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Abstract
摘要
OpenClaw是当前全球增长速度最快的开源AI Agent运行框架，支持通过自然语言快速实现业务逻辑的自动化落地，为投研等专业场景的效率提升提供了全新的技术路径。本报告将基于OpenClaw框架，介绍主动投资思路的程序化落地方法与专属运行环境的部署流程。
Openclaw的快速部署方案
OpenClaw目前主流部署方案分为本地部署与云端部署两类。本地部署的优势在于所有数据均留存于本地环境，可灵活对接内部系统、行情数据源等自有资产，更适配生产场景，但硬件采购、日常运维的成本相对更高。云端部署则具备快速开通、弹性计费、运维成本低的特点，能够大幅缩短环境搭建、功能验证的周期，更适合策略快速迭代的需求，但仍需注意敏感数据跨网络传输的合规性要求。
考虑到OpenClaw具备本地文件操作、第三方接口调用、命令行执行等高权限能力，为避免权限溢出、数据交叉污染等风险传导，我们优先推荐采用专属隔离云实例作为标准部署方案，不与其他业务系统共享服务器资源，最大化构建风险隔离边界。我们选取腾讯云Lighthouse轻量应用服务器作为部署样本，可以支撑OpenClaw从策略开发、回测验证到实盘预警的全流程需求。
投研应用场景实测
完成基础大模型对接与通讯通道配置后，即可直接在已打通的通讯工具中与OpenClaw进行实时交互，询问其可用技能，以及推荐的投研应用方式，整个交互逻辑和日常使用聊天软件基本一致。
在主观投资体系中，投资逻辑的落地长期面临规则难以标准化、历史表现无法追溯，策略迭代周期长等痛点；传统量化开发模式则存在技术门槛高，需求响应慢，适配成本高等问题。基于AI Agent的开发框架为上述痛点提供了新的解决方案，能够实现主观投资理念到可执行程序化策略的快速转化。
此外投资者可搭建标的量价异动与新闻异动双维度监控体系：当标的触发预设预警阈值，如单日涨跌幅超过阈值、成交量异常放大、出现重大新闻事件时，自动推送预警提示至投资人员，大幅提升风险预警效率与事件响应速度。
使用OpenClaw的风险提示
OpenClaw作为现象级的开源AI代理平台虽然使用门槛低、自动化能力突出，但在对准确性、安全性要求极高的投研场景中，存在操作风险、安全漏洞、幻觉放大、成本失控等多维度隐患。我们建议投研场景下采用以AI生成代码为操作中枢的策略实现方式，这样可以显著缓解逻辑实现误差、Token消耗过量等问题。但即使采用该方案，我们也对将重要账户的密码或使用权限直接交给OpenClaw使用保持高度谨慎。
新华社3月10日也发布风险提示[1]称：“由于OpenClaw智能体的不当安装和使用，已经出现了一些严重的安全风险：网络攻击者通过在网页中构造隐藏的恶意指令，诱导OpenClaw读取该网页，可能导致用户系统密钥泄露；由于错误理解用户操作指令和意图，OpenClaw可能会将电子邮件等重要信息彻底删除；多个适用于OpenClaw的功能插件已被确认为恶意插件或存在潜在的安全风险，安装后可执行窃取密钥等恶意操作。”但从目前社区的活跃度和核心团队的迭代节奏来看，如果能妥善应对这些风险，建立起完善的安全审核机制和社区治理规则，我们认为OpenClaw类型的个人助手仍将具有相当大的应用潜力。
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正文
Openclaw的快速部署方案
OpenClaw目前主流部署方案分为本地部署与云端部署两类。本地部署的优势在于所有数据均留存于本地环境，可灵活对接内部交易系统、行情数据源等自有资产，更适配实盘生产场景，但硬件采购、日常运维的成本相对更高，初期环境配置复杂度也更高。云端部署则具备快速开通、弹性计费、运维成本低的特点，能够大幅缩短环境搭建、功能验证的周期，更适合策略快速迭代、快速试错的需求，仅需注意敏感数据跨网络传输的合规性要求。
考虑到OpenClaw具备本地文件操作、第三方接口调用、命令行执行等高权限能力，为避免权限溢出、数据交叉污染、第三方恶意插件的风险传导，我们优先推荐采用专属隔离云实例作为标准部署方案，不与其他业务系统共享服务器资源，最大化构建风险隔离边界。本实践案例选取腾讯云Lighthouse轻量应用服务器作为部署样本，该产品兼具性价比高、网络稳定、运维门槛低的特点，完全可以支撑OpenClaw从策略开发、回测验证到实盘预警的全流程需求，下文将详细展示该环境下从零搭建OpenClaw专用服务器的完整流程。
完成服务器选型后，我们进一步进行配置规格的筛选：经过多轮实际运行测试验证，OpenClaw的核心运行环境（包含依赖安装、策略代码执行、第三方工具调用、常规定时监控任务等全场景）对算力和内存的资源占用阈值相对较低，2核2G的基础规格即可稳定支撑所有基础功能的流畅运行，且该规格整体性价比突出，因此我们选定该配置作为本次部署的标准方案。
图表1：腾讯云不同规格部署Openclaw价格对比
 
  
    
    
 
      
    
资料来源：腾讯云；研究部
完成服务器配置下单与费用支付后，即可进入腾讯云轻量应用服务器控制台查看已购资源，控制台官方入口为：
https://console.cloud.tencent.com.cn/lighthouse/instance/index?rid=1，进入后即可在实例列表中找到刚刚完成部署初始化的专属服务器实例，后续的登录、环境配置、管理操作都可通过该入口完成。
图表2：OpenClaw服务器实例
 
  
    
    
 
      
    
资料来源：腾讯云；中金公司研究部
在实例列表中找到刚刚创建完成的目标服务器，直接点击实例名称即可进入该服务器的专属管理配置页面，后续的环境调整、应用安装、权限设置等所有运维操作都可以在该页面完成。
图表3：OpenClaw配置页面
 
  
    
    
 
      
    
资料来源：腾讯云；中金公司研究部
进入服务器实例管理页面后，点击顶部导航栏的「应用管理」选项，即可完成OpenClaw运行所需的核心组件配置，可按需选择基础大模型服务、“小龙虾”通信适配工具以及对应业务场景所需的技能模块。其中基础大模型为独立付费服务，需提前向对应大模型服务商申请开通并获取专属API密钥，配置完成后即可实现OpenClaw的AI推理能力对接。
图表4：OpenClaw运行所需的核心组件配置
 
  
    
    
 
      
    
资料来源：腾讯云，中金公司研究部
在OpenClaw的交互通道配置环节，经过多平台实测对比，飞书机器人的接入流程相对最为快捷高效，仅需扫码即可完成自动配置，能够快速实现与OpenClaw的双向消息交互，因此本篇报告选用飞书作为初始配置的交互通道。
在前两者配置好后，就可以通过通道信号和OpenClaw进行交流了，后续的skills获取也可以直接通过和OpenClaw的自然交流即可取得。
投研应用场景实测
完成基础大模型对接与通讯通道配置后，即可直接在已打通的通讯工具中与OpenClaw机器人进行实时交互。以投研场景为例，你可以直接向机器人发送指令，比如询问当前已安装的投研相关技能列表，快速掌握可用功能，也可以直接提交需求，让机器人完成选股、回测、数据查询等各类投研任务，整个交互逻辑和日常使用聊天软件基本一致。
我们提问：“你在投研方向目前具有哪些常用技能？”
OpenClaw回答内容可参考下图所示。 
图表5：OpenClaw回答其具有的主流技能
 
  
    
    
 
      
    
资料来源：飞书；中金公司研究部 
资料来源：中金公司研究部主动投资思路的程序化实现
在主观投资体系中，投资逻辑的落地长期面临规则难以标准化、人工执行效率低、历史表现无法追溯、策略迭代周期长等痛点；传统量化开发模式则存在技术门槛高、需求响应慢、与主观投资理念适配成本高等问题。基于AI Agent的开发框架为上述痛点提供了新的解决方案，能够实现主观投资理念到可执行程序化策略的快速转化。
借助基于OpenClaw的智能Agent框架，一般投资者都可以实现主观投资逻辑的低代码、全链路程序化落地：投资人员仅需用自然语言描述投资规则，框架即可自动完成从代码编写、数据接入、逻辑校验到回测验证的全流程开发，大幅降低了主动投资策略的程序化落地门槛。
以"每月度从沪深300成分股中筛选EPS（每股收益）最高的20只股票、等权重分配仓位"的主观投资规则为例，OpenClaw可实现全链路自动化开发：
1. 数据获取层：自动对接公开财经数据接口，完成沪深300成分股列表、个股财务指标、历史行情数据的批量拉取与清洗；
2. 逻辑实现层：将主观选股规则转化为标准化可执行代码，自动实现股票池筛选、权重分配、调仓节点触发等核心逻辑；
3. 回测验证层：自动生成历史持仓回溯逻辑，完成净值曲线计算、绩效指标（收益率、最大回撤、年化收益等）统计、结果可视化输出；
4. 结果输出层：标准化输出持仓明细报告、绩效分析报告、净值曲线图表等结果文件，支持后续分析与归档。
相较于传统量化开发模式，该实现方式将策略开发周期从3-5天压缩至2小时以内，大幅提升了主观策略的落地效率。
基于OpenClaw的主动投资程序化实现方案，能够高效打通主观投资理念到可执行策略的落地路径，大幅降低量化开发门槛，适配主观投资人员的策略迭代需求；完成工程化优化后，可进一步提升策略运行的稳定性、可靠性与可扩展性，为主动投资的系统化落地提供支撑。
新闻与股价监控思路
针对主动投资体系中重点关注标的（持仓个股、拟纳入股票池标的、事件驱动型标的）的实时监控需求，可搭建标的量价异动+新闻异动双维度监控体系：当标的触发预设预警阈值（如单日涨跌幅超过阈值、成交量异常放大、出现重大负面/正面新闻事件）时，自动推送预警提示至投资人员，大幅提升风险预警效率与事件响应速度。
该模块的落地需提前完成两类API的接入配置：
1. 股票实时行情API：用于获取标的的实时交易数据，支撑量价异动的阈值判断逻辑；
2. 全网搜索API：用于定向爬取全网公开新闻、上市公司公告、行业研报、社区新闻等内容，支撑新闻事件的自动识别与等级判定。
当前OpenClaw框架原生适配的搜索API主要包括Brave Search与Tavily两类。本方案选用Tavily作为新闻搜索数据源，可通过官方平台完成API密钥申请与配置：https://app.tavily.com/home，配置完成后即可实现标的新闻数据的自动拉取、异动识别与预警推送。
图表6：股价和新闻的实时监控
 
  
    
    
 
      
    
资料来源：飞书；中金公司研究部
图表7：对于近期影响市场的事件预警
 
  
    
    
 
      
    
资料来源：飞书；中金公司研究部
使用OpenClaw的风险提示
OpenClaw作为成为GitHub历史最快登顶星标第一的开源项目目前热度仍居高不下，但同时我们也观察到其诸多风险。一方面是使用OpenClaw的操作风险，另一方面是是OpenClaw技能库的安全漏洞。
使用openclaw的操作风险
一方面，OpenClaw的低代码、自动化执行特性降低了AI代理的使用门槛，但也导致普通用户无需了解底层实现逻辑即可调用高权限操作，很容易因参数配置错误、指令理解偏差造成不可逆损失：比如用户一句模糊的「清理磁盘空间」指令，可能被AI错误理解为删除系统核心文件；批量操作类指令如果没有配置合理的熔断、校验机制，在触发错误时产生雪崩效应，误操作覆盖大量业务数据。
另一方面，OpenClaw默认支持跨平台、跨工具链的权限打通，一旦用户配置了过高的系统权限或第三方服务密钥，AI代理可能在无明确授权的情况下自动执行跨平台操作，比如在未告知用户的情况下自动发送工作消息、调用云服务资源产生高额账单，甚至因指令歧义自动执行高危的网络端口修改、防火墙规则变更等操作，直接影响业务系统可用性。此外，多用户协作场景下的权限隔离缺失也可能导致越权操作，普通成员可能通过AI代理间接访问到仅管理员可操作的敏感资源，产生内部操作风险。
数据隐私与安全漏洞
OpenClaw默认会获取运行环境的完整文件访问权限、聊天上下文、第三方服务授权密钥等核心敏感数据，同时默认会将用户的交互指令、上下文信息上传到配置的大模型服务商进行推理，很容易造成敏感数据泄露：个人用户的本地隐私文件、聊天记录、支付信息等可能被大模型训练采集，企业用户的商业机密、内部文档、客户数据可能因AI代理的误操作、大模型的数据泄露事件向外流出。此外，多数企业用户使用OpenClaw时没有做数据流出审计，AI代理自动获取的敏感数据如果出境、或者未按合规要求做脱敏处理，会直接违反《网络安全法》《个人信息保护法》等合规要求，面临监管处罚风险。
此外，作为开源的技能生态平台，OpenClaw的第三方技能库无需严格审核即可上传共享，大量社区贡献的技能存在明显的安全隐患。
模型幻觉与Token成本
OpenClaw的自动化执行特性会将大模型的幻觉错误直接放大为实际损失：在量化交易场景下，如果大模型幻觉输出错误的技术指标计算结果、或者误判买卖信号，OpenClaw按照错误信号自动执行实盘交易，会直接产生不可逆的资金损失；在运维自动化场景下，大模型幻觉编造出不存在的系统故障原因，给出错误的修复命令，OpenClaw自动执行后可能直接导致生产环境宕机、业务中断；在信息处理场景下，大模型幻觉生成错误的业务数据、客户信息，OpenClaw直接用错误数据对接业务流程，会造成客户投诉、商业决策失误等严重后果。而OpenClaw默认的自动执行流程往往省略了人工校验环节，很多用户开启「全自动模式」后不会干预AI的每一步决策，大模型的幻觉错误会被直接落地，且多轮上下文的幻觉会逐步累积，小的错误逐步放大最终造成重大损失。
OpenClaw的工具调用、上下文召回、子代理调度机制很容易产生超出预期的Token消耗：默认配置下OpenClaw每次调用工具都会全量传入历史上下文，长周期运行的任务（比如每日巡检、实时盯盘）会反复将大量冗余历史数据送入大模型推理，即便是简单的查询也可能产生几倍于常规聊天的Token消耗；不少第三方技能为了提升回答准确率，会在实现时重复调用大模型做多次校验、拉长上下文窗口，用户安装使用后会在无感知的情况下产生数倍的额外Token成本；而子代理调度模式下，一个简单的用户请求会被拆分为多个子任务分别调用大模型推理，Token成本直接按子任务数量倍增。更关键的是OpenClaw默认没有成本预警和熔断机制，用户往往直到收到大模型服务商的超额账单才发现问题，甚至可能因为Token消耗瞬间达到额度上限，导致所有正在运行的自动化任务直接中断，影响正常业务运转。
以代码为核心中枢的策略实现方式
基于上述风险，我们推荐量化交易策略落地时采用代码为主、大模型为辅的架构设计：将固化的策略逻辑封装为独立可执行的代码组件，避免大模型直接参与交易信号生成、指令执行等核心链路。实际操作中可以依照本来的策略逻辑要求Openclaw实现对应代码并存储，在需要更新数据时直接要求大模型运行代码即可得到相应的结果。
新华社3月10日也发布风险提示[2]称：“由于OpenClaw智能体的不当安装和使用，已经出现了一些严重的安全风险：网络攻击者通过在网页中构造隐藏的恶意指令，诱导OpenClaw读取该网页，可能导致用户系统密钥泄露；由于错误理解用户操作指令和意图，OpenClaw可能会将电子邮件等重要信息彻底删除；多个适用于OpenClaw的功能插件已被确认为恶意插件或存在潜在的安全风险，安装后可执行窃取密钥等恶意操作。”
不过从目前社区的活跃度和核心团队的迭代节奏来看，如果能妥善应对这些风险，建立起完善的安全审核机制和社区治理规则，我们认为OpenClaw类型的个人助手仍将具有相当大的应用潜力。但从目前的版本和环境出发，我们仍然对将重要账号的密码或使用权限交给OpenClaw保持谨慎。
[1] https://news..com/rain/a/A02STF00
[2] https://news..com/rain/a/A02STF00
本文摘自：2026年3月17日已经发布的《OpenClaw投研落地：效率提升与风险防控》
郑文才  分析员 SAC 执证编号：S00 SFC CE Ref：BTF578
高思宇  联系人 SAC 执证编号：S00 SFC CE Ref：BWM100
周萧潇  分析员 SAC 执证编号：S00 SFC CE Ref：BRA090
刘均伟  分析员 SAC 执证编号：S00 SFC CE Ref：BQR365