前言¶
在投研类 Agent 应用里，经常要回答这类问题：每月固定投入一笔钱买 ETF，到期大概有多少？如果过去某段时间按这个策略执行，收益如何？想达到某个目标金额，每期该投多少？这些问题用自然语言让模型”算一下”，结果往往不可靠；而把计算逻辑写死在代码里，又不够灵活。下面介绍的这个 Skill，就是把这类 ETF 定投测算标准化成可调用的能力，让 Agent 按统一口径完成测算。
这是什么¶
星耀数智ETF定投计算器skill，由中国银河证券发布，属于 enterprise 来源、professional 分类的 Skill。它面向 ETF 定投场景，提供正向测算、历史回测、目标反推三类测算能力，解决的是”测算口径不统一、每次重新写计算逻辑”的问题。当前版本 1.0.3。
Skill 坐标为 @org-rwhv0nty/ad-etf-dca，托管在 SkillHub 上，官方地址见文末。
核心功能¶
根据官方简介，该 Skill 支持以下三类测算场景：
- 正向测算：已知每期投入金额、年化收益、投资期限等参数，推算定投结束时的大致结果。
- 历史回测：按既定策略，对历史区间内的定投进行回溯测算。
- 目标反推：已知目标金额，反推每期投入金额、所需年化收益或投资期限。
需要注意的是，资料中只给出了功能概述，未披露具体计算模型、费率假设和数据源细节。若用于对客或合规场景，建议先向出品方确认口径。
安装与启用¶
该 Skill 以通用 SKILL.md 格式提供，坐标为 @org-rwhv0nty/ad-etf-dca，托管地址：
https://api.skillhub.cn/org-rwhv0nty/ad-etf-dca
SkillHub 页面地址：
https://www.skillhub.cn/skills/org-rwhv0nty/ad-etf-dca
需要留意两点：
- 该 Skill 带有
requires_api_key=true标签，使用时可能需要 API Key，具体获取方式见官方页面说明。 - 已抓取资料中未给出具体的安装命令或编辑器配置步骤（如 CLI 安装命令、Cursor / Claude Code 的配置方式），本文不做推测。各客户端的安装方式以官方页面为准。
典型用法¶
资料中未提供逐条的调用示例，以下用法基于官方简介归纳，参数名以实际调用时为准：
- 正向测算：给出每期投入金额、年化收益、投资期限，请 Agent 调用该 Skill 计算期末结果。
- 历史回测：指定回测区间，请 Agent 按定投策略回溯测算历史表现。
- 目标反推：给出目标金额，请 Agent 反推每期投入、年化收益或期限中的一项，其余作为约束。
调用前建议先确认 Skill 返回结果中包含的字段含义，以及是否区分”年化收益为固定假设”与”历史实际收益”两种情况。
适用场景与注意¶
适合的场景：需要批量、口径一致的 ETF 定投测算；需要把测算能力封装进投研类 Agent；需要正向测算与目标反推配合使用的规划类对话。
需要注意的限制：
- 测算口径依赖出品方的假设与数据源，资料未公开细节，对外使用前应核实。
- 历史回测不代表未来收益，结果不能直接作为投资建议。
- 带 API Key 要求，接入前需确认密钥管理方式。
- 当前版本 1.0.3，属于较早迭代，后续接口或口径如有调整，以官方更新为准。
结尾¶
这个 Skill 的价值在于把 ETF 定投的正向测算、历史回测、目标反推统一成一套可被 Agent 调用的口径，免去每次手写计算逻辑。如果你的 Agent 需要做定投类测算，可以从官方页面接入并核对参数说明。
官方地址：https://api.skillhub.cn/org-rwhv0nty/ad-etf-dca
