OpenClaw应用探索——形态筛选

跌麻了，给大伙讲讲能转移注意力的东西吧。

先说明，我不是搞计算机和AI的，如果有术语错误轻轻喷。

之前说：

这话得收回了，因为我发现一种不用Token计费的Token Plan，只限制调用次数。然后自己租了个小服务器，在上面部署了龙虾，调了这么一周的时间，现在用下来觉得真的还不错。

可以看到，这里面的发件人都是“我”，这是龙虾控制发送的邮件。

一开始的尝试很简单，就是让它随意挑选一支进行分析，分析内容就是随便挑一篇年报下载阅读，然后总结数据，比如这样：

他一共列了五大条，涵盖多个维度，数据层面非常全面。

但更重要的是稍微进阶一点的应用，基于Python的形态筛选。

去年我自己就有做一个这个程序的想法，并且写了三个月，如图：

到最后能实现的功能也就是每天过一遍做个基础涨跌筛选，接口还容易被限制，还不如直接用软件。

于是我把相关文件上传，交给了OpenClaw，它只用了几分钟就完成了完善，又经过了几轮调整，给了我这样一份答案：

其实数值上还是有些问题，比如它是运行了全盘扫描，五千多只，这个就填错了，但是具体到结果，我个人复查了一遍，命中准确率还是很高的。

而且它还知道自己整理数据，可以看到，这是给我发的邮件，应该是用HTML代码实现的。

这只是基于1个虾，如果是多个相互配合，考虑多个指标，那应该很快能开发出一整个应用程序。

这样相当于你能很快的回测各种方案，一天回测几百个都不成问题，灵活度极高。

而这种在过去成本很高的操作，不管是时间成本还是操作成本，现在已经很便宜了。

完成上面那些我的花费还不到30块（按天数计算）。

Agent后续上手肯定会越来越简单，全民量化时代或许真不远了。

再说一遍，我也不是专业的，只是现在我觉得这玩意很好用，推荐有自己想法的朋友可以试试。

方法也很简单：

服务器+部署+Token Plan，现在有很多地方直接提供一条龙，不放心可以自己挨个挑。

Skill可以用“Find-Skills”这个技能让它自己找，你只需要给他布置任务就可以。

然后我自己还装了self-improving和skill-vetter，我不确定他们的发力程度，没去看对应文件。

我不是打广告哈。

祝大家多多赚钱。