OpenClaw可以实现从提取数据到定投策略构建再到策略的比较和分析的全流程工作。通过API数据接口的接入，OpenClaw可以实现通过通信软件对话的方式，利用碎片化时间，自主完成从提取数据到构思定投策略再到撰写python代码完成策略测算，最终对不同策略进行比较分析的过程。
　　OpenClaw对定投策略的构建和定投策略风险指标的设计展示出不错的思考能力。我们在不给任何提示的情况下要求OpenClaw构建更复杂的智能定投策略，并且针对定投策略常规的波动率和回撤指标无效的情况下单独构建适用于定投的风险指标，均展示出不错的思考能力，定投策略的设计从多均线到RSI技术指标再到多个指标复合都有涉及，还提出了不同加仓金额的方式进一步优化策略表现。而根据每一笔定投资金当前价格是否在成本线以下的时间占比和时间长度等构建的风险指标也适用于定投策略的考察。
　　OpenClaw对学习的新知识具有不错的记忆能力。在本次测算中，由于OpenClaw一开始简单的把收益率指标作为主要的策略收益比较核心指标，当我们提示IRR更适用于不同资金投入时点不同的定投策略中时，后续OpenClaw在策略的比较中主动以IRR作为核心指标进行比较，吸收了定投的收益率考核知识，具有不错的记忆，这种学习能力使得OpenClaw可以在不断的使用中逐渐掌握更全面的技能和更符合使用者的习惯。
　　OpenClaw能对构建好的定投策略进行每日的定期监控，并给出策略是否开仓的提示。相比AICoding的平台，OpenClaw独特的特点更多的集中于：1）通信软件交互带来的碎片化时间利用；2）实时的市场监控能力；3）定期任务的执行能力；4）完整复杂项目的全流程执行能力。我们在前期构建好的指数定投策略上，要求其对中证A500ETF国泰（159338）进行每日监控，并给出各个策略每日是否开仓的提示。从构建定期任务的情况来看，OpenClaw能比较好地把基于指数回测的策略平移到ETF上进行监控，并给出了监控的结果报告。
　　当前OpenClaw的一些问题。当前阶段，在策略构建与系统搭建过程中，OpenClaw仍频繁出现各类小错误，这些小错误往往导致初始的使用体验不佳，包含了模型幻觉、知识储备不足和机器人的一些个性化问题。前者可以通过在对话框要求风格保持冷静谨慎，要求不允许进行模拟数据来尽可能降低幻觉，后者则可以在一次次的数据测算中不断提升。
　　风险提示与声明：本报告对于指数，ETF、OpenClaw的研究分析均基于历史公开信息，可能受指数样本股的变化而产生一定的分析偏差；阅读本报告时，投资者需结合自身风险偏好及风险承受能力，充分理解因子表现及量化策略的波动、风格、历史表现、风险等因素。模型根据历史数据构建，历史表现不代表未来，市场环境发生重大变化时可能失效。