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给定一个投资主题/趋势,复用交易者 Serenity(@aleabitoreddit)的"供应链瓶颈逆向映射"方法论,独立挖出被市场忽视的上游瓶颈股(而非分析他已喊过的标的)。当用户给出一个主题(如"AI 数据中心电力""人形机器人""HBM 内存")并想要候选标的+论证时使用。仅供研究教育,非投资建议。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | serenity-bottleneck-hunter |
| description | 给定一个投资主题/趋势,复用交易者 Serenity(@aleabitoreddit)的"供应链瓶颈逆向映射"方法论,独立挖出被市场忽视的上游瓶颈股(而非分析他已喊过的标的)。当用户给出一个主题(如"AI 数据中心电力""人形机器人""HBM 内存")并想要候选标的+论证时使用。仅供研究教育,非投资建议。 |
把一个投资主题转成一份被忽视的上游瓶颈候选股名单 + 论证 + 目标价/时间框架。核心不是抄 Serenity 的票,而是复用他的逻辑去选新股。
📓 每条纪律是怎么用一次真实翻车换来的,见
reference/lessons.md。本文件只讲"做什么";完整事故复盘在那边,用〔… → lessons.md#锚点〕指过去。
逆向拆解供应链,在机构与分析师发现之前,埋伏那个无人察觉的上游瓶颈,用催化剂兑现。 alpha 来自"早于机构发现主题",不是抄到最低点。
Step 1 · 确认资本开支确定性 这个主题的钱为什么"一定"会花?规模、周期多长?需求确定性 > 个股故事性。先归类:Bottleneck(瓶颈)/ Disruption(颠覆)/ Evolution(演进)?(本 skill 主攻 Bottleneck)
Step 2 · 逆向拆链 + 广扫纪律(5 层产业链 + 跨主题 root + 可选第 6 层独有 IP) 列出 5 层 从下游到上游:下游对照 → 中游系统 → 中游器件 → 上游设备 → 上游材料/代工。跳过人人都盯的下游龙头。
必做"广扫供应商":除最上游材料层外,单独再搜一轮该主题的子系统/器件/卖铲子供应商,否则漏 ④ 原型标的。〔教训:商业航天漏 Redwire → lessons.md#redwire〕
广扫颗粒度:覆盖 5 层,每层至少 2-3 个标的。广扫不到位 ≠ 板块没机会 —— 停手前先问"是真没机会,还是没扫够"。〔教训:800VDC 6 只→15 只才挖出 STM → lessons.md#breadth-stm〕
跨主题 root 节点:ARM / CDNS / SNPS 放在 chain-viz 上方独立的"跨主题 root"小卡片,显示一次,不画进每个主题的产业链层(三家是所有芯片设计驱动主题共用的根)。〔教训:7 份报告 IP/EDA 层 100% 重复 → lessons.md#ip-eda-root〕
<div class="cross-theme-root">
<span class="label">跨主题 root(芯片设计驱动主题共用)</span>
ARM ⭐⭐ + CDNS ⭐⭐ + SNPS ⭐⭐
</div>
其 ⭐⭐ 状态来自 tracking/cross_theme_index_snapshot.csv,不每个主题重画。
可选第 6 层 · 主题独有 IP/EDA 玩家(仅当主题真有独立玩家才画):
A 穷尽性 · 已知玩家全集:每个主题开扫前先列已知玩家全集(全球+全市场,涵盖上市/私有/被并购),逐一显式标记 covered / private(跳过+原因)/ acquired(标合并实体)/ delisted / untracked(EODHD/yfinance 无数据)。不允许"默认遗漏",不允许"我扫了 5 家就够了"。写在报告底部"已知玩家全集 audit"块。〔示例:L4 LiDAR 全集枚举 → lessons.md#player-census〕
A+ ETF audit(强制工具化兜底):A 项"凭记忆列全集"不够,会漏主仓玩家。 每个新主题开 forward_picks 扫描前,必跑 python scripts/theme_etf_coverage.py --etfs <ETF1>,<ETF2>,... --theme "<主题名>" → 拉主题 ETF top 25 持仓、与 forward_picks diff、输出 tracking/_etf_audit_<theme>.json。对每只 new candidate 人工判定产业链层 + 原型 + 是否纳入;top 25 持仓 100% 必 audit(主仓占权重 >70%,小权重 me-too 可跳)。〔教训:Dogfood #10 漏 PANW/CRWD 等 34 只、covered 率 50% → lessons.md#etf-audit〕
IGV + WCLD + AIQCIBR + BUG + HACKSOXX + SMH + PSIAIQ + BOTZWCLD + CLOU + SKYYBOTZ + ROBO + IRBODRIV + IDRVGRID + XLU + URNMICLN + LIT + KARSITA + XAR + UFOFIVG + NXTGDTCR + CLOU + SRVRA++ ticker 双向验证(强制):广扫前用 EODHD search 反查"代码 → 公司名"双向验证——A 项穷尽 + A+ ETF audit 都不防"错标"(标对公司名但 ticker 指向另一家)。每只候选必验:
curl "https://eodhd.com/api/search/<COMPANY_NAME>?api_token=$KEY&fmt=json"
curl "https://eodhd.com/api/search/<TICKER>?api_token=$KEY&fmt=json"
→ 两次返回的 Name 必须一致。禁止凭记忆写 ticker,哪怕"我很确定"也必须 search。A 股尤其踩坑:6(沪市)/ 0(深市)/ 3(创业板)/ 688(科创板)/ 002(中小板)代码段交叉,同 5 位数字可能是不同公司。工具:scripts/ticker_truth.py(ground-truth 库)+ scripts/verify_tickers.py(git pre-commit hook 自动拦截)。验证通过才写入 scan*.py。 〔教训:绿的谐波/信质电机/ASEKY/EHGO 共 4 个真错位 → lessons.md#ticker-verify〕
公司状态检查(写判定前必查):每只候选(含链路图非候选节点)搜一次当前状态——收购/被收购/私有化/IPO 上市/退市/破产重组(搜 <公司名> acquisition/IPO/merger)。收购中的标的 🔴 剔除(被收购反向验证选股方向、记进报告当佐证)。"私有/不可投"是状态性断言,LLM 的"某某私有"先验是训练快照、极易过期,必须当场搜证,状态写进 company_desc 带日期的 status 字段。〔教训:SkyWater 被 IonQ 收购 + SpaceX IPO 当天报告还标"私有" → lessons.md#company-status〕
私有公司诚实跳过:每个主题都有"真单源但私有/子部门"的标的。禁止为凑标的硬塞不纯/不可投的公司;在报告里显式列"已识别但跳过的瓶颈 + 原因"(本身就是高密度信号)。例:物理 AI 六维力传感器(坤维/字节灵犀/宇立全私)、鼎智科技(北交所 EODHD 不支持)→ 跳过。坦诚标"无干净纯 play"比硬凑更有价值。
主题边界声明:跑大类主题(物理 AI / AI 算力 / 能源转型)时,报告顶部必须界定本期边界 —— 大类下常有 3+ 个供应链差异显著的子领域,显式说"本期聚焦 X,其他子领域作为独立专题分批跑"。命名:<大类>_<子领域>_完整分析报告.html。〔教训:物理 AI v1 默认=人形 → lessons.md#theme-scope〕
Step 3 · 对每层套「9 大瓶颈原型」(详见 reference/supply-chain-and-archetypes.md Part D):
①上游材料/衬底垄断 ②单一来源卡脖子 ③产能售罄/已锁定=去风险 ④进每个设计的BOM/普适 ⑤估值对标套利 ⑥测试/设备瓶颈 ⑦冷门/前机构 ⑧巨头依赖护城河 ⑨宏观二阶/错杀。
命中原型越多的环节,越是猎区。
Step 4 · 产出候选(偏上游、冷门、小市值) 每个环节挑 1-3 家最纯正的公司。优先:小市值、卖方覆盖少、散户没听过(原型⑦)。用 EODHD search 校验代码与上市地(含海外,见 A++ 纪律)。
python tracking/cross_theme_scan.py,与历史 forward_picks.csv 对照:
.US 后缀,否则脚本无法匹配同一只。〔首测案例 AEHR 跨双主题 → lessons.md#cross-theme-aehr〕Step 5 · 三道闸门逐一检验
Step 6 · 入场时机(见下方两套模式,别搞错)
Step 7 · 出报告(单文件 HTML,用下方输出模板 + reference/report_template.html,含目标价+时间框架+反向研究+证伪条件+风险+免责)→ 交付前必过 scripts/verify_report.py 契约校验(见下方"交付契约")
| 模式 | 适用 | 触发 |
|---|---|---|
| A 主题瓶颈长线(本 skill 默认) | 主题里的上游瓶颈股 | 主题刚点燃 + 早期上行/突破 + 仍前机构就进,主动放弃抄底。等回调=踏空。 |
| B 波段超跌反弹 | 成熟大票的非实质性错杀 | 买恐慌回调(增发/稀释类实质利空则回避) |
回测依据(11 只光子学标的):首 call 多在前 6 月区间 86%-237% 高位入场,之后 2-6 个月中位 ~+277%。→ 早于主题、容忍不抄底才是 alpha 来源(注:此为逻辑自洽校准,非业绩,见"验证状态")。
判定二轴(2026-06-21 核心修正):水位 ≠ 判定。 高水位(rng 高、贴顶)不再自动 = 🟡——单看水位是「均值回归」伪装成「动量」,会系统性把热门板块的真龙头判成"别追"、错过最大涨幅(闪迪式 melt-up)。判定必须叠加第二轴:这波涨基本面跟不跟得上——price.py 的 valuation() 出 forward P/E / PEG / 盈利&营收增速,扫描算 RS-rank(同主题内 3 月动量排名),Step 1 出周期 runway(早/中/晚)。render_report 标尺自动显示第二轴 + 给 hint:
| 基本面跟得上(forward P/E 压缩 / PEG≤2 / 盈利增速≥涨幅 / RS 领头 / 周期早) | 跟不上(纯重估 / forward P/E 扩张 / 周期晚 / RS 落后) | |
|---|---|---|
| 高水位(贴顶) | 🟢 贵但对——动量龙头,Mode A 持有/可加,别 fade | 🔴 真贴顶——再涨是博傻,回避 |
| 低水位 | 🟢 经典埋伏(Mode A 早 / Mode B 超跌) | 🔴 落后有原因,排除 |
A股 forward/PEG 常缺(yfinance 估计覆盖薄)→ 退化用"盈利/营收增速 vs 涨幅"+ RS;标尺显示"—"即数据缺、不强判。limit:顶 vs 续涨本质难判,二轴只 tilt 概率、不根治,新规则对不对靠 L1 向前跟踪校准。〔教训:水位标尺均值回归伪装动量、系统性反龙头 → lessons.md#water-level-2axis〕
价格纪律(硬规则):
scripts/price.py 拉真实价格(provider 自动回退:EODHD(EODHD_API_KEY)→ yfinance),输出 6 月区间位置、距高点、近 1/3 月动量、stage 标签。严禁 WebSearch 抓价格、严禁凭印象猜 early/extended——猜测 = 流程错误。海外股若 yfinance 拿不到,让用户提供 EODHD key 或换可解析代码重跑,不降级为定性。python -c "from scripts.price import analyze; print(analyze('6324.T'))" 或脚本里 from scripts.price import fetch_history。禁止 inline Invoke-RestMethod 调 EODHD(绕过 yfinance fallback)。〔教训:物理 AI v1 漏 4 只日股 → lessons.md#price-interface〕last / range_pos_6mo_pct / pct_off_6mo_high / ret_1m_pct / ret_3m_pct / above_sma50 / stage + high/low_6mo)+ 保留完整 log;写入 forward_picks 前逐字段 verify。〔教训:手填 9 个 off% 全错(HSAI -89% 真 -35.6%)→ lessons.md#hand-filled〕交付物 = 一个自包含 HTML 文件(单文件、样式内联,仅 Google Fonts 可外链),写到
reports/<主题>_分析报告.html。骨架与配色复用reference/report_template.html。生成后Start-Process <file>.html(Win)/open(mac)打开。生成方式(硬规则):报告必须用
scripts/render_report.py渲染——agent 只写一个薄「主题 SPEC」(纯数据:候选 / §A§B / 产业链节点+依赖边 / 文字;示例tracking/_gen_mlcc_report.py),引擎负责:克隆最近一份合格报告的完整外壳(CSS + reveal/术语/chain-draw 脚本)、拉 scan 价(零手填)、渲染真 chain-viz(.cnode+.edge-list喂layoutChain自动绘制判瓶颈)、水位标尺三价、§A 红队 + §B 证伪、写 forward_picks。严禁绕过引擎手搓 HTML / 画静态简版 chain-viz——引擎是唯一路,产出过 verify_report by construction。因预算/复杂度砍任何既定标准,当场说明、不把缩水版当完整品交。〔教训:契约≠保真,把"过自己造的闸"当"做好了" → lessons.md#chain-viz-fidelity〕report_template.html 已内置的模板特征(生成时必用):① 本次行动点——头条位最多 2 张行动卡(设什么警报 / 什么条件做什么),无视排序置顶,读者 10 秒拿到本次唯一要做的事;② 水位标尺——动量用 贴顶/高位/中位/低位/贴底 + 距高点% + 1m/3m 的人话化标尺,且标尺两端标 6 个月最低/最高价、游标上方标现价(6 月低/高/现价三价,币种按交易所后缀);③ 产业链双规则瓶颈判定——漏斗型(入度≥2 出度≤1,金边)+ 枢纽型(入度≥2 出度≥2,多对多最难绕开,酒红边);④ 判定史——同标的历史判定(旧价→今价 ±%、对错复盘),体现框架连续性与诚实度;⑤ §A 红队 + §B 证伪——每候选折叠红队、🟢 带证伪(本次 Tier-1 新增,见上)。
scripts/verify_report.py,交付前必过)报告写完、宣布完成之前必跑一次,把"漏交付/漏状态/漏入库"挡在交付前:
EODHD_API_KEY=… python scripts/verify_report.py reports/<主题>_分析报告.html
它查契约(不查思路):区块齐全(chain-viz / leaderboard / 行动点 / 三道闸 / 免责)· 每候选有 §A、🟢 有 §B · 标尺三价齐 · ticker 过 ground-truth · 现价/6月低/高 逐字段对账 scan JSON(防手填/过期)· 状态断言带日期(过期 30 天提醒)· 每判定入轨 forward_picks 且 🟢 的 invalidation 非空 · 无占位符残留 · <details> 开合平衡。有【拦】先修再交付,只剩【警】方可交付。
报告必含区块(对应 7 步,所有项 hard rule 不允许跳过):
.thirty-sec)。.chain-viz 容器 + 5 层 .chain-layer(+ 可选第 6 层独有 IP),跨主题 root 卡片在上方。每层 .cnode[data-id=...](data-id = forward_picks 一致的 eodhd_symbol,美股带 .US);供货关系写 .edge-list(data-from/to/weight 三档),JS 画 SVG + 判瓶颈点。跨主题节点加 <span class="star-inline">⭐</span>。〔教训:L4/AMR 漏此区块 → lessons.md#chain-viz-required〕.why 块(20-40 字人话) · 风险。cross_theme_index_snapshot.csv)。<abbr> 抽取)。每个 🟢/🟡 候选必带一段红队,不许写"风险:估值高"这种套话。四问 + 一句最大杀点:
反向研究 · 杀死这个候选的最短路径
① 为什么可能不是真瓶颈? → 谁能绕过 / 替代方案进度
② 瓶颈为什么可能不变现? → 收入纯度 X% / 下游议价能力 / 毛利能否扩
③ 市场是否已定价? → 【强制引用 price.py 的 off-high / 1m / 3m 数字对账,不许空谈】
④ 有没有更优替代? → 必须点名一个对比标的 XXX.XX(且过 price.py / ticker 验证)
最大杀点(一句):________ （必须区别于"估值高/竞争加剧"的通用风险）
牙齿:③ 必须引用我们已拉到的 9 字段数字(off/1m/3m 就在 scan JSON 里,逼对账);④ 必须点名一个真实存在、可验证的对比 ticker。
每个 🟢 必带 2-4 条具体可检验的"什么会证明我错了",至少一条是价格/stage 机器可读(供 score_tracker 自动监控):
证伪条件(满足任一即承认判断错):
· 价格/stage:跌破 ¥X(entry)且 1m 转负 ← 机器可检,写进 forward_picks 的 invalidation 列
· 基本面:下季度订单/backlog 未随主题增长
· 估值:涨到 PS > 行业 +1σ 但毛利未扩
牙齿 + 闭环接口:至少一条要能落成机器规则(stop 价 / stage 失效),写进 forward_picks.csv 的 invalidation 列;score_tracker 重拉价时自动检查"证伪触发没有"。没有证伪条件的 🟢 = 故事不是投资假设。
$WOLF 重组后是 NewCo,业务逻辑可独立评估 → 🟡 观望 + trigger,不永久排除。.why 一行(20-40 字人话);③ 专业缩写首次出现用 <abbr title="中文解释">缩写</abbr>,来源 reference/glossary.md(120+ 条),新术语先 append 再用;④ 底部 <details class="glossary-section"> 折叠速查表,JS 自动从 <abbr> 抽取。页脚必带:⚠️ 仅供研究教育,非投资建议;估值为网页研究近似值需复核;微盘/诉讼/海外标的风险极高。
scripts/price.py,自动回退 ① EODHD(EODHD_API_KEY)→ ② yfinance → ③ 都失败=报错退出。Key 从环境变量读、不硬编码。WebSearch 仅用于公司基本面/定性研究,不用于抓价格。reference/lessons.md —— 翻车档案 / 纪律的由来(每条纪律对应一次真实事故,SKILL.md 用 〔… → lessons.md#锚点〕 指向)reference/methodology.md —— 完整方法论(理念、筛选清单、两套择时、回避清单、风险)reference/supply-chain-and-archetypes.md —— 元框架、产业链速查表、Part D 9 大瓶颈原型库、EODHD 数据映射reference/report_template.html —— HTML 报告骨架 + 配色模板scripts/render_report.py —— 报告统一渲染引擎(克隆合格报告外壳 + 数据驱动渲染真 chain-viz / 标尺三价 / §A§B / forward_picks;agent 只写薄主题 SPEC,示例 tracking/_gen_mlcc_report.py)scripts/verify_report.py —— 交付契约 linter(报告生成后必跑;查区块齐全 / §A§B / 标尺三价 / 价格对账 scan / 入轨 forward_picks / 真 chain-viz / 揭示类脚本 / 占位符,有【拦】先修再交付)reference/example_commercial_space.md —— worked example(商业航天),示范分析内容与颗粒度reference/glossary.md —— 术语库(120+ 条,LLM 自动 enrich);报告 <abbr> 注释来源reference/company_desc.md —— 公司业务描述库:只存 business(主营/产业链位置/技术/客户),严禁含 price/stage/估值等动态数据。格式 - **SYM.EX** [YYYY-MM-DD] = 业务描述,每条带 last_updated 时间戳。
.cnode[data-desc=],带时间戳)/ 🔴 status(.cnode[data-status=],price/stage,每次重写带 [YYYY-MM-DD])。tracking/check_desc_freshness.py。〔三次迭代史 → lessons.md#company-desc-evolution〕reference/ticker_truth.csv + reference/TICKER_HYGIENE.md —— ticker ground-truth 库 + L1/L2/L3 防御文档tracking/forward_picks.csv —— 向前(样本外)跟踪表(带 invalidation 证伪列)tracking/score_tracker.py + tracking/theme_benchmark.csv —— Alpha 打分(🟢-vs-🔴 内部对照为主、vs 主题 ETF/大盘为辅)tracking/cross_theme_scan.py + tracking/cross_theme_index_snapshot.csv —— 跨主题节点扫描(Step 4 末尾强制跑)+ 快照score_tracker 重拉价。关键纪律:量 Alpha = 标的收益 − 主题 ETF 同期收益(牛市里随便选上游小票也涨,raw return 看不出选股有没有 alpha);最硬的检验是 🟢 篮子 vs 🔴 篮子内部对照(同主题 beta 对消,差额 = 纯选股能力)。结论出来前,输出只当研究线索,不是业绩。每次出新候选都追加进 forward_picks.csv。