OpenClaw+本地大模型量化策略开发研究

摘要： 本文探讨了利用 OpenClaw Agent 框架结合本地大模型（如 Qwen 3.6 系列）进行量化策略开发的方法论，重点验证了 AI 在数据查询、代码生成及策略迭代中的实际应用能力。

核心观点：

1. 本地化部署优势：在企业内网环境及核心量化策略开发等对数据隐私要求极高的场景下，本地私有化部署的大模型比云端模型更适用。
2. 模型架构影响：在复杂逻辑推理和精准工具调用场景中，稠密（Dense）架构模型（如 qwen3.6:27b）的稳定性显著高于 MoE 架构模型（如 qwen3.6:35b），后者在长对话中更容易产生幻觉。
3. AI 辅助效能：OpenClaw 能够将量化研发全流程转化为自然语言驱动的自动化任务，大幅提升研发效率。

论据支撑：

1. 策略实现流程：以 PB-ROE 选股策略为例，展示了机器人从理解策略逻辑 $\rightarrow$ 编写 SQL 查询 $\rightarrow$ 构建 Python 回测框架 $\rightarrow$ 优化代码结构 $\rightarrow$ 完成多期回测的完整链路。
2. 策略优化效果：通过对比发现，将 PB-ROE 回归由全市场统一排序改进为“行业内回归”后，策略在 2021 年 9 月以来的超额收益明显提升，证明了 AI 在辅助策略优化方面的潜力。

局限性/风险：

1. 技术局限：AI 在处理复杂业务逻辑（如财报日期映射、稀疏数据处理）时仍需人工审核，且 MoE 模型存在路由偏差导致的行为幻觉。
2. 模型风险：量化结论基于历史统计规律，未来可能失效；AI 生成内容存在不准确风险。