核心用法
ClawBack 是一款自动化量化交易工具，核心功能是将美国国会议员（众议院和参议院）的公开股票交易披露自动同步到用户个人的 E*TRADE 证券账户执行。用户通过 /clawback 命令即可调用该技能，支持 setup 配置、status 状态查询、run 启动交易三种模式。
部署流程包括：Python 虚拟环境搭建 → E*TRADE API 凭证配置（Consumer Key/Secret）→ OAuth 授权 → 账户选择 → 可选的 Telegram 通知设置。配置完成后，系统以守护进程（daemon）模式持续运行，在美国东部时间 10:00/14:00/18:00 检查新的披露文件，并于次日开盘 5 分钟后（9:35 AM ET）执行交易。
显著优点
- 信息套利逻辑：基于 NBER 研究结论——国会领导人年均跑赢标普 500 指数 47%，利用公开披露延迟（通常 30-45 天）进行跟随交易
- 自动化程度高：从 PDF 解析（House Clerk）和网页抓取（Senate eFD）到订单执行全流程无人值守
- 风险控制完善：支持尾随止损（8% 单仓位）、组合回撤限制（15%）、日亏损上限（3%）、PDT 合规保护（每日最多 2 笔交易）
- 智能仓位管理：按用户账户规模自动缩放交易规模（默认 1% 单笔，最高 5% 单标的上限）
- 回测验证：内置回测引擎，历史数据显示 3 天延迟+30 天持有策略胜率 42.9%、收益 +6.2%
潜在缺点与局限性
- 券商单一依赖：目前仅支持 E*TRADE，且 API 稳定性受限于该券商服务
- 延迟披露本质：国会披露存在法定延迟（ STOCK Act 要求 45 天内），实际交易时点可能滞后于议员真实操作数周
- 策略容量限制：小额账户可能因最小交易规模（$10,000 披露门槛过滤）无法完全复制
- 法律灰色地带：虽基于公开数据，但"国会山股神"跟单策略正面临更严格的伦理审查和潜在监管变化
- 技术门槛：需要 Python 环境、Linux/macOS 命令行操作能力，非普通投资者友好
适合人群
- 有 Python/命令行基础的量化爱好者
- E*TRADE 存量用户且已开通 API 权限
- 认可"信息优势套利"逻辑、能承受中等回撤（回测 Sharpe 仅 0.22-0.39）的长线投机者
- 有美国证券账户且具备 $50,000 以上初始资金（默认配置）
常规风险
- 实盘亏损风险：回测夏普比率低于 0.4，风险调整后收益平庸；42.9%-57.1% 的胜率意味着近半数交易亏损
- OAuth 令牌安全：E*TRADE 凭证存储于本地
~/.clawback/config.json，虽支持加密但仍存在本地文件泄露风险 - 依赖失效风险：House Clerk/Senate eFD 网站结构变更会导致数据抓取失败
- 合规风险：尽管使用公开数据，但自动化高频跟单可能触发券商风控或未来监管限制
- 操作风险：生产/模拟环境切换错误可能导致非预期实盘交易