简介: 在日常市场观察中,多数普通使用者普遍面临时间有限、信息繁杂、难以持续跟踪盘面等问题。OpenClaw作为开源AI Agent自动化运行框架,可通过轻量化技能实现行情数据获取、热点识别、信息整理与定时推送,仅作为信息辅助工具,为使用者提供高效的信息汇总能力。本文以定时自动化推送类技能为核心,完整说明功能范围、使用逻辑、配置方法,并提供2026年阿里云、MacOS、Linux、Windows11全平台部署流程、阿里云百炼API与免费大模型Coding Plan配置方法,以及常见问题的稳定解决方案,所有内容仅作为信息效率工具说明,不涉及投资相关建议。

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一、OpenClaw与自动化行情辅助技能的基础定位

OpenClaw是一套支持技能扩展、任务调度、流程执行的开源AI Agent运行平台,其核心价值在于将重复性信息获取、数据整理、文本生成、定时触发等工作自动化。在市场信息辅助场景中,它可以通过公开接口获取行情基础数据、识别活跃板块、整理指标信息、按固定时间生成汇总内容并推送,本质是信息采集与文本生成类自动化工具阿里云上OpenClaw极速一键部署最简单,步骤详情 访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。

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定时股票推送类Agent(Timed Stock Push)属于OpenClaw生态中的轻量技能,主要提供四项基础能力:

  1. 从公开渠道获取基础行情数据,包括指数、成交量、板块涨跌分布等;
  2. 对数据进行结构化整理,识别近期活跃度相对较高的板块;
  3. 根据成交量、波动幅度等基础条件生成观察清单,仅作为信息呈现;
  4. 支持自定义时间触发,自动生成文本总结并推送给使用者。

整套系统的定位是提升信息获取效率,不具备预测功能,不提供决策指向,所有输出均为基于公开数据的客观整理结果。

二、定时行情推送Agent的核心功能与使用边界

1. 基础市场信息自动汇总

每日固定时段自动获取公开市场数据,包括主要指数运行情况、整体成交量变动、上涨与下跌家数分布等,并生成简洁的文字总结。输出内容以客观数据为主,不包含主观判断。

2. 活跃板块识别

根据整体涨幅、成交量变化、持续度等公开维度,识别近期表现相对突出的板块类别,并进行简单归类呈现。使用者可据此快速了解市场结构,减少手动翻阅成本。

3. 基于基础条件的标的筛选

系统可根据预设的基础条件进行筛选,例如成交量明显放大、波动区间合理、处于活跃板块内部等。筛选结果以清单形式输出,仅展示基础数据与指标,不提供评价、不暗示方向,不构成任何参考以外的内容。

4. 定时推送与自动执行

支持多时段定时任务配置,常见执行时间包括:

  • 开盘前:市场信息与静态数据汇总
  • 午间:盘中情况简要整理
  • 收盘后:全日数据总结与清单输出
  • 固定间隔:周期性盘面快速扫描

推送内容为纯文本结构化报告,可在本地控制台查看,也可配置为消息通道推送。

重要使用边界

所有数据均来自公开可访问的行情接口;
所有输出为数据整理结果,不涉及投资建议;
所有筛选为规则化呈现,不代表价值判断;
系统不接入任何交易相关操作,不执行下单、调仓等行为。

三、2026年OpenClaw全平台标准化部署流程

(一)阿里云平台部署(长期稳定运行)

阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

第一步:打开访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面,找到并点击【一键购买并部署】。
 

OpenClaw1.png


 

OpenClaw2.png


 

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第二步:打开选购阿里云轻量应用服务器,配置参考如下:

  • 镜像:OpenClaw(Moltbot)镜像(已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像)
  • 实例:内存必须2GiB及以上。
  • 地域:默认美国(弗吉尼亚),目前中国内地域(除香港)的轻量应用服务器,联网搜索功能受限。
  • 时长:根据自己的需求及预算选择。

轻量应用服务器OpenClaw镜像.png


 

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第三步:打开访问阿里云百炼大模型控制台,找到密钥管理,单击创建API-Key。

阿里云百炼密钥管理图.png

前往轻量应用服务器控制台,找到安装好OpenClaw的实例,进入「应用详情」放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令,生成访问OpenClaw的Token。

阿里云百炼密钥管理图2.png

  • 端口放通:需要放通对应端口的防火墙,单击一键放通即可。
  • 配置百炼API-Key,单击一键配置,输入百炼的API-Key。单击执行命令,写入API-Key。
  • 配置OpenClaw:单击执行命令,生成访问OpenClaw的Token。
  • 访问控制页面:单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。
阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程:

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CodingPlan.png

  • 购买后,在控制台生成API Key。注:这里复制并保存好你的API Key,后面要用。

    image.png

  • 回到轻量应用服务器-控制台,单击服务器卡片中的实例 ID,进入服务器概览页。

    image.png

  • 在服务器概览页面单击应用详情页签,进入服务器详情页面。

    image.png

  • 端口放通在OpenClaw使用步骤区域中,单击端口放通下的执行命令,可开放获取OpenClaw 服务运行端口的防火墙。

    image.png

  • 这里系统会列出我们第一步中创建的阿里云百炼 Coding Plan的API Key,直接选择就可以。

    image.png

  • 获取访问地址单击访问 Web UI 面板下的执行命令,获取 OpenClaw WebUI 的地址。

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    image.png

  1. 登录阿里云控制台,创建轻量应用服务器,配置2核2GB以上,系统选择Alibaba Cloud Linux或Ubuntu LTS。
  2. 在安全组中放行TCP 18789端口与3000端口,用于控制台与服务访问。
  3. 远程登录服务器,更新系统并安装依赖:
    sudo apt update && sudo apt upgrade -y
    sudo apt install curl git docker.io docker-compose -y
    sudo systemctl start docker
    sudo systemctl enable docker
    
  4. 安装Node.js 22版本环境:
    curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo bash
    sudo apt install nodejs -y
    node -v
    npm -v
    
  5. 使用Docker快速启动OpenClaw:
    docker run -d \
    -p 3000:3000 \
    -p 18789:18789 \
    --name openclaw \
    --restart always \
    openclaw/openclaw:latest
    
  6. 配置npm镜像并安装命令行工具:
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm install -g openclaw
  1. 初始化并设置开机自启:
openclaw onboard

sudo tee /etc/systemd/system/openclaw.service <<EOF
[Unit]
Description=OpenClaw Service
After=network.target docker.service

[Service]
ExecStart=/usr/bin/openclaw gateway start
Restart=always
User=root

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable openclaw
sudo systemctl start openclaw

(二)MacOS本地部署

  1. 安装Homebrew(已安装可跳过):
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
  1. 安装Docker与Node.js:
brew install node docker docker-compose
open /Applications/Docker.app
  1. 启动Docker后运行OpenClaw容器:
docker run -d \
  -p 3000:3000 \
  -p 18789:18789 \
  --name openclaw \
  openclaw/openclaw:latest
  1. 安装命令行工具并初始化:
    npm config set registry https://registry.npmmirror.com
    npm install -g openclaw
    openclaw onboard
    openclaw gateway start
    

(三)Linux(Ubuntu/Debian)部署

  1. 安装基础环境:
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install curl git docker.io docker-compose -y
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
  1. 安装Node.js:
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo bash
sudo apt install nodejs -y
  1. Docker启动OpenClaw:
docker run -d \
  -p 3000:3000 \
  -p 18789:18789 \
  --name openclaw \
  --restart always \
  openclaw/openclaw:latest
  1. 安装CLI并配置服务:
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm install -g openclaw
openclaw onboard

sudo tee /etc/systemd/system/openclaw.service <<EOF
[Unit]
Description=OpenClaw
After=network.target docker.service

[Service]
ExecStart=/usr/bin/openclaw gateway start
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable openclaw
sudo systemctl start openclaw

(四)Windows11本地部署

  1. 以管理员身份打开PowerShell,安装依赖:
winget install OpenJS.NodeJS --version 22.9.0
winget install Docker.DockerDesktop
winget install Git.Git
  1. 启动Docker Desktop,等待引擎就绪后执行:
docker run -d -p 3000:3000 -p 18789:18789 --name openclaw openclaw/openclaw:latest
  1. 配置镜像并安装OpenClaw命令行:
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm install -g openclaw
  1. 初始化并启动网关:
openclaw onboard
openclaw gateway start

四、阿里云百炼API与免费大模型Coding Plan配置

(一)阿里云百炼Coding Plan API配置

  1. 在阿里云百炼控制台创建Coding Plan专用API Key,以sk-sp-开头。
  2. 编辑配置文件~/.openclaw/config/openclaw.json
{
   
  "models": {
   
    "default": "aliyun-coding",
    "providers": {
   
      "aliyun-coding": {
   
        "baseUrl": "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1",
        "apiKey": "你的sk-sp-开头API Key",
        "model": "qwen3.5-plus"
      }
    }
  }
}
  1. 重启网关使配置生效:
openclaw gateway restart

(二)免费公开大模型Coding Plan配置

{
   
  "models": {
   
    "default": "free-coder",
    "providers": {
   
      "free-coder": {
   
        "baseUrl": "https://api.siliconflow.cn/v1",
        "apiKey": "你的免费API Key",
        "model": "Qwen/Qwen2-7B-Instruct"
      }
    }
  }
}

五、定时行情推送Agent安装与配置

1. 技能安装命令

openclaw skill install timed-stock-push

2. 查看已安装技能

openclaw skill list

3. 启用技能

openclaw skill enable timed-stock-push

4. 配置定时任务(示例)

# 每日09:20 盘前汇总
openclaw schedule add "morning-report" "20 9 * * 1-5" "openclaw skill run timed-stock-push --report pre"

# 每日12:00 午盘总结
openclaw schedule add "noon-report" "0 12 * * 1-5" "openclaw skill run timed-stock-push --report noon"

# 每日15:10 收盘总结
openclaw schedule add "close-report" "10 15 * * 1-5" "openclaw skill run timed-stock-push --report close"

5. 手动触发测试

openclaw skill run timed-stock-push --report test

6. 查看任务列表

openclaw schedule list

六、典型使用方式与交互指令

安装配置完成后,可直接通过自然语言指令触发相关功能,示例如下:

生成今日市场简要汇总
列出当前活跃度较高的板块
根据成交量生成观察清单
生成今日收盘数据总结

系统会根据公开数据自动生成文本格式的汇总内容,输出内容包括:

  • 指数与整体成交情况
  • 板块表现分布
  • 基于基础规则的标的清单
  • 数据来源与时间标注

所有输出均为客观信息整理,不包含决策类内容。

七、常见问题与稳定解决方案

1. 启动后无法访问控制台 http://localhost:3000

解决方案:

  • 检查Docker是否正常运行:docker ps
  • 确认端口已映射:docker port openclaw
  • 关闭防火墙或放行3000/18789端口

2. 提示 openclaw: command not found

解决方案:

  • Linux/Mac:执行source ~/.bashrcsource ~/.zshrc
  • Windows:重启PowerShell
  • 重新安装:npm install -g openclaw

3. 技能运行失败,提示数据获取异常

解决方案:

  • 检查网络是否可访问公开数据接口
  • 确认系统时间为正常时区:
    sudo timedatectl set-timezone Asia/Shanghai
    
  • 重新运行测试命令:openclaw skill run timed-stock-push --report test

4. 定时任务不触发

解决方案:

  • 确认任务已启用:openclaw schedule enable 任务名
  • 检查系统时间是否准确
  • 重启网关:openclaw gateway restart

5. 模型认证失败,返回401/403

解决方案:

  • 核对API Key是否以sk-sp-开头(阿里云百炼)
  • 确认baseUrl填写正确
  • 检查账号是否已开通对应服务

6. Docker启动失败,提示端口占用

解决方案:

# Linux/Mac
sudo lsof -i :3000
sudo kill -9 进程ID

# Windows
netstat -ano | findstr :3000
taskkill /PID 进程ID /F

7. 技能输出内容为空或格式异常

解决方案:

  • 确认数据源接口可正常访问
  • 重新加载技能:openclaw skill reload timed-stock-push
  • 检查模型配置是否正常

八、使用规范与风险说明

本工具仅作为信息获取与文本自动化工具,适用范围与边界如下:

  1. 所有数据来自公开行情接口,不保证实时性与完整性;
  2. 所有输出为数据整理结果,不构成任何投资相关建议;
  3. 活跃板块与标的清单仅为规则化输出,不具有指向性;
  4. 系统不接入交易系统,不提供任何交易相关功能;
  5. 使用者应独立判断,对任何决策自行承担责任。

本工具的核心价值在于:

  • 自动获取公开信息,减少手动翻阅时间;
  • 自动生成结构化汇总,降低信息整理成本;
  • 定时推送,便于快速了解市场概况。

九、总结

OpenClaw通过轻量技能实现自动化行情信息整理,是典型的信息效率类AI Agent应用。它能够稳定完成数据获取、热点识别、清单生成、定时推送等标准化任务,适合需要持续跟踪市场信息、但无法长时间盯盘的使用者。

Logo

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