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作為每天要處理數(shù)十份研報(bào)、實(shí)時(shí)追蹤數(shù)百家公司的分析師來說，它更像是一個(gè)"技術(shù)玩具"，部署門檻高，缺少金融數(shù)據(jù)，無法真正融入投研工作流。其問題的本質(zhì)在于，投研不是通用知識(shí)問答，一個(gè)"裸奔"的 Agent 框架，無法替代一個(gè)真正懂投研、有數(shù)據(jù)、能自主執(zhí)行的 AI 分析師。

熵簡(jiǎn)科技CEO費(fèi)斌杰在嘉實(shí)基金做了三年 TMT 分析師，太清楚這其中的痛苦了。2017 年，他創(chuàng)辦熵簡(jiǎn)科技，過去幾年為中金、嘉實(shí)、華夏、博時(shí)等頭部機(jī)構(gòu)建立投研數(shù)據(jù)中心，標(biāo)準(zhǔn)化地積累了海量私域行業(yè)數(shù)據(jù)。

近日，熵簡(jiǎn)科技正式推出 AlphaClaw，一個(gè)開箱即用、內(nèi)置海量投研數(shù)據(jù)的 AI Agent，專為金融場(chǎng)景設(shè)計(jì)。無需 API Key，無需 Docker，下載即用，技術(shù)小白也能在 5 分鐘內(nèi)擁有一只會(huì)做投研的小龍蝦。

（機(jī)構(gòu)投資者體驗(yàn)鏈接：www.alphaengine.top，個(gè)人投資者暫無法使用。）

費(fèi)斌杰：我 2014 年從清華大學(xué)五道口金融學(xué)院碩士畢業(yè)后，加入嘉實(shí)基金擔(dān)任 TMT 板塊的股票分析師。在工作中，我逐漸發(fā)現(xiàn)了資管行業(yè)面臨的一個(gè)核心痛點(diǎn)，無論是投資研究、風(fēng)控合規(guī)，還是業(yè)績(jī)歸因，大量繁復(fù)的數(shù)據(jù)處理工作都是由業(yè)務(wù)人員手動(dòng)完成的。

這種重復(fù)性工作大大降低了公司的產(chǎn)能，也導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理中的錯(cuò)誤層出不窮。大量的數(shù)據(jù)分散在不同的載體，找到有效數(shù)據(jù)需要花費(fèi)的時(shí)間成本很高。作為分析師，我深刻體會(huì)到這種痛苦。

2017 年，25 歲的我決定創(chuàng)辦熵簡(jiǎn)科技。“熵”在熱力學(xué)和信息論中都是描述系統(tǒng)混沌程度的概念，熵增定律揭示了萬(wàn)物趨向從有序變得無序的過程。我們希望用智能化的手段簡(jiǎn)化企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的復(fù)雜程度，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、降本增效。

費(fèi)斌杰：如果說上一代 AI 投研工具是有問必答的 AI 助手，那么 AlphaClaw 則完成了向“自主執(zhí)行”的進(jìn)化，它是一位能夠獨(dú)立跑通復(fù)雜投研工作流的 AI 分析師。

它不只是回答問題，而是直接交付結(jié)果，Excel 表格、回測(cè)報(bào)告、研報(bào)點(diǎn)評(píng)，一條龍搞定。這背后最關(guān)鍵的差異是數(shù)據(jù)。

投研的本質(zhì)是“數(shù)據(jù)+邏輯”，沒有數(shù)據(jù)，再?gòu)?qiáng)的 AI 也只能輸出“正確的廢話”。

AlphaClaw 內(nèi)置了AlphaEngine平臺(tái)的投研數(shù)據(jù)庫(kù)，日更資料近萬(wàn)篇，包括全量?jī)?nèi)外資券商研報(bào)庫(kù)、A 股/港股/美股上市公司會(huì)議紀(jì)要庫(kù)、行業(yè)點(diǎn)評(píng)資訊庫(kù)、專家訪談紀(jì)要庫(kù)等等。這是它和 OpenClaw 最大的區(qū)別和優(yōu)勢(shì)，不是在通用知識(shí)上回答問題，而是基于專業(yè)金融數(shù)據(jù)做分析。

第一個(gè)是“讓投資大師幫你選股”。你可以把珍藏多年的巴菲特股東大會(huì)紀(jì)要（3200 多頁(yè)）喂給 AlphaClaw，讓它提煉巴菲特的投資邏輯，幾分鐘后他生成一個(gè)名為“Buffett Investment Philosophy”的 Skill，涵蓋能力圈原則、護(hù)城河評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)、財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別等核心要點(diǎn)。

更絕的是，你可以直接用這個(gè) Skill 來分析當(dāng)前市場(chǎng)。比如讓它站在巴菲特角度分析霍爾木茲海峽禁運(yùn)對(duì)全球能源體系的沖擊，提出資產(chǎn)配置建議，生成自選股清單并保存為 Excel。

AlphaClaw 會(huì)調(diào)用剛創(chuàng)建的 Skill 作為分析框架，結(jié)合平臺(tái)內(nèi)置的研報(bào)數(shù)據(jù)，輸出一份完整的投資建議，不是空泛的“建議關(guān)注能源板塊”，而是具體到標(biāo)的、邏輯、風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。

用戶甚至用 AlphaClaw 可以讀完《金融煉金術(shù)》《投資最重要的事》，分別生成索羅斯、霍華德·馬克斯的投資邏輯 Skill。以后遇到任何市場(chǎng)事件，可以召集這些“投資大師”開個(gè)專家會(huì)審。

費(fèi)斌杰：給基本面投資者插上量化的翅膀。很多基本面投資者有獨(dú)特的選股邏輯，但因?yàn)椴欢?Python、不會(huì)回測(cè)框架，只能讓這些靈感停留在腦海中。AlphaClaw 可以彌合這個(gè)鴻溝。

你只需要讓它梳理最新 1 個(gè)月有價(jià)值的金工量化報(bào)告，篩選出 3 個(gè)最有價(jià)值的量?jī)r(jià)因子，比如凸顯性因子、行業(yè)擁擠度因子等。然后一句話“幫我實(shí)現(xiàn)成代碼，應(yīng)用于我的自選股票池，保存成 Excel”，AlphaClaw 就能輸出完整的 Python 代碼，把投資靈感變成可回測(cè)的量化策略。

這意味著什么？巴菲特幫你選股，量化因子幫你擇時(shí)，主觀和量化的結(jié)合，從未如此簡(jiǎn)單。

最后一個(gè)是年報(bào)季的救星。年報(bào)季是分析師的噩夢(mèng)，上市公司扎堆發(fā)財(cái)報(bào)，聽完會(huì)議還得熬夜寫點(diǎn)評(píng)。AlphaClaw 可以成為你的“投研分身”。

你只需要喂幾篇你寫過的點(diǎn)評(píng)，它就能學(xué)會(huì)你的遣詞造句、段落結(jié)構(gòu)、分析框架，把你的寫作風(fēng)格總結(jié)成 Skill。然后讓它模仿你的風(fēng)格，批量生成所有自選股的業(yè)績(jī)點(diǎn)評(píng)。輸出的點(diǎn)評(píng) 100% 按你的風(fēng)格生成，數(shù)據(jù)來源于平臺(tái)內(nèi)置的研報(bào)和公告，你只需要做最后的審核和調(diào)整。

年報(bào)季的苦，讓 AI 幫你吃。你可以把節(jié)省的時(shí)間，投入到更有價(jià)值的深度思考中。

費(fèi)斌杰：AlphaClaw 采用“Local-First”架構(gòu)：個(gè)人知識(shí)庫(kù)（私有筆記、內(nèi)部紀(jì)要）在本地完成向量化處理；你沉淀的投資邏輯 Skill 僅在本地運(yùn)行；物理隔絕云端，杜絕數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。

你的投資策略不會(huì)成為大模型的“訓(xùn)練語(yǔ)料”，AlphaClaw 是一款真正可以在本地環(huán)境下放心使用的專屬私密參謀。

第一，必須適應(yīng)“指數(shù)化”思維。Anthropic 的 CEO Dario 明確提出：We do not see Scaling Law hitting the wall。2026 年 AI 產(chǎn)業(yè)將進(jìn)一步加速。如果把 AI 能力提升比作爬樓梯，前 100 階累計(jì)的震撼加在一起，只不過是之后一節(jié)樓梯的零頭。不要高估當(dāng)下，更不要低估未來！

第二，AI 是新時(shí)代的“印刷術(shù)”。14 世紀(jì)印刷術(shù)催生了歐洲文藝復(fù)興。2026 年開始，編程將成為標(biāo)配技能，可以被教師、醫(yī)生、律師、分析師等任何人掌握。金融行業(yè)的“文藝復(fù)興 2.0”，正式拉開序幕！

第三，讓研究回歸思考。AlphaClaw 的初心是成為分析師的效率超級(jí)倍增器，從建立估值模型到選股回測(cè)，從模擬文風(fēng)到自動(dòng)撰寫點(diǎn)評(píng)，這些事務(wù)性工作統(tǒng)統(tǒng)交給 AI，分析師只需聚焦產(chǎn)業(yè)前瞻研究和公司業(yè)務(wù)交流等核心事務(wù)，形成高效的人機(jī)交互關(guān)系。

費(fèi)斌杰：當(dāng)前 AI 基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)生了重大變化，特別是從傳統(tǒng)的線性控制模式向閉環(huán)自我生產(chǎn)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變。例如，特斯拉就通過視覺信號(hào)融合技術(shù)，在機(jī)器人無需依賴外部標(biāo)注的情況下即可自主學(xué)習(xí)和生成內(nèi)容。

隨著技術(shù)的進(jìn)步，大模型將在金融行業(yè)中發(fā)揮更大的作用。但現(xiàn)階段更重要的是將最先進(jìn)的 AI 技術(shù)與具體應(yīng)用場(chǎng)景相結(jié)合，切實(shí)解決客戶面臨的問題。我們?cè)谶^去 4-5 年幫助國(guó)內(nèi)券商、公募基金等大型資管機(jī)構(gòu)建立了投研數(shù)據(jù)中心，標(biāo)準(zhǔn)化地積累了私域的行業(yè)數(shù)據(jù)，這是我們能夠快速落地 AI 應(yīng)用的基礎(chǔ)。