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证券研究报告总结：投研人如何养“虾”？

核心内容

本报告探讨了OpenClaw在投研领域的应用，强调其作为AI工具在提升投研效率方面的潜力。虽然OpenClaw目前仍处于早期探索阶段，但其已展现出在定制化监控、数据抓取、SQL生成、研报摘要提取、策略回测等领域的强大功能。报告旨在帮助投研人构建一套完整的“投研数字员工”体系，以应对当前市场环境下的复杂需求。

主要观点

• OpenClaw的应用场景：主要集中在重复性任务，如定制化盯盘、抓数据、写SQL、跟踪公告和研报、监控特定网页、生成日报等。
• OpenClaw的体系结构：分为四层，包括数据层、监控层、分析层和输出层，每层都有其特定的工具和功能，共同构建一个覆盖全链路的投研体系。
• 模型选择与配置：报告建议在无明确工作流时使用Codex编程工具授权接口，在明确工作流和大量使用时使用MiniMax-M2.5、GLM-5等模型。同时，强调了配置搜索API的重要性，推荐使用Gemini或Kimi的API密钥。
• 手机接入方式：推荐使用QQ接入，因其简便，但需注意token消耗问题。飞书接入功能更完善，适合工作文件沉淀在飞书的用户。
• 技能（Skill）自建：报告详细介绍了如何自建Skill，包括WIND SQL Query、GoGoal SQL Query、FIN Data Lookup、Web Search Router等，以满足不同投研需求。
• 量化策略回测：CN Backtest Plus支持多种回测模式，包括一句话回测、研报策略复现、因子分析、持仓回测等，帮助用户验证策略有效性。
• 产业链追踪：Industry Chain Tracker可以将价格、产能、库存、订单信号转化为产业链传导判断，提供多方向候选标的，帮助用户识别行业趋势。
• 公司研究：Corporate Research支持快速扫描和深度研究，涵盖10个维度，如竞争优势、技术研发、市场份额、财务状况等，适用于A股、美股和港股。
• 风险提示：报告提到了多个潜在风险，包括安全性、技术成熟度、模型幻觉、数据来源合规性、信息时效性、成本与系统稳定性、研报信息滞后等。

关键信息

技术部署与模型选择

• 本地部署：较为复杂，且国内云厂商和大模型厂商均收取费用。
• 免费试用：Kilo.ai的claw提供免费试用，适合初体验。
• 模型选择：根据工作流的明确性和使用量选择模型，推荐使用Codex、MiniMax-M2.5、GLM-5等。

数据层工具

• WIND SQL Query：自然语言转WIND数据库SQL，支持MySQL/Oracle/DM等方言。
• GoGoal SQL Query：自然语言转朝阳永续数据库SQL，覆盖80+表，支持卖方一致预期、评级、情绪数据。
• FIN Data Lookup：通过AKShare查询金融市场数据，支持技术分析，输出实际数据表+代码。
• Web Search Router：智能多引擎搜索路由，支持29个搜索引擎，返回标准化去重结果。

监控层工具

• CN Industry Chain Tracker：支持产业链传导分析，提供多维度评分和反证机制。
• CN Market Anomaly Scanner：五维度扫描A股异动，包括盘口信号、个股量价、指数动态、板块轮动、涨跌停池。
• CN Report Digest：多源聚合研报/个股新闻/公告，输出早报/晚报/盘中简报。
• CN Convertible Bond Risk Watch：四维度可转债风险监控，包括强赎、回售、信用、溢价率。

分析层工具

• CN Backtest Plus：支持四模式量化回测，包括防泄漏检查和质量门禁。
• Corporate Research：支持快速扫描和深度研究，涵盖10个维度，适用于A股、美股和港股。

输出层工具

• CN Report Builder：自动生成结构化研究报告，整合各环节成果。

技能创建与运行

• skill创建：通过OpenClaw的skill-creator插件，结合Claude Code等模型，实现技能的创建。
• 定时任务：通过自然语言聊天或手动设置，设定时间执行特定任务。
• 心跳机制：确保7*24小时运行，是OpenClaw区别于其他工具的重要特性。

风险提示

• 安全性风险：OpenClaw在高权限和外部工具调用时，可能面临提示词注入、误执行、越权访问等风险。
• 技术成熟度风险：功能稳定性、任务成功率和复杂场景适配能力存在不确定性。
• 模型幻觉与结果偏差风险：大语言模型可能在生成过程中出现事实错误或逻辑偏差。
• 数据来源与合规风险：涉及外部数据时需注意授权、隐私保护和接口限制。
• 信息时效与监控漏报风险：可能因披露时滞、接口延迟或抓取失败而出现信息延迟。
• 成本与系统稳定性风险：依赖底层模型、API、网络环境及插件生态，实际使用中可能面临成本上升和系统不稳定。
• 研报信息滞后风险：OpenClaw处于快速迭代阶段，信息可能滞后。

总结

本报告为投研人提供了一套完整的OpenClaw应用体系，涵盖数据获取、监控、分析与输出等多个环节。通过自建Skill，用户可以实现定制化监控、数据抓取、策略回测等任务，从而提升投研效率。同时，报告也提醒用户注意OpenClaw在实际应用中可能面临的各种风险，建议在使用时充分考虑这些因素，确保系统的安全与稳定。