Ежедневные репортёры (经记者): Чэнь Чэнь

Эта фотография, как предполагается, сгенерирована ИИ

Когда ИИ «лобстер» (OpenClaw, открытый AI-агент, разработанный австрийским программистом Петером Штенбергом) объединяется с торговлей акциями, появляется совершенно новая модель вспомогательного трейдинга с помощью ИИ.

Журналист «Ежедневных экономических новостей» (简称每经记者) заметил: при наличии разрешения со стороны инвесторов «лобстер» постепенно внедряется в ключевые этапы — мониторинг графиков, разбор (реплей), отбор акций — однако на практике доходность демонстрирует крайние расхождения: опрошенные говорят, что после появления 200 000 юаней «полного доверительного поручения» «лобстеру» он проиграл 80 000; другие утверждают, что с помощью автоматизированной торговли им удаётся последовательно обыгрывать рынок; а ещё кто-то заявляет «доход за месяц 90%»……

Почему при торговле акциями с «лобстером» получается исход «лед и огонь»? При множественных ограничениях по комплаенсу и рискам сможет ли торговля «лобстера» с акциями выйти за рамки существующих ограничений? И сможет ли она открыть обычным акционерам действительно новый канал для получения прибыли?

Скриншот с официального сайта OpenClaw

1

«Лобстер» торгует акциями за счёт клиента

Кто-то обыгрывает рынок

Но даже деньги из Token не удалось вернуть

Оживлённость OpenClaw объясняется тем, что это не только чат-инструмент «спроси — отвечу», но и «исполнитель», который может «взять под контроль» компьютер и автоматически вызывать данные для выполнения сложных задач. Достаточно пользователю отдать команду — он сам откроет программы, систематизирует документы и даже ответит на письма.

Как стало известно журналисту «Ежедневных экономических новостей» в ходе интервью, сейчас многие пользователи используют «лобстера» для мониторинга, реплея и отбора акций — чтобы он глубоко участвовал в каждом из этапов: исследованиях в инвестировании, формировании решений и исполнении сделок.

Однако практические результаты сильно расходятся. Есть впечатляющий рекорд с месячной прибылью 90%, но есть и реальный случай, когда напрямую потеряли 80 000 юаней.

Известный учёный-цифровой экономист, глава DCCI Internet Research Institute Лю Синлян поделился реальным примером из своего окружения. Лю Синлян рассказал журналисту «Ежедневных экономических новостей», что его друг вложил около 200 000 юаней, полностью доверив «лобстеру» торговлю акциями; в итоге сделки тоже были выполнены «лобстером». Но в последнее время, на фоне снижения рынка, этот счёт в какой-то момент ушёл в минус примерно на 80 000 юаней.

Одновременно некоторые инвесторы в реальных торгах обнаружили логические «дыры» в AI-инструментах. Пользователь на социальной платформе поделился записью реальной торговли: показано, что на второй день после использования «лобстера» для автоматической торговли позиция на текущую дату просела на 0,9%, но в целом он обогнал рынок; на третий день позиция просела на 1,57%, а индекс CSI 300 (上证指数) в этот день упал на 3,63%, но всё равно он обогнал примерно на 2 процентных пункта; на четвёртый день позиция вышла в прибыль 0,8%. Хотя по данным пользователь и говорит, что он смог обогнать индекс, он также указал на проблему, выявленную в реальной торговле:

Во‑первых, «лобстер» подтвердил, что не будет гнаться за ростом, но в итоге всё равно погнался; во‑вторых, «лобстер», похоже, действует по логике T+0.

Другой пользователь, который реально использовал его, также признался журналисту «Ежедневных экономических новостей», что в A-shares торговля ведётся по T+1, и смысл количественной торговли с OpenClaw не так уж велик. В то же время на американском и гонконгском рынках возможна торговля по T+0 — там, возможно, это будет иметь больше смысла. Этот пользователь сказал, что сейчас они всё ещё находятся на этапе тестирования небольшими суммами и доводки/корректировок: хотя удалось получить небольшую прибыль, даже стоимость ранее купленных Token (词元, минимальная единица информации, используемая при обработке естественного языка в AI-моделях) не удалось отбить.

2

«Заработок 90% за месяц» на самом деле — прибыль симуляционного счёта

«Лобстер» ≠ «мозг» ИИ

Он лишь средство исполнения сделок

Откуда взялась история про «90% прибыли за месяц» — как именно этого добиваются? На этот вопрос партнёр по управлению инвестиционным фондом Safe Investment Jin Fengchun восстановил истинный технический маршрут за этой высокой доходностью: на самом деле это конкурс симуляционной торговли американскими акциями с помощью ИИ, а объект сделок — американские акции.

Цзинь Фэнчун подчёркивает: «Важно заметить, что 90% — это максимальная доходность, достигнутая в течение одного месяца; после отката из‑за коррекции итоговая доходность на момент закрытия составила 36%». В этот период и индекс NASDAQ, и индекс S&P 500 демонстрировали заметные откаты, общая рыночная конъюнктура была неблагоприятной, но доходность этого симуляционного трейдинга намного превзошла рыночные индексы.

Источник данных: Wind

Говоря о ключевой причине получения сверхдоходности, Цзинь Фэнчун прямо заявил: дело не в том, что «лобстер» сам по себе «умный», а в том, что после того как участники вручную задали базовые рамки, Kimi, DeepSeek или MiniMax и тому подобные ИИ написали конкретные торговые стратегии, выбрали подходящие акции, а затем всё это передали «лобстеру» для исполнения. Кроме того, то, что в краткосрочной перспективе получилось достичь 90% доходности, во многом связано с использованием плеча в симуляционной торговле на американском рынке.

«В этой высокой доходности “лобстер” выступал лишь как техническая рамка и носитель для работы ИИ, а не как инструмент, который напрямую отбирает активы, подаёт торговые сигналы или выполняет верификацию бэктеста». Цзинь Фэнчун сообщил журналисту «Ежедневных экономических новостей», что основная работа — отбор объектов, разработка торговых стратегий и т. п. — выполняется другими ИИ. Человек лишь задаёт ИИ направление и базовую рамку; после этого все этапы исполнения стратегий выполняются автономно внутри «лобстера».

На уровне исполнения сделок Цзинь Фэнчун объяснил, что в этом симуляционном трейдинге использовалась стратегия, построенная на основе одной отечественной модели искусственного интеллекта, а затем ИИ автоматически размещал ордера. В настоящее время многие отечественные брокеры поддерживают систему торгов QMT (QMT и PTrade — отечественные основные сторонние терминалы для количественного трейдинга). После подключения через API (через‌ application programming interface‌ — процесс обеспечения обмена сообщениями и данными между различными программными системами) можно реализовать автоматизированное размещение ордеров; подобная модель также широко применяется в отечественной количественной торговле.

3

«Лобстер» забирает функции у брокеров?

Tонлайн‑терминалы вроде 同花顺 «не принимают»

Гуанфа Секьюритиз тайно запускает безопасную sandbox- разработку

С распространением «лобстера» на сторону C инвесторы пытаются полностью «свести на одну линию» его с брокерскими торговыми программами.

Как пояснили отраслевые специалисты журналисту «Ежедневных экономических новостей», можно рассматривать OpenClaw как «мозг» стратегии: он отвечает за анализ данных и генерацию сигналов, а QMT — как «исполнитель», отвечающий за быстрый выстав ордеров и исполнение сделок. По данным журналиста «Ежедневных экономических новостей», чтобы заниматься количественной торговлей, прежде всего нужно связаться с брокером, чтобы открыть торговые права на QMT или PTrade; брокеры обычно устанавливают порог по капиталу 500 000–1 000 000 юаней, а для части брокеров требования могут быть ниже.

«Роль OpenClaw в этом процессе по сути — писать код, и используется по‑прежнему официальный API». Один пользователь из числа тех, кто вёл реальные торги, рассказал журналисту «Ежедневных экономических новостей», что OpenClaw по сути лишь снижает порог для написания кода на Python.

Однако брокерские организации крайне осторожно относятся к прямой интеграции таких сторонних AI-инструментов. Один сотрудник IT у брокера чётко заявил журналисту «Ежедневных экономических новостей», что исходя из текущих требований регулирования и отраслевой практики торговые интерфейсы обычно должны строго контролироваться в рамках системы предоставленных полномочий — чтобы предотвратить несанкционированный программный «программируемый» доступ и потенциальные риски манипуляции рынком. Этот человек отметил, что в настоящее время 同花顺 и брокеры со своим собственным терминалом не предоставляют API «лобстеру»; брокеры будут предотвращать незаконный доступ третьих сторон за счёт множества технических и институциональных мер, а также мониторить подобные торговые «аутсайдерские» плагины.

Отчёт компании Founder Securities (方正证券), опубликованный 21 февраля 2026 года, показывает, что ранее с помощью OpenClaw успешно тестировали API‑интерфейсы 同花顺

Кроме того, некоторые пользователи сообщают журналисту: торговая функция «лобстера» по сути похожа на брокерские собственные условные ордера вроде «grid trading» (сеточная торговля). Так в чём же разница?

На это этот IT‑сотрудник ответил журналисту «Ежедневных экономических новостей»: с точки зрения функций часть инструментов AI Agent, представленных «лобстером», обладает определёнными вспомогательными возможностями — например, при извлечении информации, анализе общественного мнения и генерации простых стратегий. При этом функции условных ордеров, сеточной торговли и т. п., которые брокерское приложение долго накапливало, больше ориентированы на обеспечение стабильности и контролируемости исполнения сделок в рамках комплаенса. Принципиальная разница в сути такова: первые — скорее «вспомогательное принятие решений и генерация стратегий», с акцентом на гибкость и персонализацию; вторые — «исполнение сделок и контроль рисков», с акцентом на комплаенс и надёжность. На текущем этапе эти два набора возможностей скорее взаимодополняют друг друга, а не просто заменяют.

При соблюдении требований комплаенса ведущие брокеры уже начали внутри компании исследования по безопасной и контролируемой реализации.

Как сообщил журналисту «Ежедневных экономических новостей» соответствующий руководитель Guǎngfǎ Securities, компания запустила приложения и технические исследования AI Agent на базе OpenClaw, создала группу технических исследований, сфокусированную на сценариях интеллектуального офиса, персональных ассистентов и инвестиционного консалтинга/инвестисследований (投顾投研) для инструментов подобного типа. Но Guǎngfǎ Securities при этом также подчёркивает принцип «безопасность прежде всего, комплаенс‑допуск» и проводит валидацию с помощью предварительной подачи отчёта, изолированных диапазонов сетей безопасности sandbox и контроля минимальных полномочий.

Что касается границ возможностей AI-инструментов, Лю Синлян имеет чёткое понимание. Он сказал журналисту «Ежедневных экономических новостей», что он выращивает/содержит 4 «лобстера» как цифровых сотрудников: один собирает информацию, другой обрабатывает запросы/консультации, третий делает напоминания по финансам, четвёртый — работа секретаря. Эффект даже превзошёл ожидания. Но в вопросах торговли акциями он остаётся сдержанным: «На текущем этапе я не уверен, что можно поручать “лобстеру” такие операции, связанные с переводами и платежами; мне хочется лишь, чтобы он занимался информационными консультациями, просмотром рынка и другими вспомогательными задачами, а фактическую торговую операцию должен выполнять я сам».

Лю Синлян считает, что торговля акциями с «лобстером» пока находится в стадии несформированности, поэтому пока не подходит для того, чтобы позволить ему полностью и автономно выполнять операции по торговле акциями.

4

Высокий порог удерживает большинство розничных инвесторов

Технологический «выигрыш» трудно сделать доступным обычным людям

Хотя «лобстер» сейчас в тренде, не каждый может легко им управлять. В этой волне технологических приложений, движимых большими моделями, обычные инвесторы сталкиваются с очень высоким скрытым техническим порогом.

ИТ‑сотрудник брокера сообщил журналисту «Ежедневных экономических новостей», что появившиеся на рынке AI Agent‑инструменты по сути объединяют возможности большой модели с рыночными данными, правилами стратегии и автоматизированным исполнением, снижая порог для построения простых стратегий. Но он также предупреждает: такие инструменты в целом всё ещё находятся на стадии исследования; устойчивость стратегий, надёжность источников данных и способность контролировать риски требуют дальнейшей проверки.

Цзинь Фэнчун полностью с этим согласен. Он сказал журналисту «Ежедневных экономических новостей», что если обычный человек хочет использовать «лобстера» для торговли акциями, ему необходимо освоить знания по ИИ и навыки программной разработки, а это очень высокий порог. Поэтому он не рекомендует обычным инвесторам, которые не понимают ИИ и программирование, слепо следовать моде; это несёт высокий риск инвестирования.

Цзинь Фэнчун также напоминает инвесторам: «Высокие доходности, связанные с “лобстером”, не гарантируют возможность воспроизведения, и нельзя судить об эффективности стратегии только по краткосрочно высокой доходности. Инвесторам следует обращать внимание на долгосрочные комплексные результаты и ситуацию с просадками. Инвестиции должны стремиться к долгосрочным, устойчивым выплатам, а не поддаваться спекулятивному настрою, вызванному краткосрочно высокой доходностью».

В ответ на опасения рынка о том, что AI‑инструменты заменят аналитиков или брокерских инвестконсультантов, Цзинь Фэнчун дал отрицательный ответ. Он проанализировал для журналиста «Ежедневных экономических новостей»: по сути AI‑инструменты — всего лишь вспомогательные инструменты для инвестисследований и торговли; отрасль по‑прежнему испытывает ключевой спрос. Кроме того, обычные розничные инвесторы не располагают профессиональными инвестиционными знаниями и не могут самостоятельно использовать такие AI‑инструменты как «лобстер» для построения эффективных стратегий; они также не могут различить рыночную эффективную информацию и неэффективный шум.

Цзинь Фэнчун считает: «Использование AI‑инструментов предполагает высокий порог; у большинства инвесторов нет способности ими оперировать. Это означает, что ценность профессиональных инвестконсультантов и аналитиков не может быть заменена; отрасль лишь будет вести бизнес с помощью другого инструмента и другим способом». Как он сообщил, поскольку «лобстер» существует на рынке ещё недолго, вероятно, что регулярные институты пока не так уж часто используют его непосредственно в реальной торговле; однако в прошлом году уже существовало явление, когда институты используют AI для разработки стратегий — их команды также планируют после A‑shares симуляционного соревнования продолжить некоторые попытки в реальной торговле.

В ответ на нетерпеливых и пробующих обычных инвесторов несколько профессионалов дали предупреждения. Лю Синлян рекомендует: «Торговлю с “лобстером” нужно сначала “выращивать” какое-то время, постепенно настраивать его, опираясь на его возможности, и ни в коем случае не стоит слишком спешить, чтобы позволить ему полностью участвовать в реальных торговых операциях». Он призывает инвесторов тестировать на небольшие суммы, хорошо контролировать риски и не вкладывать большие деньги. Также он вновь подчеркнул, что ключевая роль «лобстера» — справочное вспомогательное содействие для инвестиционных решений; он не может заменить человека в принятии окончательного решения.

Этот же ИТ‑сотрудник брокера подчеркнул журналисту «Ежедневных экономических новостей» нижнюю границу защиты от риска: «Для индивидуальных инвесторов такие инструменты могут выступать как информационная помощь и исследовательская опора, но не следует чрезмерно полагаться на них; и тем более они не должны заменять базовую идентификацию рисков и инвестиционное суждение. При использовании, особенно, нужно уделять внимание достоверности данных, эффективности стратегий и потенциальным рискам чрезмерной торговли, чтобы избежать усиления инвестиционных колебаний из‑за чрезмерного доверия к техническим возможностям».

策划|肖勇 杜蔚

记者|陈晨

编辑|易启江

视觉|帅灵茜

排版|易启江

**    **

**｜Ежедневные экономические новости  nbdnews  Оригинальная статья｜    **

**Без разрешения запрещены использование, перепечатка, выдержки, копирование и зеркалирование и т. п.    **

Ежедневные экономические новости