“手搓龙虾”股票投研系统的一批人开始赚钱了

记者 牛钰

北京的程序员许洋是人工智能（AI）应用的深度使用者，其工作与生活已离不开AI。

2026年开年，一款开源人工智能体OpenClaw（俗称“龙虾”）突然走红，人们纷纷下场“养龙虾”（配置OpenClaw），尝试用它来为自己完成各式各样的任务。

自2月起，许洋便忙着试用OpenClaw。在他看来，凡是脑力可完成的任务，OpenClaw都能实现，并且能用手机通过OpenClaw远程操控家中的电脑办公。

拥有6年炒股经验的他，第一时间便想到用OpenClaw搭建一套股市数据分析系统。

由于觉得各类专业股市数据平台价格高昂，许洋此前炒股时只能查看零散的数据，靠自己画图、记笔记来总结。他渴望拥有一套能统计市场资金流向的数据整理系统，在上下班前后定时推送梳理后的信息，并给出趋势判断，助力自己复盘市场走势。

耗时一个月，他用OpenClaw搭建起一套“聪明钱监控”系统后，在社交媒体上分享了“养虾”炒股的雏形。有几名网友向他询问“这个系统怎么收费”，这让他转变了思路——困在数据里的人并非只有自己。于是，他决定优化系统并通过收费方式分享OpenClaw分析过的投研数据。

起初，许洋将价格定为150元/年，随后上调至200元/年，费用是一次性收取。从3月1日至今，不到半个月的时间里，他的数据分享群用户已达90人，粗略计算收入超1万元，足以覆盖搭建系统的2000元/年的资金成本。

OpenClaw横空出世时，国联民生证券海外首席分析师孔蓉曾将这一应用的火热定义为“庶民的胜利”。因为它能让更多非大型科技公司和个人端具备“自有化AI”的能力，或将AI从“少数人拥有的高端能力”转变为“多数设备的基础功能”，真正打破束缚AI应用发展的枷锁。

曾用来形容玩电脑游戏不依赖快捷键、完全手动操作的“手搓”，成了个人利用AI开发程序与应用的热词。普通投资者尝试用OpenClaw“手搓”属于自己的AI投研系统，将盯盘、读财报、写研报、策略回测等工作交给AI。

不过，在这个过程中，也有不少投资者体会到“龙虾”炒股的成本高、效率不尽如人意，甚至不靠谱等问题。官方亦提示投资者注意“养龙虾”背后的个人信息安全与费用高昂等情况。

一门生意

为了搭建OpenClaw，许洋首先购置了一台苹果Mac mini。据他介绍，在国内大厂推出“一键安装”服务之前，OpenClaw对硬件和系统环境要求较高，而Mac设备的使用体验最佳——开发环境配置简便，原生支持最为完善，系统集成度高，既能实现24小时开机运行，功耗又相对较低。

硬件问题解决后，许洋为“龙虾”准备了“粮食”——Token（词元，即AI模型处理文字时的最小单位）。OpenClaw执行指令需经历规划、执行、验证等多个步骤，每一步都要调用大模型，过程中会消耗大量Token。为节省成本，他购买了阿里云每月40元的套餐服务，足以支持不太复杂的AI模型训练。

随后，许洋开始教OpenClaw分析数据：他导入当日股市的资金流走向、个股涨跌幅等数据，让OpenClaw进行可视化分析；接着输入指令“你是一名专业的A股资金流分析师，请分析一下个股和行业资金流数据”，OpenClaw便能自动运行并展开数据分析。

许洋对它提出明确任务要求：生成包含主力动向、概念板块资金流、机构流入激励、机构撤离警示及操作建议的分析报告。

在本地成功运行后，许洋以每年1000元的价格购置了服务器，将OpenClaw生成的各类数据分析图制作成网页，供他人通过网页查看。此外，OpenClaw还可直接将运行的任务自动部署到服务器，省去了烦琐的运维环节。

在许洋创建的“聪明钱监控”网站上，用户需输入账户密码登录。首页展示成交额Top30的股票及其涨跌幅，以成交额对应个股面积，清晰呈现当日市场热股格局与行业分布概要；其他页面则分别展示行业主力大单净流向热力图、机构潜伏强力抢筹个股榜、上市公司互动问答监控等市场数据。

在许洋的微信群中，每日早晚两次推送OpenClaw生成的内容，包括主力净流入TOP10的股票表现、行业板块资金流向及AI解读部分。

例如，针对3月12日的A股走势，OpenClaw解读为：“资金风格剧烈切换，从科技成长全面流向防御板块”，对应的操作建议是“以防守反击为主，回避高位科技股追涨，侧重稳增长主线，控制仓位等待科技板块回调企稳，切勿盲目抄底”。

起初，许洋开发OpenClaw系统只是为了“解放双手”，但随着咨询者日益增多，他逐渐意识到这或许是一种普遍需求——许多投资者都希望从烦琐的盯盘工作中解脱出来。现在，他开发的“聪明钱监控”系统面向三类用户：想跟上聪明钱节奏的投资者、对算法交易感兴趣的技术派，以及不想天天盯盘的“打工人”。

经济观察报注意到，不止许洋，还有不少人开始通过自研的OpenClaw投研系统收费。这些系统功能各有侧重：有的主打全天候自动交易；有的支持用户灵活调整关注的公司、行业及逻辑，为投资提供辅助。其中，最贵的收费达到每个月200美元（合计人民币约1376.7元）。

在手搓AI投研系统的潮流中，风险暗藏。3月15日，中国互联网金融协会官微发布提示称，建议金融消费者在办理网上银行、证券交易、支付等个人金融业务的终端上极其谨慎安装OpenClaw。如确有必要安装，建议不授予金融服务类系统操作权限，及时跟进OpenClaw漏洞修复，严控功能插件安装，不在使用时输入身份证号、银行卡号、支付密码等敏感信息。另外，此类应用在运行过程中持续调用大模型接口，可能会产生较高的Token费用，建议使用者密切关注。

“龙虾投研”能做成什么样

不过，赚钱只是少数人的事，让OpenClaw投研系统成为实用工具才是主流方向。

上海投资者王女士一直投资商品期货，过去她常常要花3个多小时复盘。毫无编程基础的她开始尝试使用OpenClaw：先支付200元学习安装与部署教程，通过自然语言交互，让系统完成盯盘、学习威科夫交易法、每4小时识别威科夫形态、自主进行模拟交易，以及每日定时生成总结报告等操作。

北京的陈女士则用OpenClaw为自己搭建了两套系统——AI新闻摘要独立系统和股票实时监控系统。AI新闻摘要系统每天上午9:00运行，专注信息收集；股票实时监控系统在交易时间全天候运行，专注交易监控。两者在时间上相互分离，AI新闻摘要在9点推送结果，股票监控则覆盖整个交易时段，这帮她省去了手动搜索信息的时间。

王女士和陈女士对经济观察报表示，自己用OpenClaw搭建的系统只具备基础功能，不算强大，但已能满足目前能想到的需求，展现出成长潜力，未来可能还会继续完善。

不过，目前已经有不少跟着“龙虾”炒股的投资者吐槽，AI推荐的股票并不“靠谱”，轻则数据滞后，重则编纂数据骗人。有一名个人投资者在尝试后悲观地说，个人投资者不适合用AI炒股，AI的使用瓶颈在于人类的提问能力与使用能力，但凡普通人能想到的思路，早就被专业机构人士精细研究过了。

作为专业机构研究人士，国联民生证券计算机行业首席分析师吕伟很早就部署了OpenClaw。他对经济观察报分享了自己的“养虾”体验：“因为代码全公开，本地化部署效果更好，我很轻松就把它和飞书打通：一方面随时通过飞书远程下达命令帮我做研究，另一方面还可以作为我的第二大脑，随时整合输入的零散信息。”

吕伟认为，“龙虾”的核心优势在于“效率”与“可复用性”，它像一把精工瑞士军刀，针对投研任务做了深度优化；而通用大模型更像万能却不够锋利的斧头。“全民手搓”之所以流行，是因为它让普通人能快速搭建自己的分析工具，门槛低、见效快。

“说实话我的‘龙虾’也不是完全体，但我会针对一个个具体的投研工作单点优化，再把点串成线。”吕伟举例称，初始阶段先教它“看数据”，比如输入“提取某公司近5年营收和净利润”，让它学会从财报里精准抓取关键字段；中期成长阶段训练“单点技能”，比如基于抓取的数据“自动计算ROE并解释波动原因”，这时它已能独立完成小任务；长期来看，这些单点技能可串联成工作流，比如用指令“复盘某股2023年走势”，它会自动调用历史技能——抓数据、算指标、生成报告，最终输出完整分析。

在吕伟看来，现在的“龙虾助手”已经是个很能干的伙伴，主要功能包括：自动抓取并清洗公开数据；执行定制化财务分析（比如杜邦分析）；支持多设备协同，比如在飞书上，用户可随时用手机或电脑调用它，任务进度实时同步；还能主动提醒关注的数据异动，比如某只股票突然放量下跌。

吕伟称，OpenClaw本质上是精华Agent（智能体）版本的ClaudeCode（由Anthropic开发的AI驱动代理编码工具）。ClaudeCode中有很多高手制作的skill（AI技能），涵盖信息聚合、突发事件分析、量化回测等功能。虽然OpenClaw门槛更高，但上限也更高——需要为其定义分析框架（如技术指标公式、资金流模型），这部分确实耗时，但一旦完成，它就能像专业分析师一样执行复杂任务。

训练OpenClaw时，需整理数据来源、历史数据并标注关键事件（如财报日、政策变动），以确保分析的准确性。最关键的是，这些技能和数据可复用：比如训练好的“资金流分析”技能，未来可一键应用于其他标的，边际成本几乎为零。而通用大模型每次都需要重新解释需求，长期来看效率反而更低。

“手搓龙虾”困在数据瓶颈

Token消耗巨大是近日“养虾”热潮中个人用户面临的普遍难题。这个本想“解放双手”的工具，一不留神就成了“吞金兽”。

许洋发现，目前他的“龙虾”消耗的Token正逐步减少——在已成熟运行的任务中，仅固定时期会产生消耗。

吕洋也指出，Token消耗确实是现实问题：“龙虾”运行初期就像实习生刚上手，每个任务都需手把手教，成本自然高；但随着技能熟练，像“杜邦分析”这类固定任务，Token用量会越来越少，就像人干活越来越熟练高效。不过，由于仍在持续开发新技能（如舆情监控、风险建模），这部分探索会拉高总成本，只是长期来看，效率提升带来的价值远大于Token花费。

许洋现在的新烦恼是他的用户增量几乎为零，网上发帖也越来越少人关注。反思后，他意识到，核心问题还是数据储备不足。

为搭建“聪明钱监控”系统，许洋购买了同花顺Level-2会员和Tushare数据接口（API），每年合计花费约500元，占总成本的四分之一。但数据仍不够用，他迫切需要专业数据平台的API接口，以实现系统的准确、实时和功能丰富，可这类平台收费高昂——专业机构的API年费动辄数万元，远超他的承受范围。

不过，专业数据平台已开始布局相关领域。3月11日晚，金融软件服务商万得信息技术股份有限公司（Wind）宣布上线WindClaw，该工具可自动读取实时行情、财务数据、行业信息与合规公告，目前已开启公测。

许洋虽感压力，但是认为WindClaw暂时不会影响自己的“生意”：一方面，WindClaw与Wind终端绑定，当前内测范围较小；另一方面，他的用户群体付费意愿较低，可能难以承担Wind的费用。

对吕伟而言，数据工具并不稀缺——业务数据可通过Wind、同花顺API直接拉取，确保实时准确，再加上亲自调研的私域数据，数据来源充足。他更关注的是数据的使用方式：所有数据最终需交叉验证，比如用API数据核验新闻中的涨跌幅信息，避免“龙虾”被错误信息误导。

在吕伟看来，AI确实实现了投研工具使用技能的平权，普通人也能快速上手分析。但专业分析师的优势依然明显：他们拥有独家数据源、成熟的投研框架以及交叉验证能力，因此可以设计更复杂的分析指令，并且规避AI的“幻觉”问题。

吕伟认为，未来，“龙虾”等AI工具会从“单点工具”升级为“行业工作流”，比如自动对接券商研报、实时监控机构持仓，潜力巨大。他说：“未来不是谁取代谁，而是专业者用AI放大能力，个人用AI降低门槛，最终让市场更高效。”