OpenClaw（原ClawdBot）本地部署+炒股复盘实战保姆级教程

最近GitHub爆火的OpenClaw，开源、本地部署、数据不外漏，用来做股票复盘、整理研报、写选股公式都很顺手。下面给大家整理了从部署到实战的全流程，新手也能跟着跑起来！

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## 一、项目介绍
OpenClaw（曾用名ClawdBot、Moltbot）是一款开源的本地AI智能体助手，核心优势：
- 完全本地化部署，数据隐私可控，无需依赖云服务
- 支持多模型兼容（Claude、GPT、Gemini、Ollama等）
- 技能可扩展，社区已有500+技能库，可自定义炒股、复盘相关技能
- 支持24小时后台运行，可接入、飞书等平台

GitHub仓库：https://github.com/openclaw/openclaw

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## 二、硬件要求（按场景选择）
| 场景 | CPU/内存 | 存储 | 系统 |
|------|----------|------|------|
| 个人测试/轻量复盘 | 2核4GB | 20GB SSD | macOS 12+、Windows 10+（WSL2）、Linux（Ubuntu 20.04+） |
| 专业炒股/高频数据处理 | 4核8GB+ | 100GB SSD+ | 优先Linux（Ubuntu 22.04），兼容性更好 |
| 企业级并发 | 8核16GB+ | 200GB SSD+ | 建议冗余备份，保障数据安全 |

> 注意：Windows用户需先安装WSL2，否则兼容性较差；Mac用户部署最顺畅，推荐优先尝试。

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## 三、部署方式（三种方案任选）

### 方案1：一键脚本安装（新手首选）
打开终端（Mac/Linux）或WSL2终端（Windows），执行以下命令：
```bash
curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash
```
- 安装过程约5-10分钟，自动检测环境、安装依赖
- 安装成功后，终端会提示访问地址（默认`http://localhost:18789`）

### 方案2：Docker容器化部署（环境隔离，推荐开发者）
1. 确保已安装Docker 20.10+版本
2. 克隆仓库并启动服务：
```bash
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw
docker compose up -d openclaw-gateway
```
3. 访问`http://localhost:18789`即可进入管理界面

### 方案3：源码编译（适合二次开发）
1. 安装Node.js 22+版本（推荐用nvm/fnm管理）
2. 克隆仓库并安装依赖：
```bash
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw
pnpm install
pnpm ui:build
pnpm build
pnpm openclaw onboard --install-daemon
```
3. 启动服务：`pnpm openclaw start`

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## 四、部署常见坑点及解决方法
1. **端口18789被占用**
   - 解决：执行`netstat -anp | grep 18789`找到占用进程并终止，或修改端口：`openclaw gateway --port 18790`
2. **Node.js版本过低**
   - 解决：升级到22+版本，用`node -v`检查
3. **插件ID重复/安装失败**
   - 解决：先卸载重复插件`pnpm run plugin:uninstall -- --id 插件ID`，再清理缓存`pnpm cache clean --force`
4. **云服务器端口未放行**
   - 解决：在安全组添加TCP 18789、80端口入方向规则，测试阶段来源设为`0.0.0.0/0`

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## 五、炒股复盘实战用法（核心场景）

### 1. 研报自动分析与整理
- 安装金融研报分析技能：
```bash
openclaw skill install financial-report-analysis
```
- 分析单份研报：
```bash
openclaw skill run financial-report-analysis --file "~/网易2025Q3财报.pdf" --company "NTES/9999"
```
- 自动抓取指定股票最新财报：
```bash
openclaw skill config financial-report-analysis --autoFetch "00700.HK,600519.SH" --interval "quarterly"
```

### 2. 自动生成选股公式
- 自定义策略：修改Agent Prompt，添加行业偏好、技术指标（如MACD金叉、RSI超买超卖）等筛选逻辑
- 示例：小盘价值选股策略
```bash
openclaw skill run stock-selection --strategy "小盘价值" --market "A股"
```
- 生成通达信/同花顺兼容的选股公式，直接复制到交易软件使用

### 3. 交易复盘与策略回测
- 利用本地Python环境，调用pandas、backtrader等库进行回测
- 记录交易日志，自动分析持仓收益、投资风险，生成复盘报告
- 示例：回测2025年A股策略表现
```bash
openclaw skill run backtest --strategy "均线突破" --startDate "2025-01-01" --endDate "2025-12-31"
```

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## 六、社区交流与资源
- 中文社区：clawd.org.cn/forum
- 技能市场：clawd.org.cn/skills（可下载炒股、复盘专用技能包）
- 问题反馈：GitHub Issues或社区论坛提问

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温馨提示：在部署后建议先从轻量场景测试，逐步接入更多数据和技能，避免一开始就追求高并发导致卡顿。如果遇到问题，优先查看官方文档和社区FAQ，大部分坑都有成熟的解决方案。