中新經(jīng)緯3月18日電 (周奕航)“原本計劃用‘龍蝦’炒股賺點錢，現(xiàn)在看來大概率是做不到了。”上海投資者李越(化名)向中新經(jīng)緯分享了他用“龍蝦”炒股的經(jīng)歷。

　　近日，OpenClaw(“龍蝦”)走紅后，有部分投資者將“龍蝦”應用于股市，用來復盤、選股，將其作為“炒股助手”。用“龍蝦”炒股，到底靠不靠譜？

　　“龍蝦炒股，三天虧7000”

　　3月17日虧損5840元后，“龍蝦”在復盤的最后安慰李越：“今天操作不順，明天再戰(zhàn)。”

　　3月13日至17日，李越的“龍蝦”共推薦了三只股票。“每只都是虧的，三只股票在三個交易日一共虧7000元。”李越向中新經(jīng)緯展示了他在3月17日的交易過程。3月17日10:05，“龍蝦”的建議是止損某只電力設備股，該股票共虧損6.33%；三分鐘后，“龍蝦”又“指導”他買入某只光伏概念股，截至當日收盤，該股浮虧3.27%。

　　3月17日“龍蝦”復盤記錄 受訪者供圖

　　李越稱，目前他對“龍蝦”的要求是每天開盤前向他匯報一次當日交易計劃，盤中每20分鐘匯報一次持倉情況，盤后總結當天的經(jīng)驗和教訓，讓“龍蝦”自己進化。

　　然而，復盤這幾天的操作后，李越發(fā)現(xiàn)，他的“龍蝦”選股邏輯主要依賴上一個交易日的龍虎榜。此外，讓李越頭疼的不只是賬面虧損，在他看來，“龍蝦”的記憶有點差，有些話講了又講，“龍蝦”還是記不住。

　　李越對“龍蝦”的指令 受訪者供圖

　　對于遼寧省大連市的王先生而言，“龍蝦”更像一個“定時上班的助手”。王先生稱，他讓“龍蝦”通過Python和金融API(應用程序編程接口)結合，按照他預設的邏輯自動進行市場復盤，在復盤過程中，“龍蝦”會對不同股票進行評分，然后生成報告發(fā)給他。

　　王先生的“龍蝦”復盤記錄 受訪者供圖

　　“我是今年1月接觸到‘龍蝦’，整體使用下來體驗還不錯。”王先生表示，最終他選股還是會結合宏觀經(jīng)濟和市場環(huán)境，才能確定要買哪只股票，“龍蝦”只是輔助判斷而已。

　　王先生表示，他曾觀察過“龍蝦”推薦股票的次日表現(xiàn)。“12只股票中，只有2只微紅，其余的都飄綠。”在他看來，用“龍蝦”炒股能否產(chǎn)生收益還是看個人的交易策略，如果策略會賺錢，那“龍蝦”就能幫助賺得更多；如果策略本身有問題，用“龍蝦”也沒用。

　　“能提高效率，不能提高勝率”

　　在業(yè)內(nèi)人士Timi看來，“龍蝦”炒股只能提高效率，但并不能提高勝率。

　　“大語言模型的能力邊界由其技術架構決定，由于上下文有限，只能處理一定體量內(nèi)的信息，并非想象中能夠?qū)崿F(xiàn)全量數(shù)據(jù)分析。”Timi向中新經(jīng)緯表示，“龍蝦”真正的價值在于提升信息處理效率，比如短時間內(nèi)梳理上市公司數(shù)據(jù)、構建更豐富的信息網(wǎng)絡，本質(zhì)上仍是個人能力的延伸和杠桿，而非顛覆性的交易工具。

　　他表示，對于普通投資者而言，需要警惕的是認知錯位。如果不曾掌握基礎的交易邏輯，僅憑“讓AI幫我賺錢”的想法入局，成功概率幾乎為零。“就像量化交易，很多交易策略為毫秒級，而非依賴‘龍蝦’延遲數(shù)十秒后才給出的建議。”他稱。

　　西部證券科技首席分析師鄭宏達對中新經(jīng)緯表示，從技術層面看，“龍蝦炒股”走紅主要源于大模型能力提升，以及AI Agent實現(xiàn)了從“被動問答”到“主動執(zhí)行”的躍遷。

　　鄭宏達認為，生成式AI在信息檢索、文本理解和代碼生成方面的能力顯著提升，使得普通用戶可以通過自然語言構建簡單的投資分析流程；同時，越來越多的自動化框架和開源工具降低了開發(fā)門檻，并逐漸演化為可以調(diào)用數(shù)據(jù)、執(zhí)行任務的智能體。

　　但他同時提醒，每當新的技術工具進入資本市場時，都會出現(xiàn)一輪“工具能力被放大”的階段。AI確實可以提升信息處理效率，但投資本身仍然是一個高度不確定的決策過程。

　　存在哪些風險？

　　效率提升的同時，往往伴隨著法律真空地帶的未知風險。

　　3月11日，工業(yè)和信息化部網(wǎng)絡安全威脅和漏洞信息共享平臺發(fā)布《關于防范OpenClaw開源AI智能體安全風險的“六要六不要”建議》，指出這一工具存在的風險，建議用戶在部署和應用時，獨立網(wǎng)段部署，加強權限管理，建立人工復核和熔斷應急機制，關鍵操作增加二次確認等安全機制。

　　中歐基金基金經(jīng)理宋巍巍向中新經(jīng)緯表示，單純依靠自然語言提示詞作為安全護欄極其脆弱。當AI獲得Full Disk Access(完全磁盤訪問權限)后，任何安全漏洞都可能導致數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性泄露。OpenClaw的第三方插件生態(tài)(ClawHub)亦可能存在安全隱患。

　　“當AI從工具變成自主執(zhí)行者，傳統(tǒng)的責任歸屬邏輯徹底失效。”宋巍巍指出，如果OpenClaw在執(zhí)行指令時，無意間泄露了商業(yè)機密、發(fā)出了誹謗性郵件，甚至參與了網(wǎng)絡攻擊，責任該由誰負？是下達指令的用戶，是編寫代碼的開發(fā)者，是提供底層模型的廠商，還是擁有“自主決策”能力的AI本身？目前全球?qū)Υ藥缀跆幱诜烧婵諣顟B(tài)，這不再是技術bug，而是智能時代對現(xiàn)有社會秩序和法律體系的重新定義。

　　中國社會科學院財經(jīng)戰(zhàn)略研究院副院長尹振濤向中新經(jīng)緯分析，“龍蝦”等AI智能體正以低門檻、高普惠性的特點進入普通百姓的日常生活。但技術的便捷性背后隱藏著風險，在日常使用中，用戶往往需要向工具開放賬號、密碼乃至系統(tǒng)權限，構成數(shù)據(jù)安全的隱患。當這一邏輯延伸至投資領域，風險便從信息泄露升級為資金安全的直接威脅。

　　“在投資決策過程中，若依賴人工智能生成交易指令，收益與虧損責任便成為難題。算法開發(fā)者通常不會為用戶的投資結果負責，而用戶是否真正授權、是否理解決策邏輯，也缺乏明確的法律界定。一旦發(fā)生損失，追責路徑模糊，法律保護難以落地。”尹振濤稱。

　　鄭宏達認為，監(jiān)管與合規(guī)風險是最大的灰色地帶。目前不少AI炒股工具已經(jīng)涉及投資建議甚至資產(chǎn)配置建議，但平臺往往并不具備相應的投資顧問資質(zhì)。一旦出現(xiàn)投資虧損，責任主體往往難以界定。

　　“對于普通投資者來說，需要避免把AI工具神化。”鄭宏達建議，AI在投資中的價值更多體現(xiàn)在提升研究效率，例如幫助快速整理信息、總結公告、篩選公司或構建基礎的數(shù)據(jù)分析框架，但它并不能替代投資決策本身。最佳模式是“機器預警+人工決策”。讓AI處理海量信息、進行初步分析和風險掃描，但所有關鍵數(shù)據(jù)必須通過權威渠道交叉驗證。

　　(更多報道線索，請聯(lián)系本文作者周奕航：zhouyihang@chinanews.com.cn)(中新經(jīng)緯APP)

　　(文中觀點僅供參考，不構成投資建議，投資有風險，入市需謹慎。)

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