第一个把金融投研和 OpenClaw结合得这么好的产品，太强大了！

大家好，我是 Penny。

前天的文章里面说了，我体验了一个金融行业的 OpenClaw 类产品。严格来说，我那个时候还是内测演示版本。

他们昨天正式发布了，所以我昨天晚上沉浸式玩到凌晨2-3 点，今天继续玩，实在是太有意思了。

虽然我觉得应该还有非常非常多的场景可以挖，但是我迫不及待地想先写一篇，给大家分享一下。

这个产品就是我此前也一直在用的 AlphaEngine，他们最新的桌面版 AlphaClaw。虽然以前也很棒，但是这次相比之前，简直是一个代际的跨越。。。

另外，明天晚上 8 点，我邀请了这家公司的创始人费斌杰直播分享他对于投资研究和 AI 工具的理解。

这也是这个号第一次直播，因为我看了他演示的内容，真的干货超级多。本来是想请他来社群里给群友们分享的，但是现在腾讯会议想多人在线真的好贵，想着不如薅一下平台的羊毛吧哈哈哈。

刚好他们也可以宣传一下，也能有更多人体验到最新 AI 产品给投资和研究带来的好处。

感兴趣的朋友可以在下面这里点视频号的直播预约。

此前，AI 在金融行业的应用基本上是这么几类：

1. 做录音转写，整理会议纪要

2. 整理行业热点，新闻、舆情等等；

3. 整合数据来源，做个行业/个股的深度研究跟分析

这些很刚需，但它更多是一个单点的需求，如果有再相对复杂一点的问题，还是需要我们自己完成。

但是现在，有了详实而准确的底层金融数据信息，加上可以自主使用 code 和工具调用能力的 Agent，世界就完全变了。

首先，AlphaClaw是桌面版本，你可以根据自己的不同端下载相应版本，官方网址如下：

链接：www.alphaengine.top

安装好进去之后， 界面看起来还跟原来的产品有点像，但在左上角多了这只可爱的（不知道是螃蟹还是龙虾）的东西。

（这里要说明的是，这个产品是给专业金融机构使用的，个人如果有公司需要，或者全职投资，也可以尝试申请买个账号试试。如果你需要管理的金额比较小不太划算。）

它是完全开箱即用的，只要一开始配置一个本地的文件夹给它就行了。不需要像开源版的 OpenClaw自己要做那么多的接口配置。

为什么能这么快上线？实际上是因为这个产品的起源是团队看到了Claude Code的超强能力，在几个月前就开始筹备了。

Alpha Cloud的底层是市面目前最强的编程模型Claude Opus 4.6，叠加了自研的与投研场景更适配的 Agent。并不是看到了 OpenClaw 火了之后去套的壳。

也就是说，基于强大的 coding 能力，你依然可以用它解决金融行业之外的各种问题，只是它的金融能力会比其他的虾更强一点。

因为它原本就有的底层海内外投研数据和机构报告，内置了原AlphaEngine 的金融分析引擎和各种skills，数据和观点的来源更准确和可信。

此外，因为很多金融机构对数据安全和保密性有需求，这个桌面版就可以非常方便地调用你本地的报告文件以及知识库，可以拉云端的数据来分析，但是你本地的数据和 skills 都可以不传到云端去，这样安全性就有了保证。

另外建议的安全底线是，让 AI 只做研究和分析，不要让它直接下单。（反正我是这样）

下面我来展示我这两天做的一些案例，大家可以感受一下：

1. 每日持仓复盘以及定期的资产配置分析。

这个此前我是一直想做，但是又觉得太麻烦没做的。因为我的权益持仓横跨了A 股、港股、美股和加密，美股里面还有一些期权和衍生品。另外还有一些债券和理财，所以要整合起来就非常的麻烦。

我此前有一个 Excel，但做不到经常更新。我先把这个丢给了AI，做了一版初步的分析。

然后感觉有点麻烦，就直接问它：

然后他给了我几条方法。我选择富途的直接下载持仓明细，存到指定的文件夹里，它就能读取了。

另外，东方财富没有直接下载功能的，我就让它自己去网页上去爬取，当然过程需要我的登录和授权。

对于变动比较小的现金/固收/债券类的，我就简单地做了一个 Excel，放置在这个文件目录下，手动更新。

最后我又让他出了几版资产分析的报告，并对其中的一些细节进行了微调（比如去掉某一项，或增加哪一块的分析）。

最后让AI把整个工作流给我封装成了一个 Skills。

（这些都是本身已经设定好的 Skills，内置的Skills Creator帮助你很简单的创建自己的Skills）

OK，这样就完成了！

下一次我只要在对话框加一个斜杠调起这个 skills，或者说出已经设定好的指令（比如说“帮我做一下资产配置复盘分析”），它就会根据这个流程重新去跑一遍。

因为隐私数据的问题，我就不给大家看这个报告全文了。但我之前头痛的很多问题都帮我解决了，比如：

1）股债的平衡问题

2）行业集中度的风险暴露问题

3）期权的敞口问题

4）全市场持仓收益目标的实时变动测算

有一个专业级的 AI 时刻帮你诊断你的资产状况，以及第三视角来帮你做查漏补缺，真的太爽了！

2. 我做了一个叫做“强势股筛选”的 skills；

起因是我对于动量和趋势的捕捉很感兴趣，所以首先，我咨询了AI动量方法论的底层逻辑。

然后根据以上的方法论，构建了一个 A 股热门股票和行业关注清单分析的 skills。（美股也建了一个，但是逻辑会跟上面有些微区别）

这个生成的报告太牛了，非常的专业。。。

3. 每周定期的新股扫描分析和打新建议。

这里我甚至更懒了一点，我直接问AI：你觉得散户如果想做港股和 A 股打新，那他需要了解哪些分析框架？

他给出了一个非常专业的输出结构，我觉得没什么好补充的。

看看结果，说实话，这个内容直接贴到很多做新股分析的公众号里面，都非常好了。所以大家要珍惜还在纯人工原创的博主……

（看完我马上就去打广合科技了）

4.对本地报告综合阅读，整理、总结并分析。

比如说我手头有三份关于2025 年一级市场的总结分析报告，分别来自清科、犀牛数据和 IT 桔子。我就把它们全部扔给了 AlphaClaw（就是@你设定好的文件夹里面的这个子文件夹，非常方便），让AI帮我把核心观点都整理出来。

如果你自己也有积累本地知识库，保存报告的习惯，甚至可以让他直接在你的所有知识库里面去搜集分析行业的变化，AI自己就会梳理出脉络。

所以如果我让它阅读把同一个行业 22-25 年的所有报告，它能够更有结构性地帮我描述出这个行业近 3 年的变迁，这多有意思啊！

除了金融之外，它基本的文本生成和日常工作能力也很强。

费总给我举了个例子。模仿某个券商某某组的点评风格，用 AlphaClaw 来写业绩点评。

打个比方，我可以说：按照xx证券的点评风格，给我整理总结一下他们的业绩点评风格，然后生成一个 skills。

然后按照这套点评风格，生成一个某家公司（比如博通）的最新财报点评。

它不但模仿得非常完美，而且还可以根据你的观点随时微调。

这也太强了。。。。能省多少事啊，真正的言出法随。

还有很多很多的场景，再举个例子：

描述你的理财需求，让 AI 帮你找到和你理想中风格最接近的某一位投资大师。

比如说，和我最接近的是纳西姆·尼古拉斯·塔勒布。（他写过《反脆弱》、《黑天鹅》和《随机漫步的傻瓜》）

你可以把投资大师的著作扔给它，让它分析、整理出大师的投资逻辑，之后用这一套逻辑来重新审视你的持仓，给出选股建议。

如果你欣赏巴菲特，就可以把伯克希尔历史上十年的股东会全部资料扔给它。读完之后，让它总结巴菲特的投资逻辑，接着就可以把这些 skills 用于分析所有你想让它分析的问题。

就光这一两天，我甚至觉得我对投资的理解都有了新的改变。

AI 的进化实在是太快了，他两三年前还只是个实习生，现在完全已经是Master 级别了。

对于各行各业的知识工作者，尤其是初级岗位，我觉得 AI 的替代率现在已经达到了90% 以上。

比如律师行业，我身边的创业者说，他们在处理简单的 case 时已经不需要找律师了，主要用 AI 解决。或者再找一个比较资深、有丰富实操经验外部律师偶尔支持一下。

经验依然是有价值的，想要用好 AI，你最好要自己比较懂。

假设你没有基础的知识，你根本无法衡量 AI 给你的建议到底是对是错，甚至无法帮它优化改进。尤其是在投资这样复杂的事情上面，你并不能全盘相信 AI 的建议；

AI 应用的前景是真的，能看到各种各样新的好产品冒出来，非常开心。

以这家公司为例，他们去年 token 的消耗量是前年的十几倍，今年目测肯定又是一个十倍以上的消耗量增长。有更多这样的公司，才会让全链条受益。

作为人类，现在真的很困惑。

是的，我确实不如 AI，但是怎么办呢？我必须得生存呀。

我想来想去，最好的方式是摆正心态，要用AI 加速自己的学习曲线，积累现实生活中的各种 corner case，去创造，去输出，去交朋友，丰富自己的人生体验。

不要害怕犯错。有血有肉、有人味、有瑕疵、会犯错，是我们生而为人的证明。

让万物穿过自己，让一切为我所用。

最后重申一下：如果想来听周五晚 8 点创始人直播分享的，请点这里视频号预约。也欢迎把它分享给你身边感兴趣的朋友。

想体验 AlphaClaw 产品的，可以进入 www.alphaengine.top 下载，注册邀请码“penny”，初始赠送 5000 积分。仅限机构投资者（需要提交名片审核）啦，以前申请过试用的也可以申请。

这个 token消耗量确实大，还贵，悠着点用哈。比心！

我是佩妮，关注我，一个只说真话的创投人