"龍蝦"成AI投研神器,人人都能當華爾街分析師?

2026-03-14 | 來源: 經濟觀察報 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

每天盯盤太累，錯過最佳買入賣出點位；數據源分散，難以做出准確的判斷；情緒上頭，容易追漲殺跌等等，這些都是普通投資人士經常會遇到但很難克服的問題。

最近一個月，姚先生使用OpenClaw（“龍蝦”）親手搭建了一套屬於自己的投研系統，他把“龍蝦”養成了7×24小時全天不休、不會情緒化的AI打工人，雖然它不會預測股價漲跌，但確實能解決上述不少問題。姚先生告訴經濟觀察報記者，輸入指令後，它自己能寫代碼抓取數據、生成策略、進行基本面分析、回測數據、再生成報告，整個流程十幾分鍾就可以完成，非常好用。

近期，在投資者中間，OpenClaw應用的下載與使用熱度很高，其核心亮點在於它能夠滿足投資者的個性化定制服務需求，即將投資者自身的投研邏輯與投資理念進行復制和應用。

那麼，OpenClaw真的能讓每個投資者都成為專業的證券分析師嗎？

滿足個性化需求

姚先生給OpenClaw接入一些金融數據接口，讓它自動抓取上市公司的財報數據。從營收構成到現金流明細，OpenClaw都會逐行比對數據邏輯。

姚先生每天也會讓OpenClaw完成一些常規事項，比如，早上九點前推送當天市場熱點板塊資訊，重點覆蓋他關注的幾個方向，例如生物醫藥、算力、半導體、AI應用等板塊。同時，OpenClaw也會提示哪些股票值得關注。

姚先生每天還會設置兩次盤中監測時間，上午和下午各一次，這個定時提醒會讓OpenClaw自動掃描一次自選股的走勢，判斷是否觸及此前設定的觀察位，以此避免上班忙碌時錯過股票的關鍵變化。此前，他向OpenClaw輸入指令：漲幅每次波動超過1%或者跌幅超過2%，及時通過微信提醒他。

姚先生稱，上個月，他持有的一只股票隨大盤回調，跌到了設定的買入閾值。那天他正在開會，手機突然震動，OpenClaw發來消息：“XX股當前跌幅超過2%，建議關注”。收到消息後，姚先生研究了一下就加倉了，既沒耽誤工作，又精准抓住了低位機會。

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每天市場收盤，姚先生會要求OpenClaw進行當日持倉表現復盤。此外，他還會讓OpenClaw進行一次全市場的掃描。他會給OpenClaw下一個指令：“幫我寫一個策略，每天收盤後掃描全市場，找到‘連續3天回調，且單日跌幅超過2%’的股票，保存下來，並通過微信發給我。”自動掃描市場這個動作可以及時捕捉第二天值得關注的方向或者潛在的投資機會。當然，OpenClaw的每一次提醒和決策建議，姚先生都不會盲目聽從，而是會結合當天的新聞以及過往研究報告，自己研究後再決定買不買或買入多少。

對此，盈米基金相關負責人對經濟觀察報記者表示，過去個人投資者獲取基金、市場數據只能通過免費但零散的公開信息，或者昂貴的終端數據。OpenClaw的出現，使得個人AI投資助手也能調用與機構同等質量的專業數據，這種“數據的平權”是個人投研能力躍升的基礎。

該名負責人稱，此外，投資者的個性化服務需求也在發生變化。過去，傳統金融機構的投研服務往往更標准化和規模化，難以滿足每個投資者的個性化需求。而自建的AI投資助手則可以根據個人持倉、風險偏好、投資目標進行定制化的分析和規劃。

姚先生亦稱，他以前也會每天手動設提醒、盯盤、記筆記等，這些曾經要花幾小時的瑣事，現在全部交給一個24小時不休息的AI“打工人”，省力不少。OpenClaw負責盯盤提醒，他自己負責學習決策，不用再做重復勞動，而是把更多的時間花在學習和思考上。

性能和安全隱患

在OpenClaw提供個性化的投研思路和投資策略的同時，背後真正的問題在於可靠性、速度和性能。

姚先生稱，搭建OpenClaw投研系統的過程並不輕松。OpenClaw是本地運行的框架，需要用戶自行配置環境，命令行操作是必備技能，這對非技術用戶不太友好，光是讓系統正常運行就很折騰，部署門檻比較高。此外，OpenClaw開箱自帶的能力更偏向“通用助手”，要實現專業投研，必須自己編程接入行情數據源，配置定時任務進行盤中監控，還要調試策略邏輯和回測參數，每一步都涉及代碼操作，無編程經驗的用戶大概率會在這一步放棄。

姚先生續稱，OpenClaw維護成本不低，數據源API（應用程序編程接口）會變動、模型會更新，需要持續維護這套系統，相當於在做投研的同時，還要承擔運維工作，對token（AI模型處理文字時的最小單位）的消耗是海量的。

對此，香港昇世御享CEO張????對經濟觀察報表示，個人自托管模型通常運算更慢（取決於底層計算硬件），且更容易產生“幻覺”（AI自信地編造虛假信息），這是用戶面臨的首要問題。此外，本地模型在分析能力上可能不如付費模型，因為它們缺乏後者所具備的持續性模型訓練和優化。用戶最終可能需要花費更多時間審核個人自托管模型的輸出結果，這反而降低了相較於使用付費模型的整體效率。