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OpenClaw赋能金融投研：17个真实案例详解
方正证券研究所 | 金融工程专题报告 2026.02.21
前言
2026年1月下旬，OpenClaw在国内外社交媒体上突然爆火，截至2026年2月21日，其在GitHub上的星标已超过21.5万，且仍在持续攀升。国内主要云厂商迅速跟进，帮助用户实现一键轻松部署。
然而，部署只是第一步。部署之后如何真正用起来，特别是在金融市场投研中有哪些实际应用场景——这才是投资者最关心的问题。
本文通过17个具体案例，完整呈现OpenClaw在金融投研场景下的实战效果，从新闻检索、邮件管理到Wind API接入、因子挖掘回测，全面覆盖。
测试环境说明
| 组合方式 | 服务器 | IM平台 | | 组合一 | 腾讯云服务器 | QQ | | 组合二 | 本地Windows系统 | Telegram | | 组合三 | 本地Windows系统 | 飞书 |
三种组合的部署方案基本类似，以下案例将不再重复介绍部署过程，直接展示各场景下的实际效果。
第一部分：基础能力类案例
案例1：使用浏览器检索热点新闻信息
通过腾讯云Lighthouse安装的OpenClaw，默认会安装好浏览器自动化skill agent-browser，这个skill赋予了智能体在真实网页浏览器中自动化操作和完成任务的能力。
实际指令：
OpenClaw首先尝试通过自带的网页搜索工具，但由于未配置相关API，随即直接调用浏览器skill访问新闻网站，获取当日前十大热点新闻。整个过程无需人工干预，结果格式整洁，可直接阅读。
案例2：查询并安装热门Skills，增强OpenClaw能力
只需告知OpenClaw大致需求，它就能自行到ClawHub生态社区检索相关skill并安装到本机。
实际指令：从ClawHub上找一找解析PDF文件的skills，安装量最高的几个列出来给我看下。
OpenClaw自行通过网络检索找到相关skills，并完成安装。全程无需用户手动操作任何命令行。
要点：告知skill名称，或大致用途，OpenClaw均可自行搜索并安装。
案例3：邮件管理
邮件管理是日常工作最常见场景之一。安装email skill后，只需将邮箱账号和授权码告知OpenClaw，即可通过聊天窗口完成收发邮件。
配置步骤：
- 安装email skill（参考案例2的方式，让其自行安装）
- 打开QQ邮箱 -> 设置 -> POP3/IMAP/SMTP服务 -> 开启服务，获取授权码
- 在聊天窗口发送：帮我配置下邮箱并测试能否正常收发邮件，我的QQ邮箱是：xxxxx@qq.com，授权码是：xxxxxx
完成配置后，可通过聊天指令收发邮件。其他邮箱（163、企业邮箱等）操作方式基本类似。
案例4：本地文件管理与信息检索
OpenClaw具备强大的本地文件管理能力，以财务报销场景为例：
场景一——发票检索与邮件发送：帮我梳理下root目录下的发票，找一找有没有深圳米筐科技有限公司的发票，有的话把这个发票文件通过邮箱发给我。
由于前面已安装了PDF解析skill和收发邮件skill，OpenClaw可快速找到指定发票并通过配置好的QQ邮箱发送。
场景二——会议费用政策检索：我想在深圳市福田区组织半天的会议，请帮我检索本地文件，找到公司的费用报销指引，找找会议费相关的要求和规定，详细告知我。
OpenClaw能直接读取本地PDF文档，精准定位相关条款，节省大量翻找时间。
场景三——垃圾文件清理：帮我看下我的硬盘使用情况，有没有临时文件或者垃圾文件可以清除的？
OpenClaw具备极高的系统权限，可完成文件归类整理、新建、编辑、删除以及一键清理垃圾文件等操作。
案例5：自动化任务提醒
OpenClaw具有独特的"心跳机制"，通过模拟生物自主呼吸的节律性运作模式，确保智能体在无人值守状态下保持持续、稳定运行，并主动反馈关键状态信息。
两大核心功能：
- 健康状态监测：不仅检测网络连通性，还深度追踪智能体内部任务执行进程与资源状况
- 主动式服务反馈：系统可定期自动生成运行报告，无需人工触发查询
实际应用：可设置5分钟后提醒接入电话会议、每天早上完成自检及早报推送等。
注意：腾讯云国内服务器+飞书/QQ的定时任务提醒可能存在一定延迟，而腾讯云海外服务器+Telegram平台几乎没有延迟，对时效性要求较高的用户建议使用Telegram作为Channel。
第二部分：AI创意类案例
案例6：百度百科+AI绘本生成
百度千帆将一系列核心AI能力以标准化Skill形式上架ClawHub，可一次性安装以下skills：
- Baidu Search（百度搜索）
- Baidu baike search（百度百科）
- Baidu scholar search（学术检索）
- AI Picture Book（AI绘本生成）
- AI PPT generator（智能PPT生成）
- 千帆深度研究Agent
联合使用示例：今天是春节长假第一天，我们带着孩子去动物园，看到了长颈鹿和大象，还喂了小兔子和小羊羔，请帮我通过百度百科梳理出一些相关科普知识点，易于孩子理解，并且通过AI绘本生成一本儿童成长绘本。
OpenClaw自动调用百度百科检索动物知识，再通过AI绘本skill生成完整绘本，全程约数分钟完成。
案例7：OpenClaw + Seedance一键生成视频
2026年2月，字节跳动旗下Seedance 2.0全量上线，能生成电影级视频。目前ClawHub上已上架支持Seedance 1.5Pro、1.0 Pro的skill。
实际效果：只需一句文本描述，OpenClaw调用Seedance skill即可生成高质量视频文件，整个过程无需任何视频制作知识。
第三部分：专业研究类案例
案例8：调用Agent完成深度研究
百度千帆深度研究Agent在DeepResearch Bench权威评测中登顶榜首，超越OpenAI、Gemini、Claude等产品，目前已以Skill形式上架ClawHub。
实际指令：请使用千帆深度研究Agent做一份关于"国内外主流大模型发展现状与展望"的深度研究专题。
该Agent深度融合信息检索、多源分析、内容综合、报告生成，适用于复杂课题调研、竞品分析、长文报告生成等高阶场景。
案例9："麦肯锡顾问"Skill完成深度研究和PPT制作
McKinsey Consultant skill可将零散的用户业务信息，通过严谨的咨询方法论，自动化地加工成完整、专业、数据驱动的商业战略分析报告。
该skill的三阶段工作流程：
| 阶段 | 内容 | | Phase 1: Hypotheses Tree | 问题定义 + MECE拆解 + 假设驱动 | | Phase 2: Dummy Pages | 论证方式设计 + McKinsey页面布局 | | Phase 3: Data & Generation | 智能数据收集 + 专业PPT生成 + 迭代优化 |
安装方式（未上架ClawHub，通过GitHub安装）：- https://github.com/Mann1988/awesome-claude-skills/tree/main/mckinsey-consultant-11
实测案例：对中国新能源车市场进行MECE拆解分析，生成完整PPT底稿，提纲逻辑严密，内容专业，可直接用于客户汇报。
案例10：自动化接管浏览器完成信息检索与报告生成
OpenClaw驱动本地浏览器有两种模式：
| 模式 | 说明 | 适用场景 | | 托管模式 (Managed Mode) | 全自动驾驶，默认方式 | 普通网站、无复杂验证 | | 插件中继模式 (Extension Relay) | 接管用户已登录的浏览器 | 有2FA验证/滑块验证码的网站 |
插件中继模式使用步骤：
- 在Chrome/Edge安装OpenClaw官方扩展
- 点击扩展图标，开启中继模式
- 在聊天窗口发送指令即可接管浏览器
实际案例：帮我打开Chrome浏览器，在Chrome中打开京东首页，搜索华为mate80Pro手机，分析价格、销量、好评与差评，生成一份分析报告保存在我的桌面。
OpenClaw完整执行了从打开浏览器、访问京东、搜索商品、抓取评价数据到生成分析报告的全流程，生成的报告包含价格趋势分析、用户评价分类总结等完整内容。
第四部分：金融数据接入类案例
案例11：自动配置同花顺API接口并提取公告数据
OpenClaw具备极高的系统权限，可连接各种金融数据库。本案例测试同花顺API接入全流程。
核心步骤：
- 从同花顺官网下载Linux版本SDK文件及用户手册，上传至服务器root目录
- 在聊天窗口发送账号密码和文件路径，让OpenClaw自行安装配置
- 测试数据提取能力
公告提取实测：请使用同花顺问财接口，提取中国神华自2026年2月13日以来的公告日期、公告标题、公告链接。
OpenClaw成功提取了中国神华的近期公告列表，包含完整的公告日期、标题及原文链接，可用于定时监控上市公司公告信息，辅助及时作出投资决策。
案例12：自动配置米筐API接口并提取高频交易数据
相较于同花顺API，米筐RQData的API配置更为简单，直接将米筐RQSDK的说明链接以及授权许可密钥发给OpenClaw，稍等即可完成全部配置。
高频数据提取实测：使用米筐的API提取贵州茅台今年以来的日内分钟频行情交易数据，并将最新交易日的数据部分展示给我看下，完整结果保存为parquet文件。
OpenClaw成功提取了分钟频高频交易数据，并按要求保存为parquet格式文件，数据完整可用。
案例13：连接Wind API
机构投资者对Wind金融终端及Wind API更为熟悉。本案例测试通过OpenClaw接入Wind API。
关键发现：
- 腾讯云服务器系统为OpenCloudOS，无法开启图形界面，Wind金融终端无法正常安装
- Wind官方主要支持Windows系统及部分信创Linux系统
- 解决方案：改用本地Windows系统部署OpenClaw + Telegram平台
Windows环境下的安装指令：在我的账户路径下已经安装了anaconda3，请帮我新建一个Python3.10的虚拟环境，然后在其中安装万得金融终端的Python API接口，测试能否正常从Wind API提取数据。
OpenClaw自动创建虚拟环境、安装WindPy，并成功调用Wind API提取数据。
第五部分：量化策略类案例
案例14：PB-ROE选股策略构建
在配置好数据源API之后，可直接通过OpenClaw完成量化策略构建。
实际指令：请用Chrome浏览器打开知乎，检索PB-ROE选股策略，总结一份PB-ROE策略的构建方法框架，然后帮我实现一个经典的PB-ROE选股策略，需要的数据请从Wind API直接提取，构建好策略之后请将策略选用的主要指标以及最新一期的持仓组合给我。
OpenClaw完整执行了：浏览知乎检索策略框架 -> 理解并总结策略逻辑 -> 调用Wind API提取数据 -> 构建选股策略 -> 输出最新持仓组合，全链路自动完成，无需人工编写任何代码。
案例15："杯柄"形态选股策略构建
欧奈尔"杯柄"形态是经典的图形化选股策略之一。
实际指令：请使用浏览器检索"杯柄形态选股"，总结一份杯柄形态选股策略的构建方法并帮我实现这个选股策略，策略构建成功之后，从米筐RQData API提取中证500指数成分股近两年的交易数据，然后基于构建好的策略筛选最新一期的持仓组合给我。
实测结果：OpenClaw成功筛选出完美世界(002624.SZ)、石英股份(603688.SH)等符合杯柄形态定义的股票，并自动绘制了每只股票的杯柄形态关键点图示。
风险提示：上述结果仅作案例展示，不构成投资建议，实际使用时仍需结合更多信息进行综合决策。
案例16：安装股票分析Skills实现对个股的深度分析
目前ClawHub平台已有超过9300个skills，其中股票分析相关skills非常丰富，本案例以stock-analysis这一最热门的股票类skill为例。
实际指令：使用stock-analysis这个skill来对机构重仓股中际旭创进行全面分析，需要的数据请从同花顺API提取，核心结论直接告诉我，详细报告保存为md文件。
stock-analysis skill对中际旭创进行了八维度评分分析，覆盖盈利能力、成长性、估值、流动性等多个维度，完整报告自动保存为md文件。
说明：ClawHub上大多数股票分析skills原本不支持A股数据，但由于已配置了同花顺、米筐、Wind等专业数据源，可通过API与skills结合实现对A股的专业分析。
案例17：全自动因子挖掘与回测
这是本文技术含量最高的案例，完整展示了OpenClaw在量化研究场景下的端到端能力。
实际指令（精简版）：在我的电脑E:\FZfactor文件夹下，有16篇高频因子低频化系列研究报告，请仔细阅读，了解这个系列因子的构建方式，然后尝试设计一些可能有效的新的因子构造思路（不能和现有因子相似，使用分钟频交易数据，优先考虑基于成交量数据构建因子）。因子设计好之后请直接帮我写Python代码来实现，然后读取分钟频交易数据计算因子值，再帮我写一个因子回测代码，对新构建的因子进行Rank IC及分组表现检验。
OpenClaw的执行过程：
- 自动阅读16篇研究报告，理解现有因子体系
- 提出10个不同的新因子构建方案
- 针对用户选择的3个因子，分别编写Python代码实现
- 读取本地分钟频交易数据，计算因子值
- 编写并运行因子回测代码，完成Rank IC检验及分组表现分析
重要说明：并非每一个AI构建的因子都有效，这期间仍然需要人机协同，结合研究人员的判断来筛选有效因子。
17个案例汇总对比
| 案例编号 | 案例名称 | 所属类别 | 所需主要依赖 | | 案例1 | 浏览器检索热点新闻 | 基础能力 | agent-browser skill | | 案例2 | 查询并安装热门Skills | 基础能力 | ClawHub网络访问 | | 案例3 | 邮件管理 | 基础能力 | email skill + 邮箱授权码 | | 案例4 | 本地文件管理与信息检索 | 基础能力 | PDF skill + email skill | | 案例5 | 自动化任务提醒 | 基础能力 | 心跳机制（内置） | | 案例6 | 百度百科+AI绘本生成 | AI创意 | 百度千帆 Skills | | 案例7 | OpenClaw+Seedance生成视频 | AI创意 | Seedance skill + API密钥 | | 案例8 | 调用Agent完成深度研究 | 专业研究 | 千帆深度研究Agent skill | | 案例9 | 麦肯锡顾问Skill+PPT制作 | 专业研究 | McKinsey Consultant skill | | 案例10 | 接管浏览器完成信息检索与报告生成 | 专业研究 | Chrome扩展+插件中继模式 | | 案例11 | 同花顺API接入+公告数据提取 | 金融数据 | 同花顺SDK + 账号授权 | | 案例12 | 米筐API接入+高频交易数据提取 | 金融数据 | RQSDK + 授权密钥 | | 案例13 | 连接Wind API | 金融数据 | Wind金融终端（需Windows） | | 案例14 | PB-ROE选股策略构建 | 量化策略 | Wind API + 浏览器skill | | 案例15 | 杯柄形态选股策略构建 | 量化策略 | 米筐RQData API + 浏览器skill | | 案例16 | 股票分析Skills深度分析个股 | 量化策略 | stock-analysis skill + 同花顺API | | 案例17 | 全自动因子挖掘与回测 | 量化策略 | 本地分钟频数据 + Python环境 |
总结与展望
OpenClaw的核心价值在于将大语言模型的认知能力与本地系统的执行能力深度融合，实现了从"对话"到"做事"的跨越。
对主动投研从业人员：
- 大幅降低各种工具、数据及量化选股策略的构建难度
- 将投资者从大量重复、规则性的工作中解放出来
- 更专注于复杂的决策和创新策略的研究开发
对量化投研从业人员：
- 完成因子研究、策略复现、组合构建及测试等基础工作
- 大幅提升工作效率，但仍需人机协同以保证研究质量
从本文17个案例的实测结果来看，整体完成效率和质量都非常高，已具备实际工作中大规模应用的条件。
来源：方正证券研究所《OpenClaw赋能金融投研：17个高效应用案例详解》2026.02.21 | 本帖内容仅供学习交流，不构成投资建议
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发表于 2026-3-30 07:47:35
