>> 申萬宏源-申萬金工因子觀察第5期：OpenClaw能否實現(xiàn)零代碼基礎(chǔ)構(gòu)建量化策略？-260312
| 上傳日期： |
2026/3/12 |
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| 2290KB |
| 格式： |
pdf 共23頁 |
來源： |
申萬宏源 |
| 評級： |
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作者： |
鄧虎 |
| 下載權(quán)限： |
此報告為加密報告 |
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OpenClaw跳出對話窗口，為AI實現(xiàn)完全通過對話實現(xiàn)量化策略更進了一步。除了提供一些機器學(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，第一階段：數(shù)據(jù)幻覺嚴重的大模型并不適合直接處理數(shù)據(jù)；第二階段：AICoding大幅提升了量化工作人員的效率，量化工作人員更多進行督工角色；第三階段：OpenClaw的誕生，從數(shù)據(jù)提取到撰寫代碼并執(zhí)行都可以代勞，似乎可以完全實現(xiàn)零代碼基礎(chǔ)構(gòu)建量化策略？
OpenClaw通過接入API完成數(shù)據(jù)提取的工作，大幅降低了量化工作的門檻。數(shù)據(jù)來源是量化策略的基礎(chǔ)，OpenClaw通過接入API接口直接調(diào)用數(shù)據(jù)大幅降低了量化工作的門檻，以往量化工作人員對表格數(shù)據(jù)字段的熟悉優(yōu)勢不復(fù)存在。
簡單的“Idea測試“對OpenClaw不是問題。對于簡易的選股idea，可以快速通過OpenClaw實現(xiàn)，API接口還節(jié)省了數(shù)據(jù)準備的工作，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)提示撰寫代碼完成因子測算和構(gòu)建策略-輸出數(shù)據(jù)到excel的過程，基本上能夠完整執(zhí)行一個多因子選股策略，但執(zhí)行效果仍有待提升。整個過程完全通過對話窗口實現(xiàn)，不需要了解任何撰寫代碼的知識，但這里舉例的構(gòu)建多因子模型，意味著對話人要對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和因子邏輯比較熟悉。但從實際執(zhí)行過程中來看，數(shù)據(jù)提取和策略計算的過程中AI容易犯錯，而且往往是一些較低級的錯誤，包括對提示詞完全反向執(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因子表現(xiàn)的邏輯進行分析，OpenClaw的AI顯然不具備很好的分析能力，未來如果OpenClaw的AI向網(wǎng)頁端的版本靠攏，有望實現(xiàn)分析和自我改進的閉環(huán)。
OpenClaw還成功實現(xiàn)了機器學(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機器學(xué)習(xí)模型并完成訓(xùn)練。即使是作為有一定門檻的機器學(xué)習(xí)模型，目前看起來也可以較低門檻的使用，雖然策略還不夠成熟，策略的進化還需要投資者對策略有更好的認知，但一定程度上量化實現(xiàn)了“平權(quán)”，策略的難度不再是門檻。
當(dāng)前OpenClaw距離“好用“還有一段距離。我們在測算的過程中，遇到了各種問題，包括但不限于：只能被動響應(yīng)，需要不停催促詢問進度，文件發(fā)送無法完成，數(shù)據(jù)處理和命令犯低級錯誤不按要求執(zhí)行等，偶發(fā)罷工和胡亂回答的情況，目前OpenClaw提供了一個能為AI大幅提升工作效率的框架，但距離徹底實現(xiàn)還需要一段距離。
風(fēng)險提示與聲明：本報告對于量化策略、OpenClaw的研究分析均基于歷史公開信息，可能受指數(shù)樣本股的變化而產(chǎn)生一定的分析偏差；閱讀本報告時，投資者需結(jié)合自身風(fēng)險偏好及風(fēng)險承受能力，充分理解因子表現(xiàn)及量化策略的波動、風(fēng)格、歷史表現(xiàn)、風(fēng)險等因素。模型根據(jù)歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建，歷史表現(xiàn)不代表未來，市場環(huán)境發(fā)生重大變化時可能失效。
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