不会熟练编程，也可以先把研究规则写清楚，再让图表 Agent 辅助生成 Pine 草稿。但「自然语言写策略」不是「无需理解规则就能自动交易」：生成、编译、历史运行与有效性验证是四个不同步骤。
写一份可检验的需求
说明标的市场、周期、使用的价格或指标、入场条件、退出条件和仓位假设。例如「在日线中解释 20 与 50 周期均线交叉的规则」比「帮我写高胜率策略」更明确。
把模糊词翻成可观察条件。若你自己无法说明「放量」「强势」的具体定义，应先讨论定义，不急着生成代码。
草稿生成与编译试跑
观潮 Plus 可通过图表 Agent 生成 Pine 指标或策略草稿，使用 Agent 额度。草稿会经过观潮引擎编译试跑，并呈现可运行性或错误信息。
这里的试跑可能使用合成数据，目的在于检查代码执行，不是检验某只股票的历史收益。通过编译后，是否导入编辑器、运行当前历史数据或保存由用户决定。
先检查规则有没有被改写
读清每条条件、参数默认值、仓位和离场方式。AI 可能把你的含糊描述转换成了另一组假设，必须逐项核对；遇到不支持函数，不应绕过报错假装已实现。
不会读代码时，可以要求 Agent 逐行解释，并用一两个可手工核查的历史触发点对照。解释合理仍不代表结果正确。
用历史与样本外验证
确认标的、周期、复权与成本，再运行历史回测。检查成交时序、交易明细和未模拟的市场规则；参数优化之后另留样本外区间，避免持续对同一数据调参。
最终保留需求、源码版本、数据设置与失败案例。观潮不执行实盘订单，这套流程的产物是可复查的研究记录。
本文仅供学习研究，不构成投资建议或收益承诺。