別卷 CRUD 了！2 天教你用 OpenClaw 搭建 “AI 量化外掛”

作為開發者，你是否也陷入過這種掙扎？

• 技能錯位：手握精湛的 Python/算法能力，卻在公司寫那些毫無技術含量的業務代碼（CRUD）。
• 投資肉搏：憑感覺買入、看心情割肉，明明最信奉邏輯，卻在波動面前成了“非理性”的韭菜。
• 35 歲焦慮：純技術棧的護城河越來越窄，如何利用 AI 實現技術變現和“睡后收入”？

事實上，量化交易就是“程序員的超級副業”。

而最近 GitHub 上和技術圈爆火的OpenClaw，則是把這個門檻降到了地板上。它不是一個簡單的自動化庫，而是一個能跑在本地、能理解研報邏輯、能自動生成策略的AI Agent（智能體）。

OpenClaw 為何能成為開發者的“降維打擊”工具？

在傳統的量化開發中，最難的不是寫代碼，是金融建模和策略邏輯。但通過OpenClaw，你可以：

1. 自動化投研（Agent 化）：利用 OpenClaw 掛載大模型，30 秒掃描全量研報，提取技術指標，代替你深夜復盤。
2. 代碼即生產力：不再手擼回測框架，通過 OpenClaw 調優生成的策略代碼，邏輯更嚴密，減少信號漂移。
3. 閉環實盤對接：我們不僅教你本地跑 Demo，更教你如何對接 QMT 實盤接口。

為了幫你快速上手 OpenClaw，并把它真正用到量化交易中，我們特邀清華大學計算機博士陳旸老師，用兩天時間，帶你玩轉 AI 量化交易。

2 天社群學習 + 雙導師配置 + 社群答疑

課程限時優惠，僅需￥1.99，掃碼即可報名

完課福利：按要求完成 2 天直播學習，你將獲得

• 量化交易經典書籍 PDF

• 量化交易學習報告

• 精選量化研究報告

• 獨家整理：OpenClaw 知識庫

適合人群 & 門檻

• 懂 Python 的開發者：想將技術棧擴展到 AI+金融領域。
• 厭倦了“拍腦袋”的投資者：追求數據驅動和紀律性。
• AI 追隨者：想看 OpenClaw 這種 Agent 工具在現實場景下到底怎么跑。
  

OpenClaw 這波浪潮，你是想當看客，還是親手擼一個屬于自己的 AI 量化系統？掃描二維碼報名，2 天時間，讓你的代碼產生直接價值。

課程限時優惠，僅需￥1.99，掃碼即可報名

[學習須知]
本課程涉及 Python 編程實操。策略模型僅供教學展示，不構成投資建議。市場有風險，入市需謹慎。