【实战案例】从一条策略描述到可运行代码：我用自然语言实现了ADX趋势跟踪策略
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开篇引言\n上周的深度探讨引发了很多同行对“自然语言生成代码”效率的讨论。今天，我不谈理论，直接展示一个完整案例：如何将一段清晰的策略文本，变成在QMT中真实运行的、带有回测结果的趋势跟踪策略。整个过程，就像为你的想法配备了一位精通QMT API的即时翻译。
第一步：策略构思——用自然语言写下所有交易逻辑 任何自动化的起点，都是清晰、无歧义的需求描述。以下是我为本次测试准备的一段策略描述，它结构清晰，涵盖了标的、参数、指标计算和买卖条件： text
- 准备工作（初始化）
- 选定标的：隆基绿能(601012.SH)
- 设定参数：ADX计算周期(adx_period)为14，趋势强度阈值(adx_threshold)为25。
- 盘中逻辑（每个交易日执行） a. 获取数据：获取过去30天的最高价、最低价、收盘价。 b. 计算指标：计算14日的ADX指标，以及+DI和-DI。 c. 生成信号：
- 买入信号：ADX值大于25（趋势强），并且+DI大于-DI（上升趋势）。
- 卖出信号：ADX值小于25（趋势转弱），或+DI小于-DI（趋势可能反转）。 d. 执行交易：空仓且满足买入条件时，全仓买入；持有仓位且满足卖出条件时，全仓卖出。
第二步：工具转化——见证“需求文档”自动生成代码
将上述完整的策略描述粘贴进我开发的工具输入框，先检查关键规则，这里非常重要，然后构建生成代码。真正的价值在这里发生：
工具的理解：工具并非简单匹配关键词，而是理解了这是一个需要初始化、循环计算、条件判断和订单执行的完整交易策略。
精准的输出：在几分钟内，工具输出了一个结构完整的Python代码。
1.策略初始化与参数设置：
2.审阅代码（可直接复制到qmt软件）
第三步：回测验证——在QMT中完成策略闭环
将生成的完整代码直接导入QMT策略编辑器，无需任何修改，调整好回测参数，即可运行回测。
写在最后\n这个ADX趋势策略案例完整地展示了从思想到产品的路径。工具的价值，在于将你从重复性的工程实现中解放出来，让你宝贵的时间专注于：
1.挖掘更具阿尔法的逻辑；
2.进行更深入的参数优化与组合管理；
3.思考更复杂的风险模型。
挑战与演示：你是否也有一个类似的结构清晰但苦于实现的策略想法？欢迎在评论区用自然语言写下你的策略逻辑（格式可参考本文案例）。我将选择其中最有趣或最具代表性的1-2个，使用工具将其实现为完整的QMT代码。
对于此类工具的深入测评、不同策略类型的转换案例（如均值回归、期权策略等）以及高级功能探讨，我将在个人主页持续更新。欢迎通过我的主页关注后续动态，共同交流量化技术的前沿实践。
让工具处理标准化的工作，让人来做更具创造性的决策。
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