前言¶

做量化研究时，常见的问题是策略想法和实际验证之间缺少稳定通道：选股范围要维护，因子口径要统一，策略保存和回测结果要能复盘。下面介绍的「禄得量化投研」是一个面向这类需求的 Agent Skill，适合在用户明确要求编写或修改禄得策略、构建因子或标的池、保存策略或分析回测时启用。

这是什么¶

禄得量化投研是禄得网（https://next.lude.site）旗下的 AI 投研产品，属于 SkillHub 上的 professional 分类 Skill，坐标为 @lude/lude-quant，版本 0.0.1，来源 enterprise，发布者为禄得网。它解决的问题是：把股票、可转债、基金的量化策略设计、自定义因子表达式、标的池管理、历史选标和回测验证纳入同一套可被 Agent 执行的工作流。

核心功能¶

根据已抓取资料，该 Skill 的能力边界包括：

• 量化策略设计：面向股票、可转债、基金。
• 自定义因子表达式：用于构建和调整因子口径。
• 标的池管理：维护策略可操作的标的范围。
• 历史选标：按策略或因子条件回顾历史标的。
• 回测验证：保存策略并分析回测结果。

安装与启用¶

已抓取资料中只给出了官方地址和页面信息，没有提供可直接核对的安装命令、Skill 目录路径或配置字段。因此这里不写未经验证的命令，避免误导。

官方地址为：https://api.skillhub.cn/lude/lude-quant
SkillHub 页面为：https://www.skillhub.cn/skills/lude/lude-quant

启用时以「禄得量化投研」或坐标 @lude/lude-quant 在 SkillHub 中定位。是否支持 Cursor、Codex CLI、Claude Code 的具体差异，现有资料没有分别说明，需要在实际安装页面确认。

典型用法¶

现有资料没有给出可复现的官方示例，因此这里只列出可对应到 Skill 能力的请求方式，具体参数和返回结构需以官方页面或运行时说明为准。

1、请求编写或修改禄得策略，例如指定股票、可转债或基金范围，并说明策略条件。
2、请求构建自定义因子表达式，并说明因子口径、计算字段和筛选方向。
3、请求维护标的池，例如新增、剔除或复核标的。
4、请求执行历史选标，并限定时间区间和标的类型。
5、请求保存策略并分析回测，说明需要比较的收益、风险或交易指标。

适用场景与注意¶

适合需要把量化研究流程拆成可执行步骤的用户：先明确标的池，再定义因子或策略，最后做历史选标和回测验证。也适合需要反复修改策略条件并保留复盘结果的场景。

需要注意，现有资料只覆盖产品定位、能力范围和发布信息。评分、下载量、安装量、标签 requires_api_key=false 等信息以 SkillHub 页面实时展示为准；其中 requires_api_key=false 表示资料中未标注需要 API Key，但具体调用是否依赖外部权限，仍需在实际使用前确认。

结尾¶

禄得量化投研的价值在于把策略设计、因子表达式、标的池管理、历史选标和回测验证收敛到一个 Skill 工作流里，减少在多个工具之间手工搬运口径和结果的环节。官方地址：https://api.skillhub.cn/lude/lude-quant