【国金证券】大模型赋能投研之十五：国产大模型编程辅助投研方案全方位评测-251230（26页）.pdf

1、 敬请参阅最后一页特别声明 1 随着大模型技术的爆发，2025 年已然成为国产 AI 编程工具（AI-IDE）的崛起之年。在金融数据分析与量化投研这一特定领域，代码生成的准确性、逻辑推理的深度以及工程落地的效率，直接决定了投研生产力的上限。本报告立足于这一背景，选取了字节跳动 Trae、腾讯 CodeBuddy、阿里 Qoder 等主流国产 IDE，以及 DeepSeek、Minimax 等国产大模型，针对 Parquet 大数据分析、金融网页爬取及 A 股回测框架搭建这三大核心量化场景进行了系统性测评，旨在探寻当前最佳的自主可控解决方案。在 AI-IDE 的横向对比中，Trae 在交互体验上

2、表现优异，其 Agent 模式能够精准理解用户意图并拆解复杂任务，引导式的开发流程顺滑自然，极大地降低了上手门槛。CodeBuddy 在处理复杂工程任务时的稳定性稍显不足。相比之下，Qoder 作为国际版工具，凭借更强的底层模型能力（Performance 模式），在代码生成的质量与数据分析的稳健性上略胜一筹，特别适合对产出结果有极高要求的专业场景。为了剥离工具本身的影响，报告进一步在统一环境下对大模型内核进行了硬核测试。结果显示，DeepSeek-V3.1 在金融量化场景下展现出了“断层式”的领先优势。在难度最高的“A 股回测框架搭建”任务中，DeepSeek 是唯一能够完整跑通从数据读取、

3、策略构建到绩效计算全流程的模型。相比之下，Minimax 和 Kimi 虽然在文档生成等方面表现尚可，但在核心策略逻辑的撰写上均出现了错误，且在可视化环节普遍无法自动修复中文字体乱码问题。视线转向更具极客精神的命令行（CLI）工具，这是实现量化流程自动化（如自动清洗数据、定时跑策略）的关键环节。目前的国产 CLI 工具，如 Kimi CLI 和 CodeBuddy CLI，虽然已具备基础雏形，但在动态数据抓取和复杂任务链的控制上仍显稚嫩，尚处于追赶阶段。相比之下，海外的 Claude Code 凭借极高的执行稳定性、深度的代码理解力以及成熟的生态，依然是目前实现高度自动化工作流的标杆工具。综上

4、所述，如果考虑使用国产编程工具的情况下，当前的量化研发最优解是：选取 DeepSeek 作为编程大模型，IDE端根据对“交互体验”或“代码质量”的偏好选择 Trae 或 Qoder，而在命令行自动化环节，Claude Code 仍是当下的首选工具，国产 CLI 仍需进一步迭代优化。以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，历史规律不代表未来；在市场环境发生变化时，模型存在失效的风险；策略依据一定的假设通过历史数据回测得到，当交易成本或其它条件改变时，可能导致策略收益下降甚至出现亏损；大模型输出的内容存在一定的随机性和准确性风险；本文所提炼的观点，基于一定的提示词产生，大语言模型输出的结果可能随

5、着提示词的变化而发生变化。金融工程专题报告 敬请参阅最后一页特别声明 2 内容目录内容目录 一、国产 AI-IDE 介绍.4 1.1 国产 AI-IDE 呈现百花齐放态势.4 1.2 国产 AI-IDE 基础项目比较.4 1.3 国产 AI-IDE 基础功能测试.5 二、国产 AI-IDE 复杂任务评测.5 2.1 Parquet 文件数据分析.6 2.2 国金证券研究所官网爬取.7 2.3 A 股市场择时回测框架.9 三、国产 AI 模型测试.11 3.1 Parquet 文件数据分析.11 3.2 国金证券研究所官网爬取.13 3.3 A 股市场择时回测框架.14 四、AI-CLI 工具介

6、绍.15 4.1 AI-CLI 工具基础介绍.15 4.2 国内外 AI-CLI 工具的发展.16 4.3 AI-CLI 基础功能介绍与比较.16 4.4 AI-CLI 的命令行调用与交互模式.17 4.5 CLI 功能介绍（以 kimi 为例）.18 4.6 CLI 高级使用方法介绍.19 五、CLI 工具复杂任务评测.19 5.1 Parquet 文件数据分析.19 5.2 国金证券研究所官网爬取.21 5.3 A 股市场择时回测框架.22 总结.24 风险提示.25 图表目录图表目录 图表 1：国产 AI-IDE 的公司分布.4 图表 2：AI-IDE 特性对比.4 图表 3：不同 AI