WorkBuddy + 掘金量化：零代码搭建AI量化交易信号推送系统

作为一个个人量化交易爱好者，我一直在探索如何用最低成本实现自动化交易监控。最近用 WorkBuddy 配合掘金量化（MyQuant）和本地 AI，搭了一套全自动的股票信号推送系统。全程没写复杂代码，WorkBuddy 帮我搞定了 80% 的工作量。

这篇文章记录完整流程，希望能帮到同样在折腾量化交易的你。

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│ 掘金量化SDK │───▶│ WorkBuddy AI │───▶│ Server酱 │
│  (行情+策略) │    │  (信号分析)   │    │ (微信推送) │
└─────────────┘    └──────────────┘    └──────────┘
       │                  │                  │
       └──────────────────┴──────────────────┘
                          │
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                   │  本地Ollama  │
                   │ (AI推理引擎) │
                   └─────────────┘

这台迷你主机跑本地 AI 模型完全够用，功耗还低，24 小时开着也不心疼电费。

第一步：用 WorkBuddy 搭建本地 AI 环境

1. Ollama 安装和环境配置 2. 模型存储路径迁移到 

（C 盘空间宝贵） 3. 开机自启服务配置 4. API 接口测试和防火墙规则

掘金量化是国内免费的个人量化平台，Python SDK 很完善。让 WorkBuddy 帮我：

# WorkBuddy 自动生成的策略框架
from gm.api import *

def init(context):
    # 订阅沪深300成分股
    context.symbols = get_constituents('SHSE.000300')
    subscribe(symbols=context.symbols, frequency='1d')

def on_bar(context, bars):
    # B+C策略：突破+回调信号检测
    for bar in bars:
        if check_breakout(bar) and check_pullback(bar):
            # 生成交易信号
            signal = generate_signal(bar)
            send_wechat_alert(signal)

用 WorkBuddy 一句话就完成了 Server酱 的接入配置：

WorkBuddy 自动处理了 API 对接、定时任务和消息格式化。现在每天早上开盘前和午间休市，我都能在微信上收到信号汇总。

最妙的是本地 AI 的介入。我用 Ollama 跑了 qwen2.5 模型，让 WorkBuddy 写了一个分析模块：

每日盘后自动拉取持仓股票数据

通过微信推送个性化的操作建议

相当于请了一个 24 小时不休息的 AI 分析师。

: WorkBuddy 帮我找到了 WSL2 绕行方案，并自动配置了存储路径 2. 

: 目前还没完美解决，但 WorkBuddy 给出了几种替代方案 3. 

: qwen2.5 在 32GB 内存下跑得很流畅，deepseek-r1 系列推理质量更高但更吃资源

目前这套系统已经稳定运行了两周：

下一步计划用 WorkBuddy 开发一个 Web 看板，支持 PC 和手机两端访问，实时展示策略信号和 AI 分析结果。

WorkBuddy 最大的价值不是"帮你写代码"，而是

。量化交易的难点从来不是代码本身，而是环境搭建、工具链整合和策略迭代。WorkBuddy 就像一个经验丰富的搭档，帮你搞定那些繁琐但必须做的事。

如果你也在折腾量化交易，强烈推荐试试 WorkBuddy + 掘金量化的组合。全程零费用，效果出乎意料。

#WorkBuddy #掘金量化 #量化交易 #本地AI #Ollama

用WorkBuddy + 掘金量化 + 本地AI，零代码搭建全自动股票量化交易信号推送系统。覆盖Ollama部署、策略框架、微信推送全流程。

前端

后端

零代码搭建AI量化交易系统：WorkBuddy+掘金量化实现自动股票信号推送。无需编程，通过WorkBuddy AI分析掘金量化数据，自动推送交易信号到微信。适合个人投资者低成本搭建量化交易监控系统，80%工作由WorkBuddy完成，轻松实现自动化交易决策。

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