Bloomberg 将基于领域知识的 AI 编码助手引入 BQuant

Bloomberg 于 2026 年 10 月 28 日推出了 BQuant Assistant。这款对话式 AI 编码助手内置于该公司的 BQuant Desktop 和 BQuant Enterprise 产品中，Bloomberg 将其描述为一款基于特定领域知识的助手。根据公告，Bloomberg Terminal 订阅用户中的金融专业人士可以通过自然语言提示编写代码、构建动态应用，并加快金融数据分析工作流程。

Bloomberg 首席技术官 Shawn Edwards 表示，金融专业人士正面临规模日益庞大、结构愈发复杂的数据集；要将投资构想转化为可重复的分析，仍可能需要投入大量时间并掌握专业编码知识。他说：“BQuant Assistant 将由 AI 驱动的编码能力直接融入客户现有的投资策略构建工作流程，并结合 Bloomberg 对金融数据和量化工作流程的理解。”

Edwards 表示，这款助手旨在帮助每一位 BQuant 用户——从起草初始查询的投资组合经理，到构建多资产信号的量化工程师——将自然语言问题转化为可运行的代码、检索到的数据和可视化结果，使客户能够更轻松地在 BQuant 中测试和完善构想、构建投资策略。

BQuant Assistant 的功能

这款助手集成于 BQuant 开发环境中，将对话式 AI 引入 Python 环境，用户可在其中构建投资策略、仪表板并开展量化金融分析。Bloomberg 表示，它能够回答客户关于 BQuant 的问题、生成 Python 代码、协助用户通过 Bloomberg Query Language (BQL) 查询该公司的数据集、帮助用户调试并迭代完善工作，以及编写用于数据可视化的代码。

回答问题时，BQuant Assistant 还可以搜索 BQuant 帮助中心，并参考相关示例笔记本、程序库和操作指南。Bloomberg 表示，基于 BQuant 环境中的这些资料，助手能够针对用户的项目、工作流程和代码生成结合上下文的回答。该公司称，与通用编码助手相比，这种支持与金融数据分析的相关性更高。

该公司表示，用户可以生成 BQL 和 PyBQL 查询，以检索和分析 Bloomberg 的金融数据，涵盖股票、基金、固定收益、外汇、商品、指数、衍生品及其他资产类别。这些查询可调用超过 22,000 个字段，包括参考数据、定价、回报、衍生分析、基本面、估值、可持续金融数据、风险指标、预测和经济数据。

据公告，用户还可以针对股票、固定收益、外汇、商品、指数、交易所交易基金及其他资产类别创建用于筛选和投资范围的代码。用户可以询问有关 Bloomberg 程序库、BQuant 工作流程和面向客户的产品文档的问题，也可以讨论金融概念，同时生成代码，以实现适合特定工作流程的模型或技术。

对于数据可视化工作，Bloomberg 表示，这款助手可以推荐可视化方式，并使用 Plotly 和 Jupyter Widgets 等开源程序库生成代码。用户还可以选中现有代码并请助手加以解释；该公司称，这有助于用户在实际工作中提升 Python 知识。

沙盒中的操作须经批准后执行

除了提供建议，BQuant Assistant 还可以在获得用户批准后，直接在用户的 BQuant 沙盒当前项目中插入并运行代码。Bloomberg 表示，这种设计让工作可以在同一环境中完成，不必让用户在提出问题和根据答案采取行动之间切换上下文。该公司称，用户始终可以完全掌控这些操作，因为助手会标明每项拟执行的操作，并在读取或写入笔记本之前征求批准。在当前活动笔记本中插入、运行、调试和迭代完善 PyBQL 或 Python 代码，都必须经过这一批准步骤。

可用时间及此前公布的 AI 产品

Bloomberg 表示，此次推出是该公司近期一系列 AI 解决方案公告的延续；这些方案旨在帮助投资者及其所在公司从 Bloomberg 的金融数据中获取更多价值。公告列举的产品包括 Bloomberg Terminal 上的ASKB 这款对话式人工智能界面，以及 Enterprise Model Context Protocol (MCP)。该公司将后者描述为 Data License Plus (DL+) 的 AI 访问层；DL+ 是其新一代 Data License 产品。

该公司表示，BQuant Enterprise 计划于 2026 年 10 月底全面开放使用，BQuant Desktop 则计划同期启动有限范围的测试版。