01学完你能做到
理解 Agent 调用金融数据的一般流程；为日期、单位、异常和来源设计检查；判断一段 AI 输出是在复述数据、进行计算，还是超出了证据范围。
02核心概念
1. Agent 的工作链
Agent 处理金融数据时，可以按下面的顺序工作：
- 明确问题、资产范围和时间区间。
- 查找并选择合适的数据工具。
- 传入代码、日期、周期和口径参数。
- 回读返回结果，检查日期、单位、数量和异常。
- 必要时用交易所、公司公告或第二来源交叉核对。
- 区分接口返回、自己计算和根据数据推断，并保留调用记录。
工具调用能减少重复操作，但不会自动保证数据正确。
2. MCP 只是调用协议
MCP（Model Context Protocol）可以让 Agent 发现和调用工具。一般流程包括发现工具、调用工具、读取结果和处理错误。协议解决的是连接方式，不替代数据源核验、权限管理、口径声明和研究判断。
以 FtShare（金融数据服务）和 FtAi（基于数据的 Agent 应用）为例：前者提供数据，后者调用数据回答问题。不管用哪家服务，具体能力都以当前官方文档和实际返回为准。
3. 六种常见失误
| 失误 | 检查办法 |
|---|---|
| 把昨收当成今日数据 | 以返回的交易日期或时间戳为准 |
| 把非交易日的 0 当成真实值 | 先查交易日历和空值语义 |
| 自己补写单位 | 标记未标注或推断，回到来源核对 |
| 时间戳换算错误 | 把时间戳转换成人类可读日期并回读 |
| 把报错当成没有数据 | 区分报错、空结果和真实 0 |
| 把历史工具数量或字段说明写死 | 记录查询日期，以当前文档和返回结果为准 |
Agent 说得流利，不等于证据充分。遇到静默错值，必须依靠交叉核对和数据质量断言。
03示例：先校验再回答
用户问：“某宽基 ETF 过去一年的风险怎样？”一个合格流程应先确认：
- 一年对应的起止日期和交易日数量；
- 使用收盘价、净值还是复权价；
- 波动率的年化方法；
- 最大回撤的计算方式；
- 是否加入费用和分红；
- 结果是历史统计，不是未来预测。
若数据源没有提供单位或某个日期的结果，不应擅自补齐，更不能把推断写成接口声明。
04常见误区
- Agent 调到数据就等于完成研究：工具结果仍需要校验和解释。
- 模型说出精确数字就代表可靠：精确格式不能替代来源和日期。
- 错误返回就是没有数据：要区分错误、空值、0 值和非交易日。
- 历史统计可以变成买卖建议：风险指标描述过去，不能保证未来。
- 免责声明可以替代核验：真实、客观和可追溯仍是基本要求。
05延伸阅读
06一分钟讲给别人
试着用自己的话讲一遍Agent 可以帮你取数据和算指标，但它也可能把旧数据、0 值和推断说得很肯定。让它先拿工具，再回读日期和单位，关键数字回到公告或交易所核对，最后说明这是历史统计，不是买卖结论。
6 道自测
先在心里答一遍，再展开对照。能说清理由，比答对数字更重要。
01Agent 调用金融数据的基本步骤是什么？
02MCP 解决什么问题，又不解决什么问题？
03为什么要回读数据日期？
040 值、空结果和报错应怎样区分？
05Agent 回答里的数字和你在交易所网站查到的不一致，第一步做什么？
06为什么历史风险指标不能直接变成买卖建议？
已看 0/6 题
练动手练习
任务：设计一个 Agent 数据回答模板，要求输出来源、参数、数据日期、单位、计算方法和局限；用一条行情问题测试它，并人为加入一个非交易日或空值，检查 Agent 是否识别。
完成这一课
读完讲义、看完自测答案，这一课就算学完了。
- 读完讲义
- 看完全部自测
本课为投资者教育内容，案例数字均为示意，不构成任何投资建议，也不承诺收益。规则和费率会变，实际操作前请以交易所、监管机构和产品的最新公告为准。