夜雨聆风
一份完整的行业研究报告，背后是多少次手动查询？分析师真正思考的时间，可能不到总工时的 30%。剩下的 70%，花在了数据搬运上。
这不是个人效率问题，而是整个行业的工作范式还停留在「人驱动终端」的阶段：你需要知道数据在哪、怎么筛、用什么指标，然后手动拼合成一份可交付的结论。今天，这个范式正在被重新定义。
TraeWork 插件市场正式上线金融投资类插件生态，首批接入通达信、同花顺 iFinD、Wind 万得、东方财富 Choice 等 10 余金融数据源。通过插件，TraeWork 可直接调用行情查询、条件选股、研报检索、组合分析等专业能力。
插件集成：金融数据的「API 化」
过去，金融从业者使用数据终端的方式本质上是「搜索-浏览-摘录」——你需要明确知道去哪个模块、用什么函数代码、按什么条件筛选，然后把结果手动搬运到报告里。
MCP（Model Context Protocol）改变了这个链路。它是一种让 AI Agent 直接调用外部工具的标准协议。当金融数据源以 MCP 插件的形式接入 TraeWork，意味着：
AI 直接「读懂」数据库结构
多工具自动编排
结果即可交付
类比来看：如果说传统终端是一本可以翻阅的百科全书，MCP 则是把百科全书变成了一个可编程调用的知识 API，而 AI Agent 就是那个自动调用 API 的程序员。
按岗位选插件，一张表讲清楚
不同岗位对数据的需求侧重不同。以下对照表帮助你快速判断哪款插件最匹配你的工作流：
选择建议
追求自然语言交互体验，通达信的 OAuth + 智能选股是最低成本的起点。
追求数据深度和量化能力，iFinD 的全栈量化接口和 Wind 的机构级覆盖面是专业用户的标准配置。
追求性价比，Choice 的 Skill 广场生态对个人和中小团队最友好。
追求权威性，Wind 是券商和公募的「默认选项」，研报引用数据以 Wind 为准。
插件能力全景：数据源 + 场景化方案
通达信，股票投研与智能选股
OAuth 一键授权 · 自然语言选股
面向二级市场投研的智能终端接口。核心优势在于自然语言驱动的智能选股——将日常表述自动翻译为技术指标筛选条件，同时支持个股深度诊断、研报公告检索和实时行情查询。
自然语言智能选股
用日常语言描述选股条件（放量突破、PE 估值、ROE 趋势），系统自动翻译为技术指标并返回结果
个股深度诊断
一键拉取财务健康度、估值分位、同业对比、近期公告舆情，输出结构化诊断报告
研报与公告智能检索
按行业 / 时间 / 关键词搜索研报公告，自动提炼核心观点、目标价变化和关键数据
实时行情与宏观数据
查询个股 / 板块实时行情、历史走势，及 GDP、CPI、利率等宏观指标
最适合谁
二级行业研究员、股票分析师、职业股民、量化策略研究员。自然语言选股和个股诊断直接对应研究员的日常工作流，能大幅缩短从「有灵感」到「拿到数据验证」的时间。
典型场景：策略研究员用自然语言描述多因子筛选条件，跳过公式编写环节，快速导入选股条件。
Prompt：帮我找出近 30 日放量突破年线、PE 小于 30 倍、ROE 连续3年大于 15% 的科技股，按市值从大到小排序
同花顺 iFinD —— 综合金融数据与量化研究
API Key + MCP · 量化研究全栈
覆盖股票、债券、基金、期货等多资产类别的综合金融数据终端。核心优势在于量化接口深度——批量数据获取、多资产覆盖、投研问答三位一体，直接嵌入量化策略研发流水线。
全市场多资产数据查询
股票 / 债券 / 基金 / 期货多类资产，支持批量输出、排序筛选和跨品种对比
量化数据批量获取
历史行情、财务指标批量下载，直接输出 CSV 用于模型回测或策略开发
投研智能问答
自然语言提问，系统自动拆解并调用多工具返回综合分析结果
投资组合监控与风险分析
输入持仓结构，自动计算年化收益、波动率、夏普比率、最大回撤和行业集中度
最适合谁
量化研究员、基金经理、行业分析师、投研助理。量化研究员对数据覆盖面和接口稳定性要求最高，iFinD 的量化接口 + MCP + Skill 全栈支持能直接嵌入研究流水线。
典型场景：量化研究员一个对话窗口完成数据准备，省去编写数据抓取脚本的时间。
Prompt：下载中证 500 所有成分股过去一年的日线行情数据，包含日期、开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量，输出为 CSV 格式
Wind 万得 AIFin
API Key + Skill/CLI · 机构级权威数据
机构用户的「标准答案」——覆盖中国及全球市场的深度数据终端。核心优势在于数据权威性和覆盖面，是券商研究所、公募基金、保险资管的基础设施级工具。
上市公司深度数据提取
多年度核心财务数据、股东结构、ESG 评级等深度信息一次性拉取
宏观经济数据查询与研判
中国及全球宏观指标，支持多指标相关性分析和经济周期判断
研报检索与观点提炼
券商研报、行业深度报告自动检索，提炼核心逻辑、推荐标的和目标价
投资组合与风险分析
多资产组合的收益归因、风险指标计算和回撤分析
最适合谁
券商研究所分析师、公募基金研究员、保险资管投资经理、风控合规人员。Wind 的数据权威性和覆盖面是机构用户的首要决策因素，研报、估值和组合数据对券商和公募基金是刚性需求。
典型场景：宏观 / 固收分析师撰写宏观策略报告前的数据准备和逻辑验证。
查询中国近 10 年的 GDP 增速、CPI 同比、十年期国债收益率和 M2 增速，分析四者之间的领先滞后关系，并判断当前所处的经济周期阶段
东方财富 Choice
API Key + Skill/API · 高性价比量化
面向个人投资者和中小型机构的高性价比数据方案。核心优势在于 Skill 生态降低使用门槛——非技术用户也能快速上手，同时通过 EmQuantAPI 满足量化开发需求。
行情与财务数据查询
A 股 / 港股 / 美股行情和财务数据快速查询，适合日常投研的基础数据需求
条件选股与策略筛选
按财务 / 估值指标组合筛选，快速生成投资候选池
宏观与行业资讯检索
宏观政策、行业动态资讯聚合，快速把握市场环境变化
组合管理与收益监控
模拟组合创建、收益监控和行业 / 个股贡献度分析
最适合谁
个人量化投资者、中小型私募研究员、高校金融研究者、初创型投研团队。性价比高，Skill 广场降低了非技术用户的接入门槛，对个人用户和中小团队更友好。
典型场景：个人投资者或实习生快速完成初步选股，无需记忆函数代码。
筛选出同时满足以下条件的 A 股公司：连续 5 年 ROE 大于 15%、资产负债率低于 50%、市值大于 100 亿、近一年净利润增速为正
个股深度分析专家
MCP 接入通达信 / 同花顺 iFinD · A 股港股美股全覆盖
面向单只股票开展系统研究的全链路分析插件。核心优势在于多维度信息自动编排与结构化结论交付——行情、资金流、财务基本面、估值对比、公告舆情在一个对话窗口内交叉验证，输出投资逻辑、催化因素、风险点与关键价位判断，适合盘前决策、盘中跟踪和事件驱动分析。
实时行情与趋势研判
获取 A 股 / 港股 / 美股最新价格、涨跌幅、成交量等盘口数据，支持多股横向对比与近期趋势方向判断
财务基本面深度拆解
系统拆解三大报表，解析 ROE、毛利率、资产负债率等关键指标变化与勾稽关系，附估值历史分位判断
技术面多维分析与持仓建议
运用威科夫、缠论、道氏等多种理论交叉验证买卖点，可读取用户持仓文件给出个性化操作建议
资金流追踪与公告舆情汇总
追踪主力资金与北向持仓变化，自动检索近期公告资讯并按重要性排序，附趋势点评与异动归因
最适合谁
二级行业研究员、股票分析师、个人投资者与量化策略研究员。自然语言驱动个股深度诊断，能大幅缩短从「有灵感」到「拿到数据验证」的时间，对数据实时性与信源质量要求较高的投研场景均可覆盖。
典型场景：研究员晨会前快速验证选股灵感，5 分钟内完成过去需要 30 分钟的多终端数据汇总。
Prompt：分析芯碁微装，基于最新的财报、市场资讯、产业和行业上下游发展趋势给出完善的投资报告，并预测短中长期目标股价
三步开始：从安装到出报告
无论你选择哪款插件，接入流程都遵循统一路径：
安装插件——打开 TraeWork → 进入「插件市场」→ 搜索目标金融插件（通达信 / iFinD / Wind / Choice...）→ 点击安装
完成授权——根据插件类型完成 OAuth 登录或 API Key 配置（上文已详述三种鉴权方式）
3. 开始对话——在 AI 对话中直接用自然语言描述你的数据需求，上面所有 Prompt 示例均可直接复制使用
特别提示：如果你同时安装了多款插件，TraeWork 会根据问题语义自动判断应调用哪个数据源，也支持跨插件联合查询——一个问题同时触发 Wind 的宏观数据和通达信的选股能力，无需手动切换。
写在最后
金融行业对数据准确性的要求极高，对效率的追求永无止境。过去十年，终端的升级一直在提升「数据的丰富度」；而今天，MCP + AI Agent 的组合改变的是「数据的获取方式」——从人驱动终端，到 AI 驱动数据。
这不是替代你的判断力，而是释放你的判断力。当 70% 的数据搬运工作被 AI 接管，分析师终于可以把全部精力放到真正需要人做的事情上：形成观点、做出判断、产出洞察。
金融投研的下一个十年，从「手动查询」到「对话出结论」，从「数据搬运工」到「判断决策者」。打开 TraeWork 插件市场，开始你的第一次 AI 投研对话。
复杂工作，就用 TraeWork。
