用OpenClaw做A股量化？我试了试，聊聊真实感受

玩美股三年了，最近我对A股量化产生了兴趣。

美股玩得挺顺手，但A股这个市场……T+1、涨跌停、政策敏感、信息差大——把美股那套直接照搬过来，基本不行。

正好最近在折腾OpenClaw（之前的踩坑记录和Mac Mini体验都写过），突然想到：这玩意能不能用来做量化？

调研了一圈，发现已经有人在做了，而且玩法比我想象的成熟。

AI量化交易的核心流程：从量化分析到代码策略，再到交易执行

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先说结论：有搞头，但得找对方向

如果你问我”AI Agent能不能用来做A股量化”：

• 信息收集和舆情分析：最成熟，已经有开源框架在跑
• 多Agent协作决策：有人搞出了模拟”交易公司”的架构，挺有意思
• 自动化下单：能做，但延迟是硬伤——2-5秒的调用延迟，抢不过高频
• 替代专业量化平台：想多了，不现实

下面展开讲。

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圈里已经在用的方案

调研过程中发现，AI Agent+量化这个方向，已经有人跑通了。

TradingAgents-CN：多Agent协作的A股量化框架

这是我找到的最完整的方案——TradingAgents-CN，一个专门针对A股的多Agent LLM量化框架。

它的设计思路很有意思：模拟一家专业交易公司的团队协作。

系统里有这些Agent角色：

• 基本面分析师：分析财报、估值
• 情绪分析师：监控舆情、新闻情感
• 技术分析师：看K线、技术指标
• 研究员：整合各方信息，形成研报
• 交易员：执行交易决策
• 风控经理：监控风险敞口

这些Agent不是各干各的，而是通过”结构化沟通和辩论”来协作决策。比如基本面分析师说”这公司财报不错”，情绪分析师说”但社交媒体上骂声一片”，然后研究员综合判断。

多Agent协作架构：不同角色的Agent各司其职，通过协作形成决策

技术栈也挺现代：

• 支持多种LLM（OpenAI、Claude、阿里百炼都行）
• 整合了国内金融数据源：Tushare、AkShare、BaoStock
• 有智能新闻分析模块
• 支持Docker部署，还有模拟交易环境

这套方案的定位是"学习和研究"，不是让你直接拿去实盘炒股。但架构设计值得参考。

Claude Code做算法交易：YouTube上有人出教程了

搜了下发现，已经有人用Claude Code构建算法交易系统，还出了完整教程。

主要思路是：

• 用Claude快速生成交易策略代码
• 接入数据层获取清算信息、持仓变化、鲸鱼动向、订单流
• 自动化执行回测和模拟交易

但有个关键限制要注意：Claude的调用延迟在2-5秒。

这意味着什么？毫秒级的高频交易别想了。要做实时交易，得配合WebSocket连接来获取live数据，Claude只能做分析和决策，执行层走别的通道。

鲸鱼追踪+订单流分析

还有一个有意思的方向：用AI Agent追踪”鲸鱼”（大户）的动向。

有人用ElizaOS + Claude Code搭了个鲸鱼追踪器：

• 监控特定钱包地址的链上活动
• 设置阈值，检测大额交易
• 识别订单簿里的”鲸鱼墙”
• 自动发Telegram警报

这个思路在A股也能用——监控龙虎榜、大宗交易、股东变动，用Agent做实时分析和预警。

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传统量化的几个痛点

说了别人怎么做的，再聊聊我为什么想折腾AI Agent。

传统量化——不管是趋势跟踪、因子投资还是统计套利——核心都是对历史数据建模。这套方法有效，但也有明显的瓶颈：

数据太同质化

大家都在用同样的量价数据，策略越来越卷，超额收益越来越难找。

市场变了策略就废了

去年管用的策略，今年可能直接失效。市场结构一变，参数调来调去也救不回来。

只看结构化数据

K线、财报、技术指标……这些大家都在看。但市场信息远不止这些——新闻、政策、社交媒体舆情、研报观点——这些"非结构化数据"往往更有信息量，但传统量化工具用不上。

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OpenClaw能帮上什么忙？

OpenClaw本质上是个能自己动手的AI助手。它的核心能力是浏览器自动化——能像人一样浏览网页、抓取信息、甚至操作界面。

结合上面调研到的方案，我想到几个具体场景。

场景一：信息收集和舆情监控

这是我觉得最靠谱的用法，也是TradingAgents-CN里”情绪分析师”Agent在做的事。

让OpenClaw每天自动浏览：

• 财经网站：东方财富、同花顺、雪球
• 券商研报平台：抓取最新研报摘要
• 交易所公告：巨潮资讯、上交所、深交所
• 社交媒体：微博财经大V、股吧热帖

OpenClaw Browser Relay：能像人一样浏览网页，抓取信息

它不只是抓数据，还能结合NLP能力做情感分析——这条新闻是利好还是利空？社交媒体对这个事件的反应是积极还是消极？

把这些信息转化成量化因子，比如”政策利好因子”、”舆情热度因子”，就能给传统策略加一个维度。

场景二：多Agent协作（模仿TradingAgents-CN的思路）

OpenClaw本身不是多Agent框架，但可以作为其中的”执行层”。

设想这样一个架构：

• 信息收集Agent：OpenClaw负责，浏览器自动化抓数据
• 分析Agent：Claude负责，做NLP分析和研判
• 执行Agent：对接vnpy或其他量化平台

各司其职，通过API或消息队列协作。

我的 OpenClaw 日常工作环境：Mac Mini + 宽屏显示器

场景三：监控和报警

让Agent实时盯着市场和策略状态：

• 行情数据有没有异常
• 策略跑着有没有报错
• 持仓风险敞口是不是超限
• 关注的股票有没有重大公告

一旦发现问题，自动发警报（微信、Telegram、邮件都行）。

场景四：自动化下单？

理论上，OpenClaw可以跟量化平台（比如vnpy）对接，策略生成信号后自动下单。

但说实话，我对这个场景持保留态度。

两个原因：

1. 延迟问题：前面说了，Claude调用延迟2-5秒。A股虽然不是毫秒级高频，但关键时刻这几秒也够呛。
2. 稳定性问题：之前踩过Chrome Relay的坑——连接不稳定、经常断线。量化交易对稳定性要求极高，关键时刻掉链子可不是闹着玩的。

如果要用，建议只拿来做辅助，核心交易逻辑还是走传统API。

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A股的”特色”怎么应对？

A股跟美股不一样的地方很多。OpenClaw能帮上忙吗？

T+1交易制度

买了今天不能卖，限制了日内交易的灵活性。这个OpenClaw帮不上忙，策略层面要调整思路——更注重波段和趋势。

政策敏感性强

这倒是OpenClaw能发挥的地方。

让Agent专门监控证监会、交易所官网、主流财经媒体，一旦有政策发布，第一时间抓取、分析，跟持仓股票做关联。

A股政策影响大，信息早一步，决策就多一分从容。

公告效应显著

业绩预告、高送转、股权变动……这些公告往往能引发股价剧烈波动。

设定Agent监控特定股票的重大公告，结合历史数据做回溯分析，搞事件驱动策略。

TradingAgents-CN里就有”智能新闻分析模块”，专门干这个。

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几个现实问题

说了好处，也得说说坑。

延迟是硬伤

再强调一遍：AI Agent的调用延迟在2-5秒。

这意味着：

• 高频交易别想了
• 抢涨停板别想了
• 盘中急跌止损可能来不及

只能做中低频策略，或者把AI Agent定位成”分析师”而不是”交易员”。

数据质量参差不齐

非结构化数据虽然信息量大，但噪音也多。假消息、标题党、情绪化言论……垃圾进，垃圾出，数据清洗和筛选是个大工程。

TradingAgents-CN整合了Tushare、AkShare、BaoStock这些专业数据源，这块可以借鉴。

黑箱问题

AI Agent的决策过程往往不透明。在金融交易里，你不光要知道”怎么做”，还得说清”为什么这么做”——合规审查、风险控制都需要这个。

系统稳定性

之前说了，Chrome Relay目前稳定性不够。跑复杂的自动化任务，出问题的概率不小。

我在Mac Mini那篇文章里提过，M芯片的能效比和稳定性确实不错，但软件层面的坑还是要注意。

Mac Mini vs 传统服务器：功耗低、稳定，但Chrome Relay本身的坑还是存在

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给不同读者的建议

如果你是技术背景，想尝试AI+量化：

• 先看看TradingAgents-CN，架构设计很有参考价值
• 从信息收集和舆情分析入手，这块最成熟
• 核心交易逻辑还是用传统平台（vnpy这些），OpenClaw做辅助
• 做好踩坑的心理准备

如果你是纯投资者，不太懂技术：

• 目前还不是开箱即用的阶段
• 建议再观望一段时间，等工具更成熟
• 可以先关注一些AI量化的科普内容，了解基本概念

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写在最后

OpenClaw能不能用来做量化？能，但目前更适合做”外挂”而不是”主力”。

调研下来，我觉得最靠谱的路径是：

1. 用OpenClaw做信息收集——这是它的强项
2. 结合专业框架做分析——比如TradingAgents-CN的多Agent协作思路
3. 用传统平台做执行——vnpy、聚宽这些，稳定性有保障

AI Agent的价值不在于替代传统量化，而在于补足它的短板——尤其是非结构化数据的处理能力。

工具在进化，玩法也在进化。我会继续折腾，有新发现再更新。

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延伸资源

• TradingAgents-CN - A股多Agent量化框架（GitHub）

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联系方式

如果你也在琢磨AI+量化，欢迎交流：

• 邮箱：[email protected]
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• 博客：https://junxinzhang.com

特别想听听：

• 你有没有用AI Agent做量化的经验？
• TradingAgents-CN这类框架实际跑起来效果如何？
• A股量化有哪些特别的坑？

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