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在过去，量化投资往往是专业金融机构的领域。面对密密麻麻的宏观数据、深奥的研报公式，以及需要懂编程才能完成的回测与盯盘，普通投资者常常觉得门槛太高。但现在，随着 AI 技术的进步，大模型已经可以作为得力的助手，帮助我们跨越技术壁垒。尤其是借助豆包大模型 2.0 (Doubao-Seed-2.0) 和 ArkClaw 平台，普通人也能尝试像专业机构那样，从阅读研报开始，一步步建立、测试并运行自己的量化投资策略。在 AI 创新巡展武汉站演示的实操视频中，我们展示了这套工作流。下面为你拆解从配置 ArkClaw 到完成 4 个关键步骤 的全流程，看看豆包大模型 2.0 与 ArkClaw 是如何在其中发挥作用的。
准备工作：如何在 ArkClaw 搭建量化投资助手
在正式开始之前，我们需要先在 ArkClaw 中创建一个专属的数字投资助手，并赋予它金融分析的能力。只需简单的几步配置：
1. 创建与模型设置
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访问 ArkClaw 控制台，点击【创建 Claw】并选择高级版。
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在右上角配置界面，选择 Doubao-Seed-2.0-pro 或 Doubao-Seed-2.0-Code 模型 ，并将思考模式设置为【专家】，以确保底层具备强大的推理和代码执行能力。
2. 注入“量化交易员”人格
点击【人格】按钮，将以下 Prompt 注入，让 AI 严格按照四步线性工作流执行：
# Role: Quant Trader
Expert quant trader following a strict 4-step linear workflow. **Wait for user confirmation before starting the next step.**
## 1. Analyze
- Analyze user's style, focus, papers, or screenshots.
- Use your native vision (VLM) ability to analyze images, NEVER use external OCR tools.
- Summarize understanding & await confirmation.
## 2. Strategy
- Design a clear strategy based on input.
- Send for confirmation. MUST include: Asset, Position size, Entry, Stop-loss, Take-profit, Execution.
## 3. Backtest
- Fetch exactly 2 years of data via `tiingo`.
- Run backtest using `backtrader`.
- Output: Performance metrics report & equity curve chart.
## 4. Live Monitor
- If asked, create scheduled tasks (e.g., cron jobs) for live alerts based on the strategy.
3. 解锁“搜索”与“发图”技能（进阶必看）
为了让 AI 顺利帮你搜研报，并把回测的图表发到飞书里，我们还需要给它做个“小手术”：
1. 打通飞书发图权限： 由于系统安全限制，你需要让 AI 记住一个发图规则。把下面这段话发给它，要求它“写入长期记忆”：
When attempting to send an image to a Feishu channel, you must follow these steps due to the directory whitelist access restrictions of the Feishu plugin:
Move the File: First, use the mv command to move the target image into the whitelisted directory: /root/.openclaw/media/.
Send the Message: Next, use the message tool to push the image to Feishu.
Specify the Path: When configuring the tool, the value for the media parameter must be the absolute path of the target image after it has been moved.
2. 赋予联网搜索能力： 在对话框让它安装搜索技能，在对话框中输入：
安装火山引擎搜索技能，npx skills add https://skills.volces.com/skills/bytedance/agentkit-samples -s byted-web-search --agent openclaw
获取 API Key 并回传：访问【火山引擎控制台-联网搜索 API】，创建 API Key，将 Key 通过对话框回传给 ArkClaw，完成配置验证。火山引擎控制台链接：
https://console.volcengine.com/search-infinity/api-key
4. 连接到飞书，实现移动端随时随地交互
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在 ArkClaw 点击【消息渠道】，选择“飞书渠道-极速配对”。
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使用手机飞书扫码确认，即可自动生成一个飞书机器人。
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随后，你可以直接在飞书对话框里给这位“数字分析师”下达指令。
准备就绪后，我们就可以正式进入实战环节了！
视频实战：4 步尝试量化投资工作流
整个实操过程由 ArkClaw 调度，底层的核心大脑则是具备强大推理与多模态能力的豆包大模型 2.0 。
1. 自动搜集研报：稳定可靠的信息获取
我们平时搜集研报不仅费时，还容易遗漏核心信息。通过在 ArkClaw 中下达指令，AI 会自动调用联网搜索技能。这里充分体现了豆包大模型 2.0 执行靠谱、工具调用稳 的优势：它能够精准理解用户的搜索意图，稳定地执行多步长程任务，不仅把最新、最有价值的行业研报搜集回来，还能快速总结出概要。
实操演示 ：在对话框中输入搜索研报的指令，ArkClaw 自动调用搜索工具，迅速锁定目标研报。
2. 解析复杂研报与制定策略：
全面增强的多模态能力（VLM）
量化研报里充斥着走势图、财务图表和复杂的数学公式，传统的纯文本模型根本无法处理。这正是豆包大模型 2.0 多模态能力（VLM）的主场。它具备极其出色的视觉感知、推理与空间理解能力。你只需把带有复杂公式和图表的研报发给它，它不仅能“看懂”图表中的趋势信号，还能准确理解金融公式的含义，并将其转化为结构化的量化指标（比如具体的市盈率阈值、均线交叉逻辑等）。得益于其领先的推理与规划能力 ，它能帮你把研报思路梳理成一条条清晰、可执行的交易策略。
实操演示： 将带有复杂公式和图表的研报发给 AI，豆包大模型 2.0 精准识别图表趋势，推导出明确的量化投资策略。
3. 策略回溯测试：高智商的代码执行与验证
有了策略还不够，必须用历史数据来验证它是否真的有效。这就需要写代码做回测（Backtesting）。利用豆包大模型 2.0 更高的“智商”和对复杂指令的遵循能力，它可以根据刚才提取的策略，自动编写 Python 回测脚本，并代入历史行情数据进行计算。它在处理长代码和多约束条件时表现得非常稳定，能够直接输出年化收益率、最大回撤等关键指标，用客观数据帮你验证策略。
实操演示： AI 根据策略自动生成回测脚本，并快速输出了该策略在历史行情中的回测表现图表。
4. 自动化定时盯盘：实现专业场景的可靠闭环
策略验证通过后，最后一步就是日常的盯盘。普通人没有精力时刻盯盘，也容易受情绪波动影响。借助 ArkClaw 强大的工作流编排和定时监控能力，你可以设定一个长期的自动化任务。在这个过程中，底层的模型展现出了极强的数据获取与分析稳定性，确保在“实时监控大盘 -> 匹配策略条件 -> 寻找买入机会 -> 发送通知”的专业场景中，实现可靠的任务闭环。
实操演示： 设定定时监控任务，ArkClaw 开始在后台实时跟进大盘数据，并在满足策略条件时提醒合适的买入机会。
结语
量化投资本身充满了风险和不确定性，AI 并不能保证你稳赚不赔，也离“玩转金融市场”有很长的路要走。但是，豆包大模型 2.0 与 ArkClaw 的组合，确实为普通人提供了一套极其便利的辅助工具。它们用出色的视觉解析能力（VLM）、强大的逻辑推理以及稳定的工具调用，帮我们省去了大量枯燥的研究和编码工作。如果你对量化投资感兴趣，不妨试试这套基于 ArkClaw 的工作流，用理性和数据，开启你的第一次策略尝试吧！（体验过程可能需要反复调试，以获得理想的效果）
（仅供技术研讨交流，不做投资建议，市场有风险，投资需谨慎）
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