自從架好 OpenClaw 龍蝦之後，我就一直想讓 Agent 可以幫我處理一些跟投資紀錄有關的事情，終於有時間處理一下自己的 AI-native 投資流程 😂
不是要讓它自動下單，而是先讓它可以讀取資料、整理資訊、輔助分析。
我希望它能做到幾件事：
- 查看個人持股
- 查詢即時盤況
- 進行庫存分析
- 將選股策略記錄在電腦上
這樣未來我在跟 AI 討論投資策略時，它就不是憑空聊天，而是可以根據我實際的持股與市場資料來分析。
投資記憶給他建構起來！
整個流程大概分成：
1. 先架設好 OpenClaw 龍蝦
第一步是先把 OpenClaw 龍蝦的環境架好。（廢話？😂）這樣後面才有一個可以掛載工具、讓大語言模型調用的 Agent 系統。
2. 透過券商申請 API Key
接著到券商申請 API Key。有了 API Key 之後，才可以透過程式去查詢帳戶相關資料與即時盤況。這裡我目前只做查詢用途，沒有串接自動下單。
原因很簡單：因為我不敢，哈哈 😄
而且券商的 API 在下單這件事上也比較嚴格，如果要真的下單，還要把相關憑證下載到本地端。但我目前不太想把這件事做到這麼深。加上我本來也不是快進快出的交易風格，所以這次就先不串接下單功能，只做查詢、分析跟紀錄。
3. 自己寫一個 API 查詢腳本
拿到 API Key 之後，針對券商 API 寫了一個腳本。目前主要實作幾個功能：
- 查詢目前庫存
- 查詢損益狀況
- 查詢即時盤況
這一步的重點是把券商 API 的資料整理成 Agent 可以使用的格式。
4. 整合進 OpenClaw 龍蝦的 Tools
工具開發完成後，再把這個腳本整合進 OpenClaw 龍蝦的 Tools 裡面。這樣不同的大語言模型，就可以透過 OpenClaw 龍蝦調用這個工具。也就是說，模型本身不用直接知道券商 API 怎麼串。它只要透過 Tools，就可以查詢我開放給它的資料。
接下來可以做什麼？
整合完成後，後續就能實現幾個功能：
- 定期或即時分析盤況
- 記錄我與 AI 的選股討論與操作邏輯
- 追蹤目前的未實現損益
- 每天整理符合策略條件的候選標的
這次比較像是先把基礎設施搭起來。先讓 OpenClaw 龍蝦可以查資料、讀庫存、看盤況，後面才有辦法進一步做策略紀錄與分析。
目前我會先把範圍控制在「查詢、分析、紀錄」。
交易決策還是自己判斷。
整體來說，這套流程的重點就是：把券商 API 包成一個工具，接進 OpenClaw 龍蝦，讓 AI 可以在有實際資料的情況下協助分析。