一只金融龍蝦！AlphaClaw來了

機器之心編輯部

誰能想到，OpenClaw 火到了今天，甚至出現了排隊等待安裝的盛況。一些大廠也開始入局，選擇接入 OpenClaw。龍蝦熱已經發展為現象級，但問題是：究竟有多少行業能夠真正將其投入使用呢？

以金融圈為例，真正用起來的人屈指可數。原因很簡單：部署繁瑣、缺乏金融數據、不懂投研邏輯。

對于每天和研報、財報、會議紀要打交道的分析師來說，通用 AI 工具就像一把沒有刀刃的刀 —— 看著炫酷，實則切不動肉。

現在，一款專為金融人打造的 AI 工具來了，它就是 AlphaClaw

在拿到 AlphaClaw 內測資格之后，我們花了一周時間深度體驗。結論是：這可能是目前最接近「AI 分析師」的產品。

AlphaClaw 是什么？

AlphaClaw 是熵簡科技推出的金融投研 AI 工具，搭載于 AlphaEngine 平臺。

如果說上一代 AI 投研工具是有問必答的 AI 助手，那么 AlphaClaw 則完成了向「自主執行」的進化 —— 它是一位能夠獨立跑通復雜投研工作流的 AI 分析師。

它不只是回答問題，而是直接交付結果：Excel 表格、回測報告、研報點評，一條龍搞定。

一手實測：三個硬核投研場景

場景一：讓巴菲特幫你選股

這是最讓我驚艷的功能。

我把珍藏多年的伯克希爾股東大會紀要（3200 多頁）喂給 AlphaClaw，讓它提煉巴菲特的投資邏輯。

提示詞：這是伯克希爾過去 10 年股東大會的文字實錄，仔細閱讀全文，總結出巴菲特的投資邏輯，整理成 Skill 給我。

幾分鐘后，AlphaClaw 生成了一個名為「Buffett Investment Philosophy」的 Skill，涵蓋能力圈原則、護城河評估標準、財務舞弊識別等核心要點。

更絕的是，你可以直接用這個 Skill 來分析當前市場。

提示詞：使用這個 Skill，站在巴菲特角度分析霍爾木茲海峽禁運對全球能源體系的沖擊，提出資產配置建議，生成自選股清單并保存為 Excel。

AlphaClaw 會調用剛創建的 Skill 作為分析框架，結合 AlphaEngine 平臺內置的研報數據，輸出一份完整的投資建議 —— 不是空泛的「建議關注能源板塊」，而是具體到標的、邏輯、風險點。

我甚至讓它讀完《金融煉金術》、《投資最重要的事》，分別生成了索羅斯、霍華德?馬克斯的投資邏輯 Skill。以后遇到任何市場事件，可以召集這些「投資大師」 開個專家會審。

場景二：給基本面投資者插上量化的翅膀

這是為「有想法但不會寫代碼」的投資者準備的。

很多基本面投資者有獨特的選股邏輯，但因為不懂 Python、不會回測框架，只能讓這些靈感停留在腦海中。

AlphaClaw 可以彌合這個鴻溝。

提示詞：幫我梳理最新 1 個月有價值的金工量化報告，篩選出 3 個最有價值的量價因子。

它會自動檢索平臺內的金工研報，幫你篩選出凸顯性因子、行業擁擠度因子等。

提示詞：幫我實現成代碼，應用于我的自選股票池，保存成 Excel。

一段文字，AlphaClaw 就能輸出完整的 Python 代碼，把投資靈感變成可回測的量化策略。

這意味著什么？巴菲特幫你選股，量化因子幫你擇時，主觀和量化的結合，從未如此簡單。

場景三：年報季的救星

年報季是分析師的噩夢：上市公司扎堆發財報，聽完會議還得熬夜寫點評。

AlphaClaw 可以成為你的「投研分身」。

提示詞：這是我之前寫的幾篇業績點評，把我的寫作風格總結成 Skill。

喂幾篇你寫過的點評，它就能學會你的遣詞造句、段落結構、分析框架。

提示詞：模仿我的風格，幫我批量生成所有自選股的業績點評。

輸出的點評 100% 按你的風格生成，數據來源于平臺內置的研報和公告，你只需要做最后的審核和調整。

年報季的苦，讓 AI 幫你吃。你可以把節省的時間，投入到更有價值的深度思考中。

為什么是 AlphaClaw？

市面上 AI 工具那么多，金融人為什么選擇 AlphaClaw 呢？

兩個字：數據

投研的本質是「數據 + 邏輯」。沒有數據，再強的 AI 也只能輸出「正確的廢話」。

AlphaClaw 內置了 AlphaEngine 平臺的投研數據庫，日更資料近萬篇，包括但不限于：

• 全量內外資券商研報庫
• A 股、港股、美股上市公司會議紀要庫
• 行業點評資訊庫
• 專家訪談紀要庫等等

這是它和 OpenClaw 最大的區別和優勢 ——不是在通用知識上回答問題，而是基于專業金融數據做分析

數據安全：本地優先

金融行業，數據即資產。很多機構不敢用 AI，就是擔心數據泄露。

AlphaClaw 采用「Local-First」架構：

• 個人知識庫（私有筆記、內部紀要）在本地完成向量化處理
• 你沉淀的投資邏輯 Skill 僅在本地運行
• 物理隔絕云端，杜絕數據泄露風險

你的投資策略不會成為大模型的「訓練語料」，AlphaClaw 是一款真正可以在本地環境下放心使用的專屬私密參謀。

展望未來金融人和 AI 的共生關系

體驗一周下來，AlphaClaw 給我最大的感受是：

它不是在「幫你查資料」，而是在「幫你干活」

查資料是 ChatGPT 就能做的事。但把資料變成 Excel、變成代碼、變成可執行的策略，這才是金融從業者真正需要的。

當然，它也不是萬能的。復雜的估值模型、需要大量行業 know-how 的判斷，AI 還替代不了人。但它確實可以把分析師從繁瑣的案頭工作中解放出來，讓人去做更有價值的事。

正如熵簡科技 CEO 費斌杰所說：「讓研究回歸思考」。AlphaClaw 的定位是賦能專業投資者成為「一人投研團隊」。

如何體驗 AlphaClaw？

正如上文所說，AlphaClaw 搭載于 AlphaEngine 平臺。因此，如果你是 AlphaEngine 現有用戶，登錄官網下載桌面端即可使用。

如果你還不是用戶，目前官方開放了首批 1000 個體驗名額，先到先得，僅限機構投資者，個人投資者暫無法使用

下載地址：www.alphaengine.top

AI 投研時代已經到來。問題不是「要不要用」，而是「誰先用起來」。

在信息平權的 AI 時代，如何構建專屬于你的個人投研壁壘？

如何應用 Skill，讓你的投研數字分身幫你 24 小時打工？

熵簡科技 CEO、AlphaEngine 主理人費斌杰講在本周四晚 19:30，進行主題分享，歡迎感興趣的投研專業人士參加

直播鏈接：https://meeting.tencent.com/dm/ks2qjKSvixVj?meeting_open_type=1&source=1