------以下纯属AI科普，不构成投资方法建议------前面文章里我提到过“攒股收息”的投资方式。如果想看收益情况，除了可以直接用 AI（比如豆包之类的工具）计算外，现在也可以用 Python 脚本来模拟演算。
拿 招商银行 作为例子：假设每个月对这支股票投入 20 万元，连续买 10 个月（分开建仓的目的，是为了平滑成本，避免高点重仓）。在此过程中，将获得的 分红进行复投，然后测算十年的收益情况。
这种模拟可能对现实投资影响不大，但过程非常有意思。可以想象，如果你从 2015 年开始投入 200 万，按照这个方法投资，如今可能已经过上了“腰缠万贯”的生活。
我们可以用基于 Python（电脑语言） 的 Backtrader（脚本/库） 来模拟这个策略，测算 10 年后的累计收益和现金流情况。
在介绍具体方法之前，先说明一下 用 Backtrader 回测 和 直接用 AI 大模型测算 的区别：
- 直接用 AI 大模型 也能测算收益，但它通常是用 简单的复利公式，直接计算每年的现金流和复利结果。
- 用脚本/Backtrader 则是按照 历史 K 线数据，一根根模拟交易，更接近真实市场运行情况。它适合用来 验证策略稳健性、优化建仓节奏、复投方式和税收处理。（注意：因为过去的股价和股息率不一样，这种模拟并不是为了准确预测未来收益。）
可以把 Backtrader 想象成 A 股的“模拟沙盘”：你在上面练策略、测试规则，但不会真正买卖股票
首先，可以先选一个 AI 大模型，对话框输入如下 prompt：
想用 Backtrader 脚本做个 A 股策略回测，条件：招商银行股票2015年1月1日起每股每月定投 20 万，连续买入 10 个月，分红复投，连续持有 10 年，测算最终收益情况。把我当成傻瓜，一步步教我做。不要一次性把步骤说完，我说完成才进行到下一步。
之后，AI 就会一步步 引导你操作流程。
（Python的安装就不演示了，很简单可以叫AI查，写出来篇幅太长了，默认安装完毕）
（另外历史CSV数据整理准备也很麻烦，中间格式不对折腾了整整2个小时 在这里也不表了）
直观的看过和AI对话的过程，你会发现AI真正厉害的不是编程，是能让零基础普通人也可以轻松地编程。
提前准备工具：
①Python软件安装
下载地址：https://www.python.org/downloads/
(后面其实不需要打开执行程序，都是视窗键+R，CMD命令执行的)
②打开PC端的AI大模型 我用的是GPT
下面带红色箭头是我的指令或者是反馈（结果/报错）
-----------------分割线---------------------------------------分割线----------------------做回测会不会烧TOKEN（花钱）？
不会的。
Backtrader 是一个纯 Python 的本地回测/策略框架，它操作的是你本地或下载的历史行情数据，不调用任何在线 AI 或 GPT 接口。所以用它回测策略不会消耗你的 GPT Token，也不会消耗 API 调用额度。
烧 Token 的情况只会在两种场景发生：
- 调用在线 AI 服务：比如你把历史行情喂给 GPT/Claude/OpenAI API 做分析或策略生成，这才会消耗 Token。
- 云端策略回测服务：如果用类似 QuantConnect/Alpaca/聚宽 等云平台回测，它们可能有计算量或数据使用限制，也可能是收费的。
总结：在本地用 Backtrader 做回测，完全免费，不消耗任何 AI Token。
做这一期只是给没接触过的人科普，我也是头一次运行python脚本，实际好像这个脚本对于我来说没什么用处。下次有好玩或者好用的脚本我会再整理攻略的。
这个看起来很顺利，其实中间花了很长时间试错。
一个CSV文件格式不对整了我整整2个小时，深切感受到程序员为什么做几年都会秃头。
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