2026-10-28 13:41:44 6820次浏览

中新经纬3月18日电“原本计划用‘龙虾’炒股赚点钱,现在看来大概率是做不到了。”上海投资者李越向中新经纬分享了他用“龙虾”炒股的经历。近日,OpenClaw(“龙虾”)走红后,有部分投资者将“龙虾”应用于股市,用来复盘、选股,将其作为“炒股助手”。用“龙虾”炒股,到底靠不靠谱?“龙虾炒股,三天亏7000”3月17日亏损5840元后,“龙虾”在复盘的最后安慰李越:“今天操作不顺,明天再战。”3月13日至17日,李越的“龙虾”共推荐了三只股票。“每只都是亏的,三只股票在三个交易日一共亏7000元。”李越向中新经纬展示了他在3月17日的交易过程。3月17日10:05,“龙虾”的建议是止损某只电力设备股,该股票共亏损6.33%;三分钟后,“龙虾”又“指导”他买入某只光伏概念股,截至当日收盘,该股浮亏3.27%。3月17日“龙虾”复盘记录受访者供图李越称,目前他对“龙虾”的要求是每天开盘前向他汇报一次当日交易计划,盘中每20分钟汇报一次持仓情况,盘后总结当天的经验和教训,让“龙虾”自己进化。然而,复盘这几天的操作后,李越发现,他的“龙虾”选股逻辑主要依赖上一个交易日的龙虎榜。此外,让李越头疼的不只是账面亏损,在他看来,“龙虾”的记忆有点差,有些话讲了又讲,“龙虾”还是记不住。李越对“龙虾”的指令受访者供图对于辽宁省大连市的王先生而言,“龙虾”更像一个“定时上班的助手”。王先生称,他让“龙虾”通过Python和金融API结合,按照他预设的逻辑自动进行市场复盘,在复盘过程中,“龙虾”会对不同股票进行评分,然后生成报告发给他。王先生的“龙虾”复盘记录受访者供图“我是今年1月接触到‘龙虾’,整体使用下来体验还不错。”王先生表示,最终他选股还是会结合宏观经济和市场环境,才能确定要买哪只股票,“龙虾”只是辅助判断而已。王先生表示,他曾观察过“龙虾”推荐股票的次日表现。“12只股票中,只有2只微红,其余的都飘绿。”在他看来,用“龙虾”炒股能否产生收益还是看个人的交易策略,如果策略会赚钱,那“龙虾”就能帮助赚得更多;如果策略本身有问题,用“龙虾”也没用。“能提高效率,不能提高胜率”在业内人士Timi看来,“龙虾”炒股只能提高效率,但并不能提高胜率。“大语言模型的能力边界由其技术架构决定,由于上下文有限,只能处理一定体量内的信息,并非想象中能够实现全量数据分析。”Timi向中新经纬表示,“龙虾”真正的价值在于提升信息处理效率,比如短时间内梳理上市公司数据、构建更丰富的信息网络,本质上仍是个人能力的延伸和杠杆,而非颠覆性的交易工具。他表示,对于普通投资者而言,需要警惕的是认知错位。如果不曾掌握基础的交易逻辑,仅凭“让AI帮我赚钱”的想法入局,成功概率几乎为零。“就像量化交易,很多交易策略为毫秒级,而非依赖‘龙虾’延迟数十秒后才给出的建议。”他称。西部证券科技首席分析师郑宏达对中新经纬表示,从技术层面看,“龙虾炒股”走红主要源于大模型能力提升,以及AIAgent实现了从“被动问答”到“主动执行”的跃迁。郑宏达认为,生成式AI在信息检索、文本理解和代码生成方面的能力显著提升,使得普通用户可以通过自然语言构建简单的投资分析流程;同时,越来越多的自动化框架和开源工具降低了开发门槛,并逐渐演化为可以调用数据、执行任务的智能体。但他同时提醒,每当新的技术工具进入资本市场时,都会出现一轮“工具能力被放大”的阶段。AI确实可以提升信息处理效率,但投资本身仍然是一个高度不确定的决策过程。存在哪些风险?效率提升的同时,往往伴随着法律真空地带的未知风险。3月11日,工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台发布《关于防范OpenClaw开源AI智能体安全风险的“六要六不要”建议》,指出这一工具存在的风险,建议用户在部署和应用时,独立网段部署,加强权限管理,建立人工复核和熔断应急机制,关键操作增加二次确认等安全机制。中欧基金基金经理宋巍巍向中新经纬表示,单纯依靠自然语言提示词作为安全护栏极其脆弱。当AI获得FullDiskAccess后,任何安全漏洞都可能导致数据的系统性泄露。OpenClaw的第三方插件生态(ClawHub)亦可能存在安全隐患。“当AI从工具变成自主执行者,传统的责任归属逻辑彻底失效。”宋巍巍指出,如果OpenClaw在执行指令时,无意间泄露了商业机密、发出了诽谤性邮件,甚至参与了网络攻击,责任该由谁负?是下达指令的用户,是编写代码的开发者,是提供底层模型的厂商,还是拥有“自主决策”能力的AI本身?目前全球对此几乎处于法律真空状态,这不再是技术bug,而是智能时代对现有社会秩序和法律体系的重新定义。中国社会科学院财经战略研究院副院长尹振涛向中新经纬分析,“龙虾”等AI智能体正以低门槛、高普惠性的特点进入普通百姓的日常生活。但技术的便捷性背后隐藏着风险,在日常使用中,用户往往需要向工具开放账号、密码乃至系统权限,构成数据安全的隐患。当这一逻辑延伸至投资领域,风险便从信息泄露升级为资金安全的直接威胁。“在投资决策过程中,若依赖人工智能生成交易指令,收益与亏损责任便成为难题。算法开发者通常不会为用户的投资结果负责,而用户是否真正授权、是否理解决策逻辑,也缺乏明确的法律界定。一旦发生损失,追责路径模糊,法律保护难以落地。”尹振涛称。郑宏达认为,监管与合规风险是最大的灰色地带。目前不少AI炒股工具已经涉及投资建议甚至资产配置建议,但平台往往并不具备相应的投资顾问资质。一旦出现投资亏损,责任主体往往难以界定。“对于普通投资者来说,需要避免把AI工具神化。”郑宏达建议,AI在投资中的价值更多体现在提升研究效率,例如帮助快速整理信息、总结公告、筛选公司或构建基础的数据分析框架,但它并不能替代投资决策本身。最佳模式是“机器预警+人工决策”。让AI处理海量信息、进行初步分析和风险扫描,但所有关键数据必须通过权威渠道交叉验证。中新经纬版权所有,未经书面授权,任何单位及个人不得转载、摘编或以其他方式使用。报告预计2026年全球经济增速将放缓至3.0%

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