前言¶

做量化研发的同行常遇到一个断点：策略逻辑写在研究环境里，数据查询、回测、模拟实盘分散在不同页面和脚本之间。聚宽量化（JoinQuant）这个 Skill 的思路是把这些能力包成 Agent 可直接调用的技能，让模型在对话里完成数据查询、事件驱动回测和在线研究。下面介绍它的定位、已核实的能力，以及启用前需要确认的事项。

这是什么¶

一句话定位：聚宽量化交易平台 Skill，提供 A 股、期货、基金数据查询，事件驱动策略回测，支持在线研究与模拟实盘。

来源与归属：来自 enterprise 来源，分类为 professional，发布者为 RealQ，版本 1.0.0。坐标是 @org-eyw2ohcx/coderwpf-joinquant-102。

解决什么问题：把聚宽平台上的数据与回测能力暴露给 Agent，减少在研究环境、回测页面和本地脚本之间来回切换的成本。

核心功能¶

根据已抓取的 SkillHub 资料，已核实的能力包括：

1、A股、期货、基金数据查询。
2、事件驱动策略回测。
3、支持在线研究。
4、支持模拟实盘。

资料中没有给出更细的能力清单，例如具体函数名、数据字段、回测频率、交易成本参数，本文不展开。

安装与启用¶

已抓取资料未提供安装命令、目录约定或配置字段。官方地址如下，安装与启用步骤以该页面为准：

https://api.skillhub.cn/org-eyw2ohcx/coderwpf-joinquant-102

SkillHub 页面地址：

https://www.skillhub.cn/skills/org-eyw2ohcx/coderwpf-joinquant-102

标签信息为 requires_api_key=false，资料未说明是否仍需要聚宽账号、Token 或平台授权。启用前建议先打开官方页面确认，不要按经验假定免配置。

典型用法¶

已抓取资料只包含简介，没有提供可复现的官方示例，因此本文不构造调用示例。如果要验证能力，建议按以下顺序做：

1、打开官方页面，确认 Skill 的输入参数、输出格式和授权方式。
2、在一个可控会话里先做单条数据查询，确认返回结构和时区、复权等细节。
3、再跑一次小资金、短区间的回测，核对成交、费率和基准口径。
4、最后再尝试模拟实盘相关能力。

适用场景与注意¶

适合：需要 Agent 帮忙查 A股、期货、基金行情或净值，跑事件驱动策略回测，做在线研究和模拟实盘验证的开发者。

注意：

1、评分、下载、安装数来自 SkillHub 页面资料，使用前应以官方页面当前数据为准。
2、requires_api_key=false 不等于不需要平台账号或数据权限，需以官方说明为准。
3、回测结果依赖数据质量、交易成本假设和滑点模型，不能直接当作实盘收益预期。
4、该 Skill 偏专业分类，调用结果涉及金融数据，建议在受控环境里先验证，再接入自动化流程。

结尾¶

聚宽量化（JoinQuant）的价值在于把聚宽平台的数据查询、事件驱动回测、在线研究和模拟实盘能力收进一个 Agent Skill 里，减少研究流程中的手工切换。如果手头工作围绕 A 股、期货、基金的策略研究，值得先按官方页面验证一遍。

官方地址：https://api.skillhub.cn/org-eyw2ohcx/coderwpf-joinquant-102