本次内容围绕AIAgent在量化投研领域的应用展开,核心方法论为将一切工作转写成代码。明确指出大语言模型不适用于直接生成观点判断,因其易产生幻觉,推荐采用基本面财务指标、估值、情绪得分各占1/3的客观打分体系,AI仅负责写代码,以规避幻觉并保证结果稳定。
提出AI仅能提升懂领域人群的效率,而非扩展外行能力圈。当前量化平权正在发生,有经验的量化从业者可借助AI降低Transformer、LSTM/GRU等复杂模型的技术门槛,但外行仍需先学习量化基础。
介绍OpenClaw的两大核心优势:赋予AI高底层电脑权限、手机连电脑跨设备通讯能力。目前ClaudeCode、KimiClaw、腾讯WorkBuddy等均在跟进。