框架开始玩模型、跑回测，也会非常有成就感。关键还是那句话：根据你的最终目标，选择那条能让你“先动手做起来”的路，然后坚持下去。量化投资的世界里，行动永远比空想更有用。框架只是工具，最重要的，还是你开始思考、并尝试用数据和逻辑去验证市场的那颗大脑。