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      申萬(wàn)金工因子觀察第5期:OpenClaw能否實(shí)現(xiàn)零代碼基礎(chǔ)構(gòu)建量化策略?.pdf

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      • 時(shí)間:2026/03/13
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      申萬(wàn)金工因子觀察第5期:OpenClaw能否實(shí)現(xiàn)零代碼基礎(chǔ)構(gòu)建量化策略?OpenClaw 跳出對(duì)話(huà)窗口,為 AI 實(shí)現(xiàn)完全通過(guò)對(duì)話(huà)實(shí)現(xiàn)量化策略更進(jìn)了一步。除了提供 一些機(jī)器學(xué)習(xí)的策略,AI 為傳統(tǒng)量化多因子或者基本面量化提供的輔助功能也隨著其能 力的提升而逐步加強(qiáng),第一階段:數(shù)據(jù)幻覺(jué)嚴(yán)重的大模型并不適合直接處理數(shù)據(jù);第二階 段:AI Coding 大幅提升了量化工作人員的效率,量化工作人員更多進(jìn)行督工角色;第三 階段:OpenClaw 的誕生,從數(shù)據(jù)提取到撰寫(xiě)代碼并執(zhí)行都可以代勞,似乎可以完全實(shí)現(xiàn) 零代碼基礎(chǔ)構(gòu)建量化策略?

      OpenClaw 通過(guò)接入 API 完成數(shù)據(jù)提取的工作,大幅降低了量化工作的門(mén)檻。數(shù)據(jù)來(lái)源 是量化策略的基礎(chǔ),OpenClaw 通過(guò)接入 API 接口直接調(diào)用數(shù)據(jù)大幅降低了量化工作的 門(mén)檻,以往量化工作人員對(duì)表格數(shù)據(jù)字段的熟悉優(yōu)勢(shì)不復(fù)存在。

      簡(jiǎn)單的“Idea 測(cè)試“對(duì) OpenClaw 不是問(wèn)題。對(duì)于簡(jiǎn)易的選股 idea,可以快速通過(guò) OpenClaw 實(shí)現(xiàn),API 接口還節(jié)省了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的工作,工作效率大幅提升。

      OpenClaw 可以完成從自主部署環(huán)境-根據(jù)提示提取數(shù)據(jù)-根據(jù)提示撰寫(xiě)代碼完成因子測(cè) 算和構(gòu)建策略-輸出數(shù)據(jù)到 excel 的過(guò)程,基本上能夠完整執(zhí)行一個(gè)多因子選股策略,但 執(zhí)行效果仍有待提升。整個(gè)過(guò)程完全通過(guò)對(duì)話(huà)窗口實(shí)現(xiàn),不需要了解任何撰寫(xiě)代碼的知 識(shí),但這里舉例的構(gòu)建多因子模型,意味著對(duì)話(huà)人要對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和因子邏輯比較熟悉。但 從實(shí)際執(zhí)行過(guò)程中來(lái)看,數(shù)據(jù)提取和策略計(jì)算的過(guò)程中 AI 容易犯錯(cuò),而且往往是一些較 低級(jí)的錯(cuò)誤,包括對(duì)提示詞完全反向執(zhí)行,使得效率被大幅拖慢,執(zhí)行效果仍然有待提升。 此外,多因子模型往往需要對(duì)因子表現(xiàn)的邏輯進(jìn)行分析,OpenClaw 的 AI 顯然不具備很 好的分析能力,未來(lái)如果 OpenClaw 的 AI 向網(wǎng)頁(yè)端的版本靠攏,有望實(shí)現(xiàn)分析和自我 改進(jìn)的閉環(huán)。

      OpenClaw 還成功實(shí)現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)策略的構(gòu)建。OpenClaw 再次完成了自主搭建環(huán)境下 載安裝軟件,到構(gòu)建 GRU 機(jī)器學(xué)習(xí)模型并完成訓(xùn)練。即使是作為有一定門(mén)檻的機(jī)器學(xué)習(xí) 模型,目前看起來(lái)也可以較低門(mén)檻的使用,雖然策略還不夠成熟,策略的進(jìn)化還需要投資 者對(duì)策略有更好的認(rèn)知,但一定程度上量化實(shí)現(xiàn)了“平權(quán)”,策略的難度不再是門(mén)檻。

      當(dāng)前 OpenClaw 距離“好用“還有一段距離。我們?cè)跍y(cè)算的過(guò)程中,遇到了各種問(wèn)題, 包括但不限于:只能被動(dòng)響應(yīng),需要不停催促詢(xún)問(wèn)進(jìn)度,文件發(fā)送無(wú)法完成,數(shù)據(jù)處理和 命令犯低級(jí)錯(cuò)誤不按要求執(zhí)行等,偶發(fā)罷工和胡亂回答的情況,目前 OpenClaw 提供了 一個(gè)能為 AI 大幅提升工作效率的框架,但距離徹底實(shí)現(xiàn)還需要一段距離。

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