编辑｜王眉

我是冲着龙虾来的，却因为备兑看涨期权留了下来。

如果把甲壳动物和期权交易凑在一起让你一头雾水，那我得说明白：我说的是OpenClaw，这款爆红的AI智能体，最近有些胆子大的人正用它来打理投资。而且没错，最先吸引我的，就是OpenClaw那个龙虾主题的设计。

和ChatGPT这类聊天机器人（已经是2025年的老黄历了）不同，OpenClaw可以主动替你执行任务，比如帮你预约、买演出门票。它还能为你提供投资策略建议，甚至在你躺在海滩上的时候替你交易证券。

这能出什么岔子呢？

我想说的并不是OpenClaw有多神乎其神，而是AI正在到来——准确说，它已经来了，而且正被华尔街机构和个人越来越多地使用。我并不是建议你也去凑这个热闹，但了解一下正在发生的事情，或许对你更有好处。

OpenClaw是奥地利“氛围编码”程序员彼得·施泰因贝格（Peter Steinberger，现已就职于OpenAI）于去年11月创建的。据称，这款以龙虾命名术语为特色的生态系统，每月活跃用户达3800万，其中很多在中国。Discord上的OpenClaw频道“甲壳动物之友”（Friends of the Crustacean）是一个热门入口，人们常在此访问该智能体。频道里活动频繁，而且往往技术含量很高（我在那里的昵称是Andre the Seal）。

为了更好地把握这件事，我和盈透证券集团（Interactive Brokers Group）董事长托马斯·彼得菲（Thomas Peterffy）聊了聊。长期以来，他一直走在金融科技的最前沿。现年81岁的彼得菲也恰好是华尔街最富有的人，这在很大程度上是因为自2022年4月以来，盈透证券的股价从16美元涨到72美元。

“我创业时就是一名计算机程序员，所以我一直在构建算法，”彼得菲说。“多年来我们一直向客户提供算法，让订单自动执行。AI就像一种新的、更高级的计算机语言。我们是重度使用者。毫无疑问，它就是未来。”

盈透证券的客户使用AI，既可以通过OpenClaw这类外部AI智能体，也可以通过该券商由合作伙伴公司Reflexivity提供的内部工具。“问题从来都不是数据不够，而是把它们梳理完要花上好几天。现在大概八分钟就行了，”Reflexivity的首席执行官兼联合创始人扬·西拉吉说。他拥有哈佛大学经济与金融学博士学位，曾帮助斯坦·德鲁肯米勒管理全球宏观投资组合。

周三上午，在美伊宣布为期两周的停火后，市场一片狂欢。我请西拉吉帮我设置一笔“TACO行情”交易（当然，TACO是“Trump always chickens out”的缩写，意思是“特朗普总会临阵退缩”）。算法给我回了一份长达 11 页的报告，结论是“首日TACO交易效果不要太好”，并建议（同时给出了入场点）强烈做多原油和芝加哥期权交易所波动率指数（CBOEVolatility Index，简称 VIX）；适度做多道富能源精选行业SPDRETF；适度做空标普500指数；轻度做空美国国债。

盈透证券会严密审查使用OpenClaw等外部工具的客户。“我们有程序可以捕捉他们发出的指令，并在瞬间审查，确保符合监管要求和适用的保证金规则，”彼得菲说。

如果OpenClaw违背我的意愿把我的股票卖掉怎么办？“那不是我的问题，”他说。“那是你的问题。我们只检查订单并执行。”

而在新兴股票交易平台Public.com，这类问题离用户更近——该平台已全力投入（或者说“全壳投入”）AI。Public的客户可以把OpenClaw直接连接到自己的账户，用来分析并——没错——交易证券。

Public总部位于纽约，是一家非上市公司，背后有Accel和老虎环球基金风投支持。Public的丹麦裔联合创始人兼联合首席执行官Jannick Malling称，平台管理着数十亿美元资产，拥有数百万用户。他表示，Public从2023年就开始探索AI，目标是打造“全球第一家AI代理型券商”。OpenClaw的推出正让这项尝试迅速升温。

“交易从电话下单，发展到网页端，再到手机应用，现在又到了代理型AI，”Malling说。“你只需要输入‘帮我找出三种不同的方法，让我这个月通过在我的投资组合上卖出备兑看涨期权赚到1万美元’，这是一个巨大的转变。”

搭建OpenClaw需要费些“数字苦功”。“我花了大概一个半小时到两个小时才设置好，”来自科罗拉多州威斯敏斯特的19岁交易员迪恩·阿伦斯说。他或许正是Public想吸引的那类典型客户。阿伦斯最近用OpenClaw构建并执行了一套针对Invesco QQQ Trust ETF的看跌期权策略，并用它帮忙寻找并买入Hims & Hers Health的看跌期权。

在机构层面，掌管大型量化对冲基金AQR的克里夫·阿斯内斯曾经对AI持怀疑态度。“我可能让我们在这件事上慢了两三年，”他说，“但当你手里有一套已经奏效了30年的东西时，这么做是理性的。所有这些决策都牵涉到资金、时间和风险。”

59岁的阿斯内斯提到，他基金里的分析师几十年来一直在筛查信用卡数据，并统计财报声明中的正面与负面措辞。如今他彻底转变了看法，他说：“事实证明，机器学习——也就是AI的一个分支——比我们过去的方法更好。”

阿斯内斯说，从历史上看，AQR的持仓构建在理念上是50%基于历史数据、50%基于经济逻辑。如今由于AI的缘故，更像是三分之二数据、三分之一逻辑。

AQR的回报有提升吗？

他说：“嗯，这五年表现不错。”

但阿斯内斯对散户使用AI则不那么乐观。“我对一个人人都在谈论机器学习的世界持谨慎态度，”他说。“这种认为可以用它只挑选几只股票的想法，可能并不比其他方法更糟，但我看不出其中有什么魔力。”

至于OpenClaw，尽情享用吧。只是小心别被夹到。