人工智能模型能帮助写程序，那要完成简单统计的活自然更不在话下。针对果仁系统默认统计数据之外的一些统计的活，可以撂给人工智能模型来处理。分享一个简单的应用例子，抛砖引玉，期待果友开发出更丰富更高阶的玩法。
示例：
- 问题
计划对策略进行大盘择时风控管理，加入大盘择时后，原策略实现了在不同时间下的动态仓位管理。
但果仁默认系统下的策略回测结果里，并没有关于择时触发了多少次、择时触发收益为正的次数、为负的次数等统计。而这些数据是评判择时指标是否有效、拟合风险是否过高的关键参考依据。
- 利用Kimi获取这些统计数据
将策略的“历史持仓详情”复制-粘贴到kimi.ai, 在数据末提出要求“请帮我统计出持股仓位大于0%时的总次数；及持股仓位大于0%时对应的本期收益为正的总次数、收益为正时对应的本期收益最大值、最小值和平均值；及持股仓位大于0%时对应的本期收益为负的总次数、收益为负时对应的本期收益最大值、最小值和平均值”
kimi给出的最终结果：
计算结果：
持股仓位大于0%的总次数：47次（根据提供的数据，共有47条记录的持股仓位不是“0.00%”）
持股仓位大于0%且本期收益为正的次数：23次
- 本期收益最大值：44.09%（对应的记录为序号1890）
- 本期收益最小值：0.01%（对应的记录为序号2053和2229）
- 本期收益平均值：约9.38%（根据23次正收益记录计算的平均值）
持股仓位大于0%且本期收益为负的次数：24次
- 本期收益最大值（负值的最大绝对值）：-1.72%（对应的记录为序号2065）
- 本期收益最小值（负值的最小绝对值）：-0.00%（对应的记录为序号2221和2502，实际为0.00%，但在此上下文中视为负收益的最小值）
- 本期收益平均值：约-5.43%（根据24次负收益记录计算的平均值）
