报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 以长流程量化因子回测工作为例，比较Claude Code（底层使用Deep Seek V4 pro）和使用Composer2的Cursor平台在量化研究辅助工作中的表现 [5][8] - 两个平台定位差异明显，Cursor适合研究人员有明确需求只需按部就班执行的场景，Claude适合开放式研究 [5] - 在量化研究工作里目前不能未检查直接使用AI代码的结果，Deep Seek V4在金融领域尤其是量化研究上还需更多Skill支撑 [5] 根据相关目录分别进行总结 Deep Seek V4推出，代码能力提升助力量化研究工作 - 2026年4月24日Deep Seek正式推出V4版本，提升上下文长度并针对Claude Code等平台优化，代码能力提升 [8] - 以Claude Code底层大模型使用Deep Seek V4 pro尝试量化研究辅助工作，与Cursor平台对比 [8][9] 长流程量化因子回测工作 Cursor的数据提取和回溯工作 - 完成行情数据和因子库数据提取，自主放弃2个因子数据，在6个因子里构建根据因子IC绝对值取4个因子的方式 [19] - 策略因因子表现不佳取得负超额收益，未进一步改进 [19] - 计算结果中中证500指数年度收益有误，经指出后很快改正 [23][25] Claude的表现：更具有主动性 - 速度领先，2小时给出计算结果，先给出完整工作框架 [26] - 主动计算因子单因子绩效、测算因子相关性，以ICIR加权构建策略，策略构建和因子绩效考察能力强于Cursor [37] - 对中证500指数分年度计算有误，提示两次才修正，未准确执行命令，只选取2018 - 2025年数据测算 [39] - 数据细节处理有错误，如剔除无行情信息股票、剔除缺失因子值股票，处理方式不如Cursor合理 [45][47] 小结 - Deep Seek V4在投研工作完成度好，Claude能给出完整研究和工作流框架，超长上下文保障长流程任务不偏离 [49] - 两者差异体现在定位上，Cursor以完成交代任务为目标，Claude可独立构建研究框架 [49][50] - 数据计算都有问题，指数增强框架下Cursor数据处理更合理，量化研究不能未检查直接使用AI代码结果 [50]