技能介绍

解决什么问题

在股票策略研发中，行情、财务、股本、基金指数、一致预期和因子数据往往分散在不同接口和代码体系里。直接手写 gid 调用时，常见问题是字段口径不一致、市场代码格式不熟、返回结构是 (data, code, msg) 三元组容易误用，以及 K 线、财务、估值、股东、分红复权等场景缺少清晰的接口选择规则。

技能如何工作

该技能将银河证券 deepquant SDK 的数据接口封装为一组面向查询场景的能力。初始化阶段会检测登录态和 SDK 环境，随后围绕资产代码、接口定位、数据预览构建查询链路：用 code_query.py 模糊搜索证券代码，用 api_index_manager.py 定位可用接口，用 data_preview.py 小批量确认字段格式。核心数据覆盖包括股票基础信息、财务三表、交易数据、基金与指数、行情快照、逐笔成交、一致预期和因子管理。常见场景下，它会按优先级建议使用更稳定的接口，例如 K 线使用 get_kline，财务使用 balancesheet、income、cashflow，估值使用 derivind_factor，股东使用 top10holders，分红复权使用 divident 和 exfactor。

适用边界与注意点

它更适合做结构化金融数据查询和策略前置数据准备，不适合绕过认证直接取数，也不适合修改 SKILL.md 或鉴权脚本。所有 gid 接口都返回三元组，使用时需要拆包并检查 code。调用前需满足 deepquant 版本要求，并清除 SDK 内部缓存。若出现鉴权失败、暂无权限或等待认证，应按安全机制停止业务调用，而不是继续重试。