OpenClaw+DeepSeek：零基础搭建A股自动化选股系统的完整指南

你是否想过让AI帮你炒股？不是那种玄学预测，而是基于数据分析的理性选股。本文将分享如何用OpenClaw（一个开源AI Agent框架）搭配DeepSeek大模型，零基础搭建一个A股自动化选股系统。✅ 自动获取每日涨停数据✅ AI分析量价配合关系✅ 生成买卖建议并推送到飞书接入实盘交易接口（需合规审批）优化选股策略，引入更多技术指标搭建回测系统验证历史收益如果你也对AI+量化交易感兴趣，欢迎关注我

xiaochuran_ai

355人浏览 · 2026-03-23 20:32:48

xiaochuran_ai · 2026-03-23 20:32:48 发布

前言

你是否想过让AI帮你炒股？不是那种玄学预测，而是基于数据分析的理性选股。本文将分享如何用OpenClaw（一个开源AI Agent框架）搭配DeepSeek大模型，零基础搭建一个A股自动化选股系统。

一、项目背景

A股市场每天有5000+只股票，人工筛选耗时耗力。我们需要一个能自动分析涨停股、识别强势股、给出买卖建议的AI助手。

技术栈选择：

OpenClaw：轻量级AI Agent框架，支持自定义技能（Skills）
DeepSeek/Mimo V2：国产大模型，中文理解能力强
AKShare：免费A股数据接口

二、环境搭建

2.1 安装OpenClaw

npm install -g openclaw
openclaw init
openclaw configure

2.2 配置大模型

推荐使用DeepSeek V3或小米MiMo V2 Pro，性价比高。在配置中设置API Key即可。

三、选股策略设计

我们的选股逻辑基于三个维度：

量价配合：成交量放大+价格涨停=强势信号
板块轮动：关注当日热点板块的资金流向
技术指标：5日涨幅、换手率、封单量等

四、实盘案例

以爱玛科技（603529）为例：

早盘分析：涨停10.01%，成交量暴增6.66倍，量价配合完美
收盘验证：持续涨停，封单稳固，5日涨幅7.98%
操作建议：已持仓继续持有，未入等待回调至30元以下

五、核心代码

import akshare as ak

def get_zt_stocks():
    """获取今日涨停股"""
    df = ak.stock_zt_pool_em(date="20260323")
    return df

def analyze_stock(code):
    """分析单只股票"""
    # 获取历史数据
    df = ak.stock_zh_a_hist(symbol=code, period="daily", adjust="qfq")
    # 计算量比
    volume_ratio = df['成交量'].iloc[-1] / df['成交量'].iloc[-5:].mean()
    return {"code": code, "volume_ratio": volume_ratio}