对于量化交易、程序化交易初学者学习入门最大的困难是什么？一般来说有这么几条。

• 基础知识欠缺：包括基础概念、市场规则、交易知识、策略思路等。

• 编程基础薄弱：包括逻辑表达、程序设计编写、程序调试排错。

• 逻辑思维薄弱：思考的过程容易造成混乱，越思考越混乱。

• 自学困难：出问题无从下手解决，可能连问题搜索的方向都不清楚。

随着AI技术的发展，以上这些问题在一定程度上可以找到解决方案。最近大火的Chat GPT就可以用来作为量化交易学习、研究、创作的工具。随着FMZ平台对于策略编辑器的一次全新升级，同时也接入了Chat GPT，使得大幅提升了量化生产力，接下来就让我们一起来探索FMZ策略编辑器的新功能！

使用Chat GPT辅助代码设计

目前虽然Chat GPT的功能已经十分强大，对于人类提出的问题理解程度已经非常的高。但是它给出的答案依然对于问题描述的完整程度、描述的准确性等因素十分敏感，如果描述的场景、问题内容等不准确，Chat GPT还是无法给出十分完美的答案。所以在使用它解决一些问题时需要尽量表述正确、完整。

接下来我们就使用FMZ平台策略编辑器的Chat GPT功能解决一个代码设计问题，登录FMZ平台，在某个策略编辑页面。

1、如何唤出ChatGPT

在空白处使用右键菜单，选择ChatGPT选项并点击，可以唤出Chat GPT，或者使用⌘K唤出ChatGPT。

2、关于提问的方式

假如我现在是一个量化交易初学者，我有一个需求：“使用一分钟K线合成任意周期K线数据”。作为初学者我编程能力薄弱，实在是不会写这样的算法，以前只能查找资料、找大神求助，现在有了Chat GPT就可以直接问它要答案。当然就如上文所说，直接描述这个需求：“使用一分钟K线合成任意周期K线数据”。GPT大概率是给不到你一个100%可用的答案的，还需要尽量把问题描述完善。就以这个需求例子来说，小编我不断调整我的问题，问了好多次才得到可用的并且我想要的答案。那么我们就把这个需求描述的更加完善一点：

唤出ChatGPT后，就可以把以上优化过的提问内容填写进去。

ChatGPT就开始干活了。

等它写完。

有时候Chat GPT给代码包裹了```符号，这个是在markdown中表示包裹住的内容是代码。所以我们删除掉第一行和最后一行就行了。因为我给它提出的问题中要求使用$.PlotRecords(KLineData, "name")画图，所以策略要引用画线类库才能画图，画图是为了验证Chat GPT给出的代码合成出的K线数据是否正确。
关于什么是模板类库，这里不再赘述，可以查询FMZ的API文档，画线类库地址

Chat GPT给出的这个代码是直接可以回测的，我把回测系统的默认K线周期设置为5分钟，用来对比Chat GPT给出的算法计算出的K线数据画出的K线图。

3、回测测试Chat GPT给出的代码

初步看来ChatGPT给出的算法使用1分钟K线合成5分钟K线是正确的。

4、ChatGPT写的完整的代码

使用Chat GPT解释代码

FMZ上集成的ChatGPT不仅会帮你写代码，而且还会帮你解释代码。选中刚才ChatGPT写出的代码中的composeKLineData函数，点击右键弹出菜单：

使用Chat GPT给出建议、优化代码

甚至ChatGPT还可以给出优化建议，优化后的代码。