券商密集路演OpenClaw，場場火熱，將如何影響金融投研？

財聯社3月12日訊（記者 王晨）金融投研領域迎來大變革，以OpenClaw為核心的智能投研工具成為券商研究所近期焦點。

OpenClaw投研應用主題路演和電話會議異常火爆，據統計，中信證券、華泰證券、東方證券、國金證券、東吳證券等十余家券商密集舉辦了針對OpenClaw投研應用的路演活動，向機構與個人投資者講解OpenClaw的部署方法、應用技巧與實操場景。

這種關注度在訪問人次上也得到了直觀體現，OpenClaw主題路演的平均參與人數突破百人，部分熱門場次甚至吸引了上千人次參與。

中信、華泰、東方等券商聚焦實操培訓，以專題課形式指導投資者掌握OpenClaw的本地化部署、金融技能包安裝等核心操作，推動智能投研工具從專業機構向更廣泛的投資者群體滲透。

2月下旬起，國金證券就在上海、北京等地巡回舉辦“OpenClaw賦能智能投研”論壇；春季策略會中，更是專門設立“OpenClaw賦能投研與指數投資論壇”，內容涵蓋行業趨勢探討、主動/量化投研實際應用、個人投研助理搭建實操教學等。

從各券商路演的核心內容來看，OpenClaw的應用場景高度貼合投研人員日常工作需求，本地部署、金融技能包安裝、條件選股、財報分析、量化回測、研報復現、搭建個人投研助理等成為高頻關鍵詞，而核心價值則集中體現在“從問答到執行”的全流程效率提升，區別于傳統AI工具僅能提供文字答案的局限，OpenClaw能夠直接落地執行，實現投研需求的閉環解決。

三重變革重構投研模式

OpenClaw之所以能引發金融投研圈的集體關注，核心在于從根本上改變了傳統投研的工作邏輯與執行模式，帶來了工作流、效率、能力邊界的三重革命性變革，讓投研人員從低附加值工作中解放，聚焦核心的研究與決策環節。

一是工作流革命。傳統投研需人工在Wind、Excel、研報平臺、瀏覽器間反復切換，手動設計每一步流程。OpenClaw憑借系統級操作權限，可跨軟件、跨系統自主完成全鏈條任務，實現“一句話指令→自動執行→交付結果”的閉環。

在國金證券的一場路演演示中，研究員只需下達“生成今日A股公告匯總并推送”的指令，OpenClaw便能自主完成公告抓取、關鍵數據提取、生成Excel表格與簡報，并最終定時發送至手機，整個過程完全不需要人工干預。

有券商測，在研報撰寫場景中，發出“撰寫高股息龍頭股分析報告”的指令后，能自動查詢市場數據、搭建研報框架、完成內容撰寫并導出Word文檔，將原本需要1-2天的人工工作壓縮至小時級。

在量化投研領域，接入金融數據接口的OpenClaw還能自主完成PB-ROE選股、策略回測、因子挖掘等工作，實現量化投研全流程的自動化運行，徹底重構了傳統投研的工作流程。

二是效率革命。OpenClaw精準解決投研人員被數據清洗、公告整理、報告格式化、重復回測等低附加值工作消耗大量精力的痛點。

在信息處理方面，面對每日海量的市場公告，從傳統的人工摘錄轉向OpenClaw的自動結構化匯總，效率提升幅度高達10倍以上。在研報復現這一復雜任務中，OpenClaw表現同樣出色，它能夠解析研報邏輯、拉取相應數據并自動編寫代碼進行回測，將過去需要一整天的工作量縮減至一小時之內。

對于量化團隊而言，由于OpenClaw能自動完成因子篩選、回測與優化，整個策略研發周期得到了顯著縮短，從而使團隊能夠騰出更多精力去思考深層次的市場邏輯。

三是能力邊界革命。OpenClaw突破傳統AI“只能輸出文字”的局限，具備主動執行、工具調用、技能擴展能力，成為可獨立完成復雜任務的“超級員工”。

安全性是金融投研的生命線。通過本地部署與物理隔絕云端的技術手段，OpenClaw實現了數據的本地存儲，解決了投研機構對數據安全與隱私泄露的顧慮。同時，模塊化的技能包設計允許用戶像搭積木一樣，根據需求安裝金融分析、研報生成或量化回測等專業模塊，構建出極具個性化的投研助理。

跨工具協同能力則打通了Wind、同花順、米筐、飛書等投研與辦公常用平臺，實現了數據、工具、通訊的無縫銜接，讓投研工作的協同性大幅提升。

在此基礎上，OpenClaw的全流程自動化能力覆蓋了投研的全場景，例如全天候掃描新聞與社交媒體趨勢以捕捉尚未反映在股價上的信息差，或者在幾分鐘內讀透上市公司年報并揪出隱藏的財務異動。更令人震撼的是，它甚至能自動編寫并回測量化策略代碼，在設定的規則下執行高頻套利等交易指令，同時還能兼顧處理郵件、安排會議等行政瑣事。

主觀與量化走向融合

OpenClaw的出現不僅改變了投研的工作模式，更在深層次上重塑了金融投研的核心邏輯。一家頭部券商在路演中對AI在投研領域的長期影響進行總結時指出，以OpenClaw為代表的智能投研工具，將推動投資研究向“主觀更量化，量化更主觀”的方向演進。

在主觀研究層面，大模型降低了編程門檻，使主觀策略研究具備了可驗證和可迭代的能力，策略團隊的研究開始加入回測環節。在量化研究層面，大模型擅長處理非結構化文本數據，能夠從研報、電話會中提煉個股的短期事件邏輯（如A事件對B公司的影響），為量化策略提供新的因子來源。

三大金融數據服務商整裝待發

隨著OpenClaw賦能投研的成熟，國內三大金融數據提供商也已整裝待發，推出了各具特色的產品。

萬得推出的WindClaw深度耦合了Wind的實時行情、財務數據及行業信息。產品的核心優勢在于無需編程、一鍵部署，且支持完全的本地化運行，確保了研究邏輯的絕對隔離。用戶可以在WindClaw中訓練屬于自己的投資Agent矩陣，有的負責基本面分析，有的負責盯著盤面資金流向，有的則在論壇中共享全球同行的智慧，從而構建出一支不眠不休的AI投研團隊。

Choice則推出了超級查數Agent，最大的亮點在于無縫調度金融、宏觀、條件篩選及全網搜索四大專屬工具，實現了一站式打通海量專業數據。此外，攻克了“復雜多跳”推理難題，能夠精準鎖定那些疊加了多重因子、跨維度關聯的核心標的，并支持原生Excel帶公式直出，極速接管工作流。

iFinD則推出了MCP金融數據服務，專為AI智能體交互設計，服務集成了iFinD核心數據庫，實現了“自然語言即查詢”的投研閉環。涵蓋A股股票的Alpha/Beta風險模型、ESG評級、公募基金的歷史業績與持倉配置、全球宏觀經濟指標以及基于語義檢索的公告資訊摘要，全面匹配了主流投研的精細化數據需求。