Q01
FiClaw 是什么？
FiClaw 是面向量化研究的 AI 工作站。输入策略想法后，系统依次处理策略设计、代码生成、因子评估、历史回测、结果诊断和参数比较。桌面端内置量化研究员、风控经理等角色，关键结论仍由使用者复核。
FAQ
常见问题
本页集中说明 FiClaw 的下载试用、金融 Agent、模型积分、量化能力、安全边界、适用团队与试点方式，便于快速完成初步评估。
Q02
现在可以直接试用吗？
可以。FiClaw 已提供 macOS Apple Silicon 桌面端下载入口，安装后可以通过短信登录进入主工作台，体验内置金融 Agent、云端模型和会员中心积分记录。
Q03
首次使用应该从哪里开始？
建议先按快速开始流程完成下载安装、短信登录、主工作台体验和 Agent 选择，再根据需要查看模型与积分、金融 Agent、量化能力和产品更新页面。
Q04
FiClaw 和普通 AI 助手有什么区别？
FiClaw 除了讨论策略逻辑，还可以生成可运行的 Python 代码、提交历史回测、诊断结果并修改代码重试。关键步骤仍保留人工审查和风控确认。
Q05
FiClaw 内置哪些金融 Agent？
当前 FiClaw Desktop 已围绕投资总监、量化研究员、风控经理、股票分析师、交易员和主工作台预置角色。不同角色适合承担不同任务，减少把所有问题都交给同一个通用助手的混乱。
Q06
模型与积分是怎么工作的？
FiClaw 通过 FiClawCloud 统一路由云端模型，并用积分记录模型调用消耗。不同模型的能力、速度、上下文和消耗不同，桌面端会员中心会展示余额、充值记录、消费记录和当前模型费率口径。
Q07
FiClaw 支持哪些模型？
当前公开页面展示了 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、MiniMax 等模型组里的可用模型示例。具体可用集合以 FiClawCloud 和桌面端同步到的当前模型目录为准。
Q08
FiClaw 的量化能力现在到什么阶段？
FiClaw 正在通过 FiClawQuantAPI 将行情、财报、宏观、回测、模拟盘、选股和风控等能力逐步接入 Agent 工作流。公开页面会说明能力范围和边界，避免把内部系统细节或未完成能力提前包装成承诺。
Q09
FiClaw 更适合什么样的用户？
量化研究员、策略开发者、独立交易者，以及需要把策略想法快速转成回测任务的用户。团队负责人也可用它评估研究和复核流程。
Q10
策略工厂具体能做什么？
输入一句话策略想法（如'基于20日动量因子的月度轮动策略'）后，系统依次完成：1) 策略 spec 设计；2) 因子有效性评估；3) Python 代码生成；4) 提交历史数据回测；5) 整理 Sharpe、回撤、胜率等诊断结果；6) 在既定约束下修改代码并重新验证，最多 5 轮。
Q11
回测用的是真实数据吗？
是的。FiClaw 通过 QuantAPI 对接真实 A 股历史行情数据（支持沪深 300 等），回测区间可达 10 年以上，输出 Sharpe ratio、年化收益、最大回撤、胜率、换手率等专业指标。
Q12
参数优化是怎么工作的？
FiClaw 可以从策略代码中提取动量窗口、选股数量、权重上限等参数，生成候选值网格并逐一回测。Walk-forward 检验用于观察参数在样本外是否仍然稳定，不能单独证明策略没有过拟合。
Q13
断点续跑是什么意思？
策略工厂的流水线如果在某个阶段失败（如回测超时），不需要从头重跑。点击'断点续跑'会自动跳过已完成的阶段，直接从失败点继续执行。
Q14
FiClaw 会替代研究员、交易员或风控人员吗？
不会。FiClaw 用于资料整理、研究辅助和复核准备。涉及投资判断、风控结论、策略上线、交易执行或对外输出时，仍应保留人工复核和团队内部确认。
Q15
FiClaw 会自动交易或承诺收益吗？
不会。FiClaw 不承诺投资收益，也不替代持牌机构的专业判断、合规审查或风险控制责任。FiClaw 更适合辅助研究、分析、复核和执行前检查，而不是绕过人工确认直接做资金相关动作。
Q16
FiClaw 在风控相关环节能做什么？
更适合做规则检查、异常提示、材料整理、案例关联和复核支持。最终判断由风控人员完成，系统负责准备材料并保留过程记录。
Q17
引入 FiClaw 需要一次性改掉原来的流程吗？
不需要。通常先选一个边界清楚的环节，让 AI 承担具体任务，再根据试点结果决定是否向上下游扩展。
Q18
团队试点前需要准备什么？
建议先明确一个真实业务卡点、参与人员、数据来源、权限边界、人工复核节点、模型预算和预期产出。FiClaw 更适合从清晰场景进入，而不是一次性接入所有数据和系统。
Q19
如果团队现在已经在用通用大模型，还有必要看 FiClaw 吗？
可以评估。通用模型适合个人任务；FiClaw 还支持结果交接、人工复核、研究记录和团队协作。
Q20
怎么判断 FiClaw 适不适合现在的团队？
可以先判断当前瓶颈属于单点效率问题，还是整个流程衔接问题。如果挑战主要体现在研究到复核无法衔接、结果难以沉淀或多人协作断层，就值得进一步评估试点。