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

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、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着提示词的变化而发生变化。 内容目录 一、国产AI-IDE介绍............................................................................41.1国产AI-IDE呈现百花齐放态势............................................................41.2国产AI-IDE基础项目比较................................................................41.3国产AI-IDE基础功能测试................................................................5二、国产AI-IDE复杂任务评测....................................................................52.1Parquet文件数据分析...................................................................62.2国金证券研究所官网爬取.................................................................72.3 A股市场择时回测框架...................................................................9三、国产AI模型测试...........................................................................113.1Parquet文件数据分析..................................................................113.2国金证券研究所官网爬取................................................................133.3 A股市场择时回测框架..................................................................14四、AI-CLI工具介绍...........................................................................154.1 AI-CLI工具基础介绍...................................................................154.2国内外AI-CLI工具的发展...............................................................164.3 AI-CLI基础功能介绍与比较.............................................................164.4 AI-CLI的命令行调用与交互模式.........................................................174.5 CLI功能介绍（以kimi为例）...........................................................184.6 CLI高级使用方法介绍..................................................................19五、CLI工具复杂任务评测......................................................................195.1Parquet文件数据分析..................................................................195.2国金证券研究所官网爬取................................................................215.3 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-IDE基础能力比较...............................................................5图表4：Trae+DeepSeek-V3.1-Terminus执行数据分析任务结果.......................................6图表5：CodeBuddy+DeepSeek-V3.1-Terminus执行数据分析任务结果..................................6图表6：Qoder+Performance执行数据分析任务结果.................................................7图表7：不同AI-IDE执行Parquet文件数据分析的结果对比.........................................7图表8：Trae+DeepSeek-V3.1-Terminus执行网络爬虫结果...........................................8图表9：CodeBuddy+DeepSeek-V3.1-Terminus执行网络爬虫结果......................................8图表10：Qoder+Performance执行网络爬虫结果....................................................8图表11：不同AI-IDE执行国金证券研究所官网爬取的结果对比......................................8 图表12：Trae+DeepSeek-V3.1-Terminus执行数据分析任务结果......................................9图表13：CodeBuddy+DeepSeek-V3.1执行数据分析任务结果.........................................10图表14：Qoder+Performance执行数据分析任务结果...............................................10图表15：不同AI-IDE执行A股回测平台搭建的结果对比...........................................10图表16：DeepSeek-V3.1-Terminus+Trae执行数据分析任务结果.....................................11图表17：Minimax-M2 + Trae执行数据分析任务结果...............................................12图表18：Minimax-M2 + Trae执行数据分析任务结果...............................................12图表19：不同AI-IDE执行Parquet文件数据分析的结果对比.......................................12图表20：DeepSeek-V3.1-Terminus+Trae执行国金证券研究所官网爬取任务结果.......................13图表21：Minimax-M2 + Trae执行国金证券研究所官网任务结果.....................................13图表22：Minimax-M2 + Trae执行国金证券研究所官网任务结果..............