引言/导读
谷歌近期发布了其最新的Gemini 3模型及其配套的智能体式集成开发环境（agentic IDE），即 Antigravity。这一工具不仅被设计为下一代编程辅助，更被赋予了控制浏览器和执行复杂任务的能力，将AI的能力从代码生成推向了自主研究的新阶段。
本文将深入分析这一AI技术如何彻底颠覆算法交易（algo trading）的研究流程。我们将通过具体的实验案例，展示Antigravity如何在无需人工干预的情况下，完成策略编写、指标调整、回测执行、结果分析，乃至根据效果自主决定是否回滚代码的完整闭环流程。对于追求效率和前沿技术的开发者、产品经理和量化爱好者而言，这不仅仅是一个新的工具，它预示着AI代理正在成为真正独立的研究伙伴。
革命性的AI开发环境：Antigravity的定位与优势
谷歌发布的Antigravity IDE是本次量化研究自动化的核心载体。它集成了Gemini 3的强大能力，旨在提供超越传统IDE的智能体验。
智能体（Agentic）开发环境的核心能力
Antigravity最引人注目的特性是其“智能体式”的能力。它超越了简单的代码补全或重构，具备两大关键能力：
代码控制与修改：Antigravity可以直接根据用户的指令，在IDE内对量化策略文件进行精确的修改、编写和维护。浏览器自动化（Browser Automation）：Antigravity可以控制浏览器，执行复杂的网页操作，例如登录量化回测仪表板、选择策略、设置回测参数并点击运行按钮。视频强调，Antigravity在浏览器控制方面的表现优于其竞争对手。
免费与效率：对标Cursor的竞争优势
在当前AI编程工具的竞争格局中，成本与可及性是重要的考量因素。
成本优势：目前，Antigravity和相关的Gemini 3能力是完全免费的。与之形成对比的是，另一款流行的AI IDE——Cursor，如果要使用大量的Token，用户可能需要支付高达每月200美元的费用。模型选择与速度：Antigravity集成了多种模型，包括目前最智能的 Gemini 3 Pro High 版本，但为了提高测试速度，实验选择了Low设置，因为这已足够完成任务且速度显著更快。此外，该环境还提供了对 Claude 4.5 的无限访问权限，并且测试证明其运行效果良好。初始摩擦：尽管功能强大，但用户在初期可能会遇到一些设置问题，例如导入Cursor的快捷键设置时可能需要手动更改。同时，由于发布时间较新且处于高流量运行状态，在处理AI任务时，Antigravity有时会显得比Cursor稍慢。
搭建AI量化研究工作流：技术栈与配置
为了将Antigravity应用于算法交易，需要预先进行特定的技术环境配置，确保AI能够理解量化代码的语境并执行回测操作。
关键技术堆栈：Jesse框架与Conda环境
该研究工作流的核心是Jesse，一个基于Python的算法交易框架。
项目生成：用户需通过特定命令生成一个新的Jesse项目。环境依赖：确保IDE运行在正确的Conda环境中，以保证使用正确的Python版本和依赖库来执行Jesse的命令。
“喂养”模型：自定义指令的导入
为了让大语言模型（LLM）的输出专门针对量化交易需求，进行准确的Python代码编写，自定义指令（Custom Instructions）的导入至关重要。
指令来源：实验使用了开源的、针对量化交易定制的指令文件（
instructions.mmd
agents.md
从策略生成到回测验证：AI的初步实战
实验的第一阶段旨在测试AI编写、修改和执行简单量化策略的能力。
快速生成“金叉策略”
研究者首先要求Antigravity编写一个“金叉策略”（Golden Cross Strategy），这是量化交易中最基础的趋势跟随策略之一。
策略定义：AI定义了周期为50的短期移动平均线和周期为200的长期移动平均线。代码质量：AI生成的代码非常精确，它不仅定义了交叉逻辑，还包括了仓位管理（position sizing）和当条件不再满足时清算当前头寸的逻辑，代码被评价为“完美”。回测结果：在BTC/USDT、15分钟时间周期、两个月的测试期内，策略运行顺利。
净收益（Net Profit）：22%。最大回撤（Max Drawdown）：-1%。夏普比率（Sharpe Ratio）：3。
初步优化尝试：ADX指标的引入
随后，实验要求AI对策略进行优化，目标是减少在震荡市（ranging markets）中的交易次数，因为策略发出的交易信号过多。
优化指令：为策略添加一个过滤器，使其不在震荡市中交易。AI执行：AI正确地定义了ADX指标（Average Directional Index，趋势强度指数），并将该条件添加到了开仓逻辑（
should_long
终极测试：AI自主研究与代码回滚的闭环
最关键的测试是验证Antigravity是否能真正成为一个自主的研究员，具备“尝试、回测、评估、回滚”的完整闭环能力。
任务定义与环境配置
研究者清除了之前的对话，并给出了一个复杂的、包含多步逻辑的指令：
核心指令：添加ADX过滤器，然后打开浏览器并运行回测。评估与决策：如果结果有所改善，则保留更改；如果没有，则移除过滤器。环境信息：必须提供仪表板的URL和默认密码（“test”），以便AI能够进行浏览器自动化操作。
浏览器自动化与实时控制
AI智能体接收指令后，启动了自主导航和操作流程。
过程表现：智能体开始在浏览器内导航，并输入了密码进行登录。当智能体控制浏览器时，IDE内会有蓝色高亮作为提示。回测执行：智能体在仪表板上选择了“test one”策略，设置了参数，并点击了重新运行（rerun）按钮。
智能决策与结果回滚
智能体读取了回测结果，并根据预设的“改进则保留”的条件进行了分析与决策。
数据分析：ADX过滤器成功地将交易次数从38次减少到了14次。盈利对比：然而，净收益显著恶化，从原来的22%降至-4%。智能回滚：根据指令要求“只保留改进结果”，智能体判定结果恶化，并立即执行了代码回滚操作，将文件恢复到添加ADX过滤器之前的状态。
结论：Antigravity成功完成了这项复杂的闭环任务，证明其具备自主进行量化研究的能力。
深度分析与洞察：AI代理对量化交易的范式转变
视频展示的功能不仅仅是技术上的炫技，它标志着AI工具在专业领域的应用正在发生质的飞跃。
1. 开发者范式的转变：从编码工具到研究伙伴
传统的AI编程工具（如GitHub Copilot、早期的LLM IDE）充当的是“高级代码补全器”，它们帮助人类更快地编写代码。而Antigravity代表的“智能体式IDE”则完成了向“自主研究伙伴”的转变。
增量价值：AI代理现在能够理解复杂的、跨软件的、有条件的指令（例如：“尝试一个新条件，如果效果不好就撤回”）。这使得人类可以将那些耗时且重复的“尝试-失败-调整”的循环任务委托给AI。时间复用：正如视频中所指出的，用户可以在夜间让AI运行二三十分钟，测试上百种不同的指标组合或参数设置。这种并行研究的能力极大地提高了效率，相当于将个人的研究能力乘以了N倍。
2. 免费策略与算力战争：谷歌的生态布局
Antigravity在功能上对标Cursor，但在成本上选择了完全免费的策略，这并非偶然。
吸引开发者：通过提供免费、强大的工具（包括对Gemini 3 Pro和Claude 4.5的访问），谷歌正在迅速吸引AI领域的开发者和量化工程师进入其生态系统。数据护城河：当开发者在Antigravity中使用Gemini 3进行量化研究时，每一次成功的测试、失败的回滚、以及策略调整的逻辑，都可能成为未来改进模型和Agentic能力的宝贵数据。这是一种典型的“以免费工具换取生态和数据反馈”的战略。
3. 对量化领域的影响：研究门槛的降维打击
对于小型量化团队或个人开发者而言，AI代理的自主研究能力是对现有量化研究模式的巨大冲击。
降低技术门槛：AI可以处理许多繁琐的、需要手动操作的步骤（如代码修改、环境部署、回测配置），使得非专业编程背景的人也能更快地验证交易理念。加速创新：通过快速迭代和回滚，AI可以帮助研究员更有效地筛选出有前景的策略方向。以往需要数小时甚至数天完成的参数寻优和指标组合测试，现在可以在短时间内完成。这加速了从概念到实际策略部署的速度。
总结与展望
谷歌的Antigravity IDE配合Gemini 3模型，通过实际案例验证了其在算法交易研究自动化上的革命性潜力。它不仅能够精确地编写代码和管理仓位，更能通过浏览器自动化实现对回测流程的完整控制，并基于结果自主进行智能决策和代码回滚。
目前该工具完全免费且功能强大，但可能在速度和用户体验的细节上仍有改进空间。然而，AI代理能够自主地执行闭环研究任务这一事实，已经为未来的量化交易和软件开发领域描绘了一个清晰的蓝图：AI不再只是我们的助手，它正在成为我们的研究主管。
未来，随着Agentic IDE的普及和性能的提升，量化研究的竞争将不再是简单的编码速度的竞争，而是谁能更有效地向AI代理提出复杂的、有价值的研究假设的竞争。
一个发人深省的问题是：当AI可以不眠不休地测试上百种策略组合时，人类研究员的核心价值和定位又将是什么？
要点摘要
核心工具：谷歌的Antigravity（智能体式IDE）和 Gemini 3 Pro 模型。核心功能：具备浏览器自动化能力，可控制Jesse回测仪表板，实现跨软件操作。成本优势：目前完全免费，且提供对Claude 4.5的访问，成本上对Cursor形成挑战。闭环研究：成功实现了“添加ADX过滤器 -> 浏览器回测 -> 发现净利润恶化（22% -> -4%）-> 自主回滚代码”的完整智能研究闭环。效率潜力：AI能够自主进行复杂的测试，这意味着用户可以设置AI进行“一夜研究”，从而极大提升效率和策略发现的可能性。技术栈：使用Jesse Python框架和自定义指令来适配量化交易需求。
原始视频：https://youtu.be/ypFG006G4WQ?si=i4JA5dEyUTNZI7EK
中英文字幕：【谷歌Gemini 3与Antigravity：AI如何实现量化交易研究的“智能闭环”】
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