今天，我就来给大家介绍一下，如何将Cursor、DeepSeek和JoinQuant三者融合，实现零基础编写量化交易策略。

Cursor究竟是什么呢？

Cursor是一款专为开发者量身打造的智能代码编辑器。其核心亮点在于深度集成了AI功能，能够显著提升编程效率。无论是编写、调试还是理解代码，Cursor都能通过其强大的AI辅助功能为开发者提供有力支持。它支持多种编程语言，能够满足不同技术栈开发者的需求，堪称编程领域的“智能助手”。

Cursor的核心特点包括：

AI辅助编程：只需通过自然语言描述需求，Cursor就能自动生成相应的代码片段，极大地降低了编程门槛，使得即使是编程初学者也能迅速上手。

多语言支持：支持Python、JavaScript、Java、C++等多种主流编程语言，覆盖了广泛的开发场景，满足了不同开发者的多元化需求。

跨平台支持：完美兼容Windows、macOS和Linux三大操作系统，无论你使用的是哪种设备，都能无缝切换，享受高效的编程体验。

插件扩展：拥有丰富的插件生态系统，用户可以根据自己的实际需求灵活扩展功能，打造属于自己的专属编程工具。

如何下载和安装Cursor

接下来介绍如何下载和安装Cursor：

1、访问官方网站，打开浏览器，访问 Cursor 官方网站：https://www.cursor.com/

2、Curosr 会自动检测你电脑是什么系统，点击屏幕中的 DOWNLOAD FOR WINDWOS，下载Cursor安装包。

3、双击exe文件安装：

4、等待安装完成：

5、安装完成后，会有如下配置：输入中文，点击“Continue”：

保留默认选项，继续“Continue”：

点击“Sign Up”进行账号注册：

会跳转到默认浏览器，Cursor 支持谷歌邮箱和 github 登录，我们也可以使用国内邮箱注册，输入邮箱后，点击“Continue”：

接下来要点击“Email sign-in code”，Cursor将会给我们的邮箱里发送一条验证码：

收到验证码后输入，这样我们就完成了账号的注册以及登录：

登录成功后，可以打开一个项目，这里我们提前创建了一个文件夹“quant”：

打开后界面如下图所示：

接下来还要对Cursor进行配置。

6、Cursor配置：

配置中文环境：点击右上角的小图标，展开左侧界面。然后，点击第四个插件图标，切换到插件栏。搜索框中输入chinese，找到中文简体插件，点击install按钮安装。

安装完毕后，点击左下角Change Language and Restart按钮，重启Cursor软件。

配置python环境：还是在插件栏，搜索框中输入python，点击点击install按钮安装。

安装好了python插件以后，我们还需要配置cursor的python环境，我们键盘按下ctrl+shit+p，然后输入python:select interpreter：

按下回车，然后在所有版本中选择python环境，这里我选择我自己虚拟出来的一个python环境，大家也可以根据自己电脑的python环境自行选择，如下图：

接下来配置DeepSeek环境：

配置DeepSeek环境：点击右上角设置，在Models菜单中，勾选deepseek-r1和deepseek-v3：

这样我们就完成了cursor安装以及deepseek的配置，接下来，我们来验证一下，deepseek是否真的可以协助JoinQuant的策略代码。

7、JoinQuant策略编写：

我们通过Ctrl + I 可以打开对话栏：

点击图片中下拉项选择 DeepSeek-r1 模型：

输入指令

用python实现一个量化程序，采用巨宽的API，策略为:

1、首先计算:

(1)N日High的最高价HH, N日Close的最低价LC;

(2)N日Close的最高价HC，N日Low的最低价LL;

(3)Range = Max(HH-LC,HC-LL)

(4)BuyLine = Open + K1*Range

(5)SellLine = Open + K2*Range

2.构造系统

(1)当价格向上突破上轨时，如果当时持有空仓，则先平仓，再开多仓；如果没有持仓，则直接开多仓；

(2)当价格向下突破下轨时，如果当时持有多仓，则先平仓，再开空仓；如果没有持仓，则直接开空仓；

他会像人类一样进行思考，首先会分析需求，然后拆分任务，列出要点，然后编写策略，一切都遵循真实的软件工程的步骤，需求分析-概要设计-详细设计-编码：

在代码成功生成之后，只需点击界面右下角的“Accept all”，文件便会自动保存。接着，点击位于右上角的运行图标，我们会发现代码结构已经相当完整。然而，在Cursor中运行代码时可能会遇到报错情况，这通常是因为DeepSeek对函数参数的理解不够准确，或是使用了已经过时的API。

尽管当前的策略可能无法直接运行成功，但DeepSeek仍然是我们这些编程初学者的巨大福音。我们无需从零开始编写一个完整的策略，只需在DeepSeek生成的代码基础上进行适当的修改，这无疑能为我们节省大量的时间和精力。

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