"龙虾"成AI投研神器,人人都能当华尔街分析师?

每天盯盘太累，错过最佳买入卖出点位；数据源分散，难以做出准确的判断；情绪上头，容易追涨杀跌等等，这些都是普通投资人士经常会遇到但很难克服的问题。

最近一个月，姚先生使用OpenClaw（“龙虾”）亲手搭建了一套属于自己的投研系统，他把“龙虾”养成了7×24小时全天不休、不会情绪化的AI打工人，虽然它不会预测股价涨跌，但确实能解决上述不少问题。姚先生告诉经济观察报记者，输入指令后，它自己能写代码抓取数据、生成策略、进行基本面分析、回测数据、再生成报告，整个流程十几分钟就可以完成，非常好用。

近期，在投资者中间，OpenClaw应用的下载与使用热度很高，其核心亮点在于它能够满足投资者的个性化定制服务需求，即将投资者自身的投研逻辑与投资理念进行复制和应用。

那么，OpenClaw真的能让每个投资者都成为专业的证券分析师吗？

满足个性化需求

姚先生给OpenClaw接入一些金融数据接口，让它自动抓取上市公司的财报数据。从营收构成到现金流明细，OpenClaw都会逐行比对数据逻辑。

姚先生每天也会让OpenClaw完成一些常规事项，比如，早上九点前推送当天市场热点板块资讯，重点覆盖他关注的几个方向，例如生物医药、算力、半导体、AI应用等板块。同时，OpenClaw也会提示哪些股票值得关注。

姚先生每天还会设置两次盘中监测时间，上午和下午各一次，这个定时提醒会让OpenClaw自动扫描一次自选股的走势，判断是否触及此前设定的观察位，以此避免上班忙碌时错过股票的关键变化。此前，他向OpenClaw输入指令：涨幅每次波动超过1%或者跌幅超过2%，及时通过微信提醒他。

姚先生称，上个月，他持有的一只股票随大盘回调，跌到了设定的买入阈值。那天他正在开会，手机突然震动，OpenClaw发来消息：“XX股当前跌幅超过2%，建议关注”。收到消息后，姚先生研究了一下就加仓了，既没耽误工作，又精准抓住了低位机会。

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每天市场收盘，姚先生会要求OpenClaw进行当日持仓表现复盘。此外，他还会让OpenClaw进行一次全市场的扫描。他会给OpenClaw下一个指令：“帮我写一个策略，每天收盘后扫描全市场，找到‘连续3天回调，且单日跌幅超过2%’的股票，保存下来，并通过微信发给我。”自动扫描市场这个动作可以及时捕捉第二天值得关注的方向或者潜在的投资机会。当然，OpenClaw的每一次提醒和决策建议，姚先生都不会盲目听从，而是会结合当天的新闻以及过往研究报告，自己研究后再决定买不买或买入多少。

对此，盈米基金相关负责人对经济观察报记者表示，过去个人投资者获取基金、市场数据只能通过免费但零散的公开信息，或者昂贵的终端数据。OpenClaw的出现，使得个人AI投资助手也能调用与机构同等质量的专业数据，这种“数据的平权”是个人投研能力跃升的基础。

该名负责人称，此外，投资者的个性化服务需求也在发生变化。过去，传统金融机构的投研服务往往更标准化和规模化，难以满足每个投资者的个性化需求。而自建的AI投资助手则可以根据个人持仓、风险偏好、投资目标进行定制化的分析和规划。

姚先生亦称，他以前也会每天手动设提醒、盯盘、记笔记等，这些曾经要花几小时的琐事，现在全部交给一个24小时不休息的AI“打工人”，省力不少。OpenClaw负责盯盘提醒，他自己负责学习决策，不用再做重复劳动，而是把更多的时间花在学习和思考上。

性能和安全隐患

在OpenClaw提供个性化的投研思路和投资策略的同时，背后真正的问题在于可靠性、速度和性能。

姚先生称，搭建OpenClaw投研系统的过程并不轻松。OpenClaw是本地运行的框架，需要用户自行配置环境，命令行操作是必备技能，这对非技术用户不太友好，光是让系统正常运行就很折腾，部署门槛比较高。此外，OpenClaw开箱自带的能力更偏向“通用助手”，要实现专业投研，必须自己编程接入行情数据源，配置定时任务进行盘中监控，还要调试策略逻辑和回测参数，每一步都涉及代码操作，无编程经验的用户大概率会在这一步放弃。

姚先生续称，OpenClaw维护成本不低，数据源API（应用程序编程接口）会变动、模型会更新，需要持续维护这套系统，相当于在做投研的同时，还要承担运维工作，对token（AI模型处理文字时的最小单位）的消耗是海量的。

对此，香港昇世御享CEO张????对经济观察报表示，个人自托管模型通常运算更慢（取决于底层计算硬件），且更容易产生“幻觉”（AI自信地编造虚假信息），这是用户面临的首要问题。此外，本地模型在分析能力上可能不如付费模型，因为它们缺乏后者所具备的持续性模型训练和优化。用户最终可能需要花费更多时间审核个人自托管模型的输出结果，这反而降低了相较于使用付费模型的整体效率。