自然语言投研：EDB 数据服务 + 扣子（Coze）
本主题介绍如何把 天勤 EDB 数据服务（HTTP） 与 扣子（Coze） 结合起来，用自然语言完成“取数 → 验证想法 → 回测 → 产出图表/报告/代码”的投研闭环。
你可以把扣子当作“自然语言的研究助理”，把 EDB 数据服务当作“可被调用的数据接口”。当你把接口文档链接与取数口径讲清楚后，扣子可以继续生成：
可复用的 Python 脚本（pandas / matplotlib 等）
研究结论与报告结构
可视化图表（收益曲线、价差曲线、因子检验等）
案例链接（扣子分享）
前置准备
数据权限与范围说明
免费访问（无需 token） - 日线数据（
period=86400）：任意历史区间 - 1 分钟线（period=60）：最近 1 年专业版访问（需 token） - 1 分钟线/日线：不限制历史长度 - EDB 指标目录与数值查询（宏观/基本面等）
在扣子里直接提问（推荐）
打开扣子后，直接把“数据文档链接 + 你的需求”说清楚即可。
下面是一段推荐的提问模板（把 XXXXX 替换成你的目标）：
请参考这个网址 https://edb.shinnytech.com/docs/md_server.html# 来获取历史数据，帮我实现 XXXXX。
建议的约束与输出要求：
1) 明确用哪个 symbol、period、起止时间
2) 输出可直接运行的 Python 代码
3) 给出结论摘要，可视化结果与可复现说明（数据口径、假设、风险点）
备注
如果你需要 1 分钟线的更长历史区间或 EDB 指标数据，扣子可能会提示你需要 token（专业版权限）。
对话提示词模板（建议）
为了让扣子更稳定地产出“可运行的 Python 代码 + 可复现的数据口径”，建议在提问时把关键信息说全：
合约/指标（symbol 或 指标关键词/ID）
周期（
period=60或period=86400）起止时间（建议给到日期或日期时间）
输出字段（例如
open,high,low,close,volume）研究目标（检验/回测逻辑、输出图表类型、需要的指标）
示例 1：隔夜 vs 日内收益拆分
请参考这个网址 https://edb.shinnytech.com/docs/md_server.html# 来获取历史数据，KQ.m@CFFEX.IF，KQ.m@CFFEX.IC,KQ.m@CFFEX.IH 的日线数据，区间 2021-01-01 到 2026-01-31。
计算并可视化：
1) 隔夜收益（当日 open / 前日 close - 1）的累计收益
2) 日内收益（当日 close / 当日 open - 1）的累计收益
给出结论摘要，并输出可直接运行的 Python 代码。
示例 2：价差曲线分析
请参考这个网址 https://edb.shinnytech.com/docs/md_server.html# 来获取历史数据，SHFE.ag2604 与 SHFE.au2604 的日线 close，计算价差 ag-au 并画出价差曲线；
额外输出：价差的滚动均值/标准差（例如 20 日），并给出异常波动区间的解释思路。
示例 3：策略回测脚本生成
请参考这个网址 https://edb.shinnytech.com/docs/md_server.html# 来获取历史数据，period=60，对 SHFE.au2604 做一个简单策略回测：
- 指标：20/60 均线金叉死叉
- 交易规则：金叉开多、死叉平仓
- 输出：权益曲线、最大回撤、年化收益
如果免费权限不够，请提示我需要 token 并告诉我如何配置。