2026人工智能行业投研人如何养虾

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。这里提供最前沿的Ai技术和互联网信息。
 今天分享的是：2026人工智能行业投研人如何养虾
报告共计：31页
这份文档《投研人如何养“虾”？》由中泰证券研究所发布，围绕当前备受关注的AI开源项目OpenClaw展开，深入探讨了其在投研工作流中的实际应用价值。虽然标题中的“养虾”看似有趣，但实则指代的是如何通过部署OpenClaw，构建一套自动化的“投研数字员工”体系，从而改变传统投研中大量依赖人力的重复性工作模式。
文档首先指出，OpenClaw作为GitHub上星标最多的开源项目之一，代表了AI应用的重要发展方向。尽管目前该工具仍处于早期探索阶段，并非成熟的生产力工具，但其潜力已初现端倪。对于投研从业者而言，OpenClaw当前的核心价值在于处理那些重复性高、规则明确的案头工作，例如定制化盯盘、数据抓取、SQL编写、公告与研报跟踪、特定网页监控以及日报生成等。此外，它还能协同调度多个AI编程工具，如Claude Code、Codex等，形成高效的编程任务编排能力。
报告的核心内容是一套作者团队自研并验证的、覆盖投研全链路的四层“数字员工”体系。这套体系在不侵入内部数据的前提下，通过模块化设计，实现了从数据获取到报告输出的自动化闭环。
第一层是数据层，作为整个体系的入口。它通过四个核心工具统一对接内外数据源：wind-sql-query和gogoal-sql-query分别对接Wind和朝阳永续等主流金融数据库，能将自然语言指令转化为可执行的SQL语句，覆盖了A股行情、估值、财务报表、分析师预期、一致预期等大量数据表；fin-data-lookup则借助AKShare等开源库，便捷获取A股、期货、基金、宏观指标等金融市场数据；web-search-router则是一个智能搜索路由，能将查询请求分发到29个国内外搜索引擎，并自动去重和提权，确保信息获取的广度与可靠性。
第二层是监控层，负责对市场关键变量进行持续扫描。这一层部署了七个专项监控模块，覆盖了投研关注的各个领域。例如，A股公告监控模块能多源聚合公告并智能分类评级；市场异动扫描模块能从盘口信号、个股量价、板块轮动等维度捕捉市场异动；自选股预警模块则能对自选股债设置多信号监控，并基于加权评分实现智能推送。此外，还有研报摘要提取、上游大宗商品价格监控以及针对城投债和可转债的风险实时监控模块，共同构成了一个全方位的市场监控网络。
第三层是分析层，负责将监控层输出的信号转化为深度的研究判断。cn-industry-chain-tracker模块具备产业链穿透追踪能力，能分析上游原材料价格变动对下游企业的影响传导路径，并给出受影响的候选标的；corporate-research模块支持对上市公司进行从快速扫描到十维度深度研究的全面分析，覆盖不同行业和市场的特定模板；cn-backtest-plus模块则提供了一句话回测、研报复现、因子分析等多种量化策略回测模式，帮助验证投资逻辑。
第四层是输出层，负责将前序环节的成果整合为最终的投研交付物。cn-report-builder模块能自动生成结构化的研究报告，而skill-orchestrator模块则像一个“指挥家”，协调上述所有技能模块，完成从数据查询、市场监控、深度分析到报告撰写的跨层任务编排与协作。
文档还提供了部署和使用的实用建议。对于初学者，推荐先尝试kilo.ai上已部署好的免费托管服务，以便快速上手体验。在模型选择上，建议根据工作流的明确程度和任务复杂性进行权衡，例如可以使用Codex的接口，或在工作流明确后选择MiniMax-M2.5等模型。此外，文档强调了两个关键配置：一是需要将OpenClaw的权限从默认的“消息模式”调整为“编码模式”或“完全模式”，以启用其读写执行的全部功能；二是建议配置搜索API（如Gemini或Kimi），以增强工具获取外部信息的能力。
在接入方式上，报告介绍了手机接入的最新方法。接入因其注册简便、可发送文件、视频等多种格式而成为最便捷的方式；而飞书接入则因其更强大的开放能力和插件功能，能带来更好的使用体验，尤其适合工作文件沉淀在飞书的用户。
最后，报告还简要介绍了如何创建新的技能（Skill）以及如何利用OpenClaw的网关和心跳机制实现7x24小时的自动化运行。通过设置定时任务，用户可以轻松实现每日财经热点的自动推送等场景。整体来看，这份报告不仅是一次前沿技术的探索，更是一份可供投研人员参考的、将AI能力融入日常工作的实战指南。
以下为报告节选内容
报告共计： 31页
中小未来圈，你需要的资料，我这里都有！
2026人工智能行业投研人如何养虾

相关推荐
