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聚宽（JoinQuant）官网策略开发指南，涵盖回测、模拟交易、数据 API、交易函数、因子与技术指标。当用户编写聚宽策略、回测、模拟盘、查询聚宽 API、get_price/order/run_daily、Alpha 因子、技术指标，或提及 joinquant、聚宽、jqdata 策略时使用。本地数据获取请用 jqdatasdk 技能。
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基于 SOC 职业分类
机构级投研报告生成技能。覆盖中国A股、港股、美股上市公司。输出模式：1）投资速览：3-5页，含公司概览、核心财务指标、估值倍数、投资逻辑与风险因素；2）深度研报：≥25页，含行业分析、产业链图谱、三表模型、DCF估值、情景分析与敏感性测试。触发条件：1）直接请求：分析/看看/研究/调研/介绍一下 + 公司名或股票；2）投资询问：你怎么看/能不能买/值得投吗/帮我看看/扒一扒 + 公司或股票；3）关键词：研报、投资简报、投资速览、公司一页纸、深度研报、深度研究、深度分析、个股分析、一页纸、速览、公司速览、投研报告；4）股票代码：标准格式（如 600519.SH、0700.HK、AAPL、TSLA、BYD）。意图不明确时主动询问输出模式，禁止默认推断。
生成 akquant 框架的可执行量化策略代码，涵盖数据接口、事件驱动、风控与优化。当用户需要开发量化策略、配置回测环境、设置风控规则、进行参数优化、实现横截面轮动策略，或提及 akquant 时使用
AKShare 开源金融数据接口库，提供股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数、加密货币等全品类金融数据；当用户需要获取各类金融市场数据时使用
Backtrader 开源量化回测框架，支持多数据源、多策略、多周期回测与实盘交易，纯Python实现。当用户需要开发量化策略、进行回测分析、编写交易逻辑、回测参数优化，或提及 backtrader、量化回测框架时使用。若用户仅需数据获取而无回测需求，引导使用 baostock/akshare/tushare 等数据 Skill。
BaoStock 免费开源 A 股数据平台，无需注册、无需 API Key，支持股票行情、K线、财务数据、行业分类、指数成分股查询。当用户提及 baostock、需要获取A股历史行情、财务报表、交易日历，或需要**免费、免注册**的A股数据时使用。与 tushare（数据更全但需注册）和 jqdatasdk（聚宽数据）不同，baostock 完全免费无限制，适合快速入门和低成本数据需求。
聚宽（JoinQuant）本地数据 SDK，提供 A 股行情、历史K线、财务数据、指标数据等，与聚宽官网数据同源。当用户提及 jqdatasdk、聚宽数据、需要获取A股数据，或已注册聚宽账号时使用。与 baostock（免费）和 tushare（数据最全）不同，jqdatasdk 需注册聚宽账号获取 Token，适合已在使用聚宽平台的用户。本地数据获取请用本技能，聚宽官网策略开发请用 joinquant-docs 技能。
| name | joinquant-docs |
| description | 聚宽（JoinQuant）官网策略开发指南，涵盖回测、模拟交易、数据 API、交易函数、因子与技术指标。当用户编写聚宽策略、回测、模拟盘、查询聚宽 API、get_price/order/run_daily、Alpha 因子、技术指标，或提及 joinquant、聚宽、jqdata 策略时使用。本地数据获取请用 jqdatasdk 技能。 |
| metadata | {"openclaw":{"emoji":"📚","requires":{"bins":["python3"]}}} |
基于本目录离线文档，为聚宽官网（回测 / 模拟 / 研究）编写 Python 策略。回答 API 问题时必须先查阅本地文档，不得凭记忆编造函数签名或参数。
与 jqdatasdk 的区别：
jqdata在官网策略环境使用；jqdatasdk是本地 Python 库，API 略有不同，且不能在官网回测/模拟/研究中使用。
get_price、order_target、市盈率）api.md，字段/表结构查 data/*.md，踩坑查 faq.md需要写策略框架？ → api.md「开始写策略」「策略程序架构」
需要查数据 API？ → api.md「数据获取函数」+ data/ 对应品种文档
需要下单/持仓？ → api.md「交易函数」「对象」
需要财务/估值数据？ → data/Stock.md（run_query + valuation/fundamentals 表）
需要行业/概念选股？ → data/plateData.md + api.md get_industry_stocks 等
需要技术指标？ → data/technicalanalysis.md（from jqlib.technical_analysis import *）
需要 Alpha 因子？ → data/Alpha101.md、data/Alpha191.md
需要自定义因子？ → fator.md（jqfactor.Factor、calc_factors）
需要因子看板数据？ → data/factor_values.md
最小可运行结构：
# 导入聚宽函数库
import jqdata
def initialize(context):
g.security = '000001.XSHE'
set_benchmark('000300.XSHG')
set_option('use_real_price', True) # 开启动态复权（真实价格），建议开启
run_daily(trade, time='open') # 或 time='every_bar' / '9:30'
def trade(context):
security = g.security
close_data = attribute_history(security, 5, '1d', ['close'])
MA5 = close_data['close'].mean()
current_price = close_data['close'][-1]
cash = context.portfolio.available_cash
if current_price > 1.01 * MA5:
order_value(security, cash)
elif current_price < MA5 and context.portfolio.positions[security].closeable_amount > 0:
order_target(security, 0)
| 函数 | 说明 |
|---|---|
initialize(context) | 全局初始化，仅运行一次；用 g 存全局变量 |
run_daily/weekly/monthly(func, ...) | 定时任务；func 必须是全局函数，不能是类方法 |
handle_data(context, data) | 按回测频率驱动；不建议与 run_daily 混用 |
before_trading_start | 开盘前（9:00） |
after_trading_end | 收盘后（15:30） |
带 ♠ 标识的 API 仅支持回测/模拟，不能在研究模块调用。jqdata 模块在研究与回测环境均可使用。
| 市场 | 后缀 | 示例 |
|---|---|---|
| 上海证券交易所 | .XSHG | 600519.XSHG |
| 深圳证券交易所 | .XSHE | 000001.XSHE |
| 中金所 | .CCFX | IC9999.CCFX |
| 大商所 | .XDCE | A9999.XDCE |
| 上期所 | .XSGE | AU9999.XSGE |
| 郑商所 | .XZCE | CY8888.XZCE |
| 场外基金 | .OF | 519671.OF |
期货策略需将 run_daily 的 reference_security 设为对应主力合约（如 IF9999.CCFX），以匹配夜盘开盘时间。
get_price(security, start_date, end_date, frequency='daily', fields=None, fq='pre')
attribute_history(security, count, unit, fields) # 回测环境，不含当天
history(count, unit, field, security_list, df=True)
get_bars(security, count, unit, fields, include_now=True)
get_all_securities(types=['stock'], date=None) # date 防未来函数
get_index_stocks('000300.XSHG', date=None)
get_industry_stocks('C15', date=None)
get_concept_stocks('GN036', date=None)
set_universe([...]) # 设置后 history 可不传 security_list
from jqdata import *
q = query(valuation).filter(valuation.code == '000001.XSHE')
df = get_fundamentals(q, date='2015-10-15')
# 或 run_query（单次最多 4000 行，不可连表）
df = finance.run_query(query(finance.STK_XXX).filter(...).limit(4000))
order(security, amount) # 按股数，正买负卖
order_value(security, value) # 按金额
order_target(security, amount) # 调到目标股数
order_target_value(security, value) # 调到目标市值
order_target_percent(security, percent) # 调到目标仓位比例
A 股买入数量须为 100 整数倍（科创板 200 起）；卖光持仓时不受限。每日最多 10000 笔订单。
from jqlib.technical_analysis import *
# check_date 策略中建议用 context.current_dt，避免盘中取当日收盘指标产生未来数据
result = MACD(security_list, check_date=context.current_dt, SHORT=12, LONG=26, MID=9)
from jqfactor import Factor, calc_factors
class MyFactor(Factor):
name = 'my_factor'
max_window = 5
dependencies = ['close']
def calc(self, data):
return data['close'].mean()
factors = calc_factors(securities, [MyFactor()], start_date, end_date)
详见 fator.md 与 data/Alpha101.md、data/Alpha191.md。
get_all_securities(date=...)、get_index_stocks(..., date=...) 等必须传入历史时点的 date，不能用未来日期history / attribute_history 取天数据时不包含当天；要当天数据需取分钟级check_date 只精确到日期时返回收盘值，盘中调用当天会产生未来数据get_fundamentals 的 date 参数含义run_daily，避免与 handle_data 混用run_daily(func, time='every_bar') 频率与回测设置一致run_weekly/monthly 的 force=False 可避免晚注册时的就近执行run_query / get_fundamentals 单次最多返回 4000 行run_query 不支持连表查询fq=None 为不复权| 产品 | 使用场景 |
|---|---|
jqdata（官网） | 回测、模拟、研究 |
jqdatasdk（本地） | 本地量化研究，不能在官网策略中 import |
| 场景 | 首先阅读 | 深入查阅 |
|---|---|---|
| 新手写第一个策略 | api.md「开始写策略」 | api.md「策略程序架构」 |
| 股票选股 + 财务 | data/Stock.md | api.md get_fundamentals |
| 指数成分股策略 | data/index.md | api.md get_index_stocks |
| 行业/概念轮动 | data/plateData.md | api.md get_industry_stocks |
| 期货策略 | data/Future.md | api.md「期货策略专用函数」 |
| 期权策略 | data/Option.md | api.md 期权相关 |
| 基金/ETF | data/fund.md | data/OTCfund.md |
| 可转债 | data/bond.md | — |
| 宏观数据 | data/macroData.md | — |
| 技术分析指标 | data/technicalanalysis.md | — |
| 因子选股 | fator.md + data/factor_values.md | data/Alpha101.md |
| 融资融券 | data/Stock.md 融资融券章节 | api.md 融资融券专用函数 |
| 报错/数据疑问 | faq.md | api.md「注意事项」 |
完整示例见 api.md 末尾「策略示例」：均线策略、多股票持仓、追涨策略、万圣节效应等。
本地数据字典由脚本从官网同步：
bun scripts/get-joinquant-docs.ts
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