量化策略研发的四大痛点，
FiClaw 用 AI Native 方式逐一解决

手动编码太慢

痛点：从策略想法到可运行代码需要数天，大量时间花在数据处理、接口对接和调试上，真正的策略逻辑只占一小部分。

方案：策略工厂根据自然语言描述自动生成完整 Python 策略代码，包含数据预处理、信号计算、组合构建和风控逻辑。

效果：代码生成从数天缩短到 30 秒，让精力集中在策略逻辑本身。

调参靠经验猜

痛点：回测不达标时缺乏系统化诊断，只能凭经验反复调整参数，效率低且容易遗漏关键问题。

方案：AI 自动诊断回测结果（过拟合、因子衰减、仓位集中等），修改代码重新验证；参数优化自动提取参数空间进行网格搜索。

效果：从盲目调参变为系统化诊断迭代，参数优化有数据支撑。

回测环境搭建难

痛点：搭建回测环境需要对接行情数据、处理复权、配置交易费用和滑点模型，门槛高且容易出错。

方案：FiClaw 通过 QuantAPI 提供开箱即用的回测能力，真实 A 股历史数据、标准化费用模型、专业绩效指标一步到位。

效果：零配置提交回测，专注策略逻辑而非基础设施。

策略结果无法复现

痛点：策略代码、参数、数据版本和回测配置分散管理，过一段时间就无法复现之前的结果。

方案：策略工厂自动保存每次运行的完整上下文（spec、代码、参数、回测结果），支持断点续跑和历史对比。

效果：每个策略版本可追溯、可复现、可对比。

下载安装，立即体验

macOS Apple Silicon 桌面端安装即用，无需配置环境、无需搭建服务器，首次启动即可使用策略工厂。

输入想法，验证可行性

用一句话描述你的策略想法，2-3 分钟内看到完整回测报告。快速验证多个想法，筛选出值得深入的方向。

迭代优化，形成策略库

对有潜力的策略进行参数优化和稳健性检验，逐步积累经过验证的策略资产。