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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。
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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）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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| description | 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。 |
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python scripts/market_data.py --type price --code 000001.XSHE --start 2024-01-01 --end 2024-01-31python scripts/financial_data.py --type fundamentals --code 000001.XSHE --statDate 2024python scripts/stock_info.py --type all_securities --security_type stockpython scripts/factor_data.py --code 000001.XSHE --factor valuation --start 2024-01-01 --end 2024-01-31python scripts/market_data.py --type price --code 000001.XSHE --start 2024-03-01 --end 2024-03-31 --frequency dailypython scripts/financial_data.py --type indicators --code 600036.XSHG --statDate 2023python scripts/factor_data.py --code 600519.XSHG --factor valuation --start 2024-01-01 --end 2024-03-31import jqdatasdk as jq
import pandas as pd
# 认证（需先设置环境变量 JQDATA_TOKEN 或 JQDATA_USERNAME/JQDATA_PASSWORD）
jq.auth(os.environ.get('JQDATA_USERNAME', ''), os.environ.get('JQDATA_PASSWORD', ''))
# 或使用 Token: jq.auth(token='your_token')
# 获取日K线数据
df = jq.get_price('000001.XSHE', start_date='2024-01-01', end_date='2024-12-31',
frequency='daily', fields=['open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])
# 获取财务数据
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fundamentals = jq.get_fundamentals(q, date='2024-01-01')
XXXXXX.XSHG，深圳市场为 XXXXXX.XSHE