財(cái)聯(lián)社3月20日訊（記者 王晨）金融數(shù)據(jù)供應(yīng)商的新增用戶數(shù)正迎來顯著增長，記者了解到，春節(jié)后國內(nèi)量化圈個(gè)人與中小團(tuán)隊(duì)首選的Tushare金融數(shù)據(jù)平臺(tái)新增用戶數(shù)與接口調(diào)用量均有大幅提升。這意味著，正有大批投資者加入量化分析陣營。

在過去，量化投資曾長期被貼上“機(jī)構(gòu)專屬”“技術(shù)壁壘高”“專業(yè)門檻深”的標(biāo)簽，成為少數(shù)金融機(jī)構(gòu)與專業(yè)投資者的“特權(quán)游戲”。一名專業(yè)的量化投資者不僅需要精通金融邏輯，更需要具備深厚的編程功底，能夠熟練運(yùn)用Python等工具處理海量數(shù)據(jù)。

但在當(dāng)下，這一堅(jiān)冰正被徹底打破。驅(qū)動(dòng)這一變革的核心動(dòng)力源于底層大模型能力的指數(shù)級(jí)躍升，以及本地大模型部署、開源智能體框架和低代碼平臺(tái)的日趨成熟。

技術(shù)紅利最直觀的表現(xiàn)，便是投資者不再受限于繁瑣的開發(fā)環(huán)境搭建。2026年伊始，OpenClaw這一智能體框架的爆火，進(jìn)一步壓低了量化分析的門檻。它將復(fù)雜的后臺(tái)邏輯封裝在自然語言交互之下，讓投資者能夠以對(duì)話的方式完成過去需要數(shù)百行代碼才能實(shí)現(xiàn)的策略構(gòu)建。這種從“手動(dòng)編程”到“意圖表達(dá)”的躍遷，讓量化分析真正走向了大眾。

金融數(shù)據(jù)平臺(tái)用戶暴漲

春節(jié)假期過后，國內(nèi)量化圈主流金融數(shù)據(jù)接口平臺(tái)Tushare數(shù)據(jù)顯示，自O(shè)penClaw爆火以來，Tushare新增用戶數(shù)與接口調(diào)用量持續(xù)攀升，近一個(gè)月用戶增長曲線呈現(xiàn)陡峭上行態(tài)勢，單日新增用戶最高峰值接近4000大關(guān)，創(chuàng)下平臺(tái)近期用戶增長紀(jì)錄。

Tushare相關(guān)負(fù)責(zé)人也告訴記者：“越來越多的用戶開始嘗試用數(shù)據(jù)接口按需來調(diào)取數(shù)據(jù)，我們從Tushare后臺(tái)看到了這種變化”。

從金融數(shù)據(jù)供給端來看，國內(nèi)市場已形成清晰的分層格局：Wind、Choice、iFinD等頭部平臺(tái)主打?qū)I(yè)機(jī)構(gòu)服務(wù)，定價(jià)高、功能復(fù)雜；而Tushare基礎(chǔ)版、AKshare、Efinance、Baostock等平臺(tái)，則精準(zhǔn)瞄準(zhǔn)中小用戶群體，以低成本、易接入、輕量化的優(yōu)勢，成為個(gè)人投資者與中小機(jī)構(gòu)的首選。

Tushare數(shù)據(jù)API接口具有豐富的金融數(shù)據(jù)集，成為此次量化平民化浪潮的核心受益者之一。據(jù)了解，平臺(tái)還在ClawHub和skills.sh上線Skills鏡像，與社區(qū)數(shù)據(jù)API實(shí)現(xiàn)緊密同步，為AI智能體調(diào)用數(shù)據(jù)打通了關(guān)鍵通道。

平民級(jí)的金融數(shù)據(jù)平臺(tái)迎來用戶增長高峰，印證越來越多普通投資者正主動(dòng)加入量化分析陣營。

AI智能體重構(gòu)量化投資

過去，普通投資者想要涉足量化投資，必須跨越三重門檻：編程代碼門檻、數(shù)據(jù)分析門檻、工作流整合門檻。

傳統(tǒng)量化分析需要掌握Python等編程語言，手動(dòng)編寫數(shù)據(jù)調(diào)取腳本，具備專業(yè)的金融數(shù)據(jù)分析能力，還要處理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、推送、可視化等繁瑣流程，耗時(shí)耗力，讓絕大多數(shù)個(gè)人投資者望而卻步。

而OpenClaw+Skills的組合模式，徹底顛覆了這一傳統(tǒng)流程，為普通投資者提供了“零基礎(chǔ)入局”的捷徑。相較于傳統(tǒng)Python腳本調(diào)用，這一創(chuàng)新模式具備三大核心優(yōu)勢：

一是零代碼門檻，自然語言交互。投資者無需掌握任何編程知識(shí)，只需通過自然語言下達(dá)指令，即可快速調(diào)取股票、期貨、基金、宏觀經(jīng)濟(jì)等各類金融數(shù)據(jù)。簡單一句話，AI智能體就能自動(dòng)完成數(shù)據(jù)調(diào)取，真正實(shí)現(xiàn)“人人皆可量化”。

二是數(shù)據(jù)+分析一體化，AI自動(dòng)生成投資參考。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)接口僅能返回冷冰冰的數(shù)字，投資者需要自行分析解讀；而OpenClaw與Skills結(jié)合后，內(nèi)置智能分析邏輯，依托大模型推理能力，在返回?cái)?shù)據(jù)的同時(shí)，自動(dòng)總結(jié)數(shù)據(jù)亮點(diǎn)、挖掘趨勢規(guī)律、生成初步投資參考結(jié)論，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)獲取”與“智能分析”一步到位。

三是場景化工作流，無縫銜接多場景應(yīng)用。傳統(tǒng)Python腳本孤立運(yùn)行，若要將數(shù)據(jù)發(fā)送至微信、生成日?qǐng)?bào)郵件、存入數(shù)據(jù)庫或?qū)咏灰紫到y(tǒng)，需要編寫大量“膠水代碼”。而OpenClaw作為成熟的Agent框架，可讓TushareSkills與其他工具技能無縫協(xié)作，一鍵完成數(shù)據(jù)調(diào)取、分析、推送、存儲(chǔ)全流程，大幅提升投資分析效率。

量化技術(shù)平權(quán)化，資本市場生態(tài)迎變革

Tushare新增用戶數(shù)及接口數(shù)的大幅上升，印證了一個(gè)重要現(xiàn)象：越來越多的投資者正在加入量化分析陣營。這一趨勢的背后，是大模型和智能體技術(shù)帶來的深刻變革。它不僅是技術(shù)層面的突破，更是量化技術(shù)平權(quán)化的重要表現(xiàn)。

值得注意的是，也有業(yè)內(nèi)人士指出，個(gè)人投資者與專業(yè)量化機(jī)構(gòu)仍存在劣勢。在數(shù)據(jù)維度與時(shí)效性、算力支持、策略研發(fā)、交易執(zhí)行、風(fēng)控合規(guī)及資金規(guī)模等核心環(huán)節(jié)，個(gè)人投資者均處于明顯弱勢，僅能開展中低頻簡單量化分析，無法涉足高頻、套利、對(duì)沖等機(jī)構(gòu)主流策略，實(shí)盤盈利能力與風(fēng)險(xiǎn)抵御能力遠(yuǎn)不及專業(yè)機(jī)構(gòu)。

但是，可以預(yù)見的是，隨著大模型技術(shù)持續(xù)迭代、開源智能體生態(tài)不斷完善、金融數(shù)據(jù)服務(wù)更加普惠，量化投資的平民化、普惠化將成為長期趨勢。一些頭部機(jī)構(gòu)已經(jīng)在行動(dòng)，萬得推出了WindClaw，iFinD推出了MCP金融數(shù)據(jù)服務(wù)，未來，金融數(shù)據(jù)平臺(tái)也將推出更多適配普通用戶的功能，降低數(shù)據(jù)使用成本，提升分析智能化水平。