景气股投资框架（生命法庭）

核心信条：炒股要炒高景气阶段的股，每个产业都有生命周期。

快速诊断（30秒）

拿到一只股票，先问三个问题：

1. 产业处于什么阶段？ 景气上行 / 景气下行 / 周期底部 / 周期顶部
2. 股价处于哪一浪？ 题材浪 → 预期浪 → 业绩浪 → 泡沫浪
3. 是哪种景气股？ 新兴成长 / 稳定成长(GARP) / 周期成长

任一问题回答不利 = 不碰。

景气投资的第一性原理：精准捕捉爆发边缘

"买入业绩即将发生大规模爆发边缘的股票。50-60%的平庸增速不足以支撑景气，必须寻找业绩翻倍的核心资产。" —— 庭长

⚠️ 注：此金句强调优先级排序，非绝对排除——能找到100%+增速就找100%+，没有时50-60%也可接受。

两大前置条件

爆发边缘时序

题材浪 → 预期浪 → [爆发边缘/买入点] → 业绩浪 → 泡沫浪

三不原则：不是已经爆发了（追高了）、不是还没迹象（赌了）、是即将大规模爆发的临界点（最优）。

操作纪律：爆发后能否追涨，取决于后面的预期差还有多大——预期差充分定价前仍可追，充分定价后退出。

详细参考：references/detailed-framework.md

四浪理论

关键纪律：预期浪爆发边缘就做，不等业绩兑现。等业绩浪再介入 = 接盘。

详细：references/four-waves.md

行业深度研究与产业链全景扫描框架

定位：先于公司分析执行，回答"哪个赛道、哪个环节、哪个标的"三层问题。
与公司框架的嵌套关系：本框架选赛道和环节 → 双层框架判行业能不能做 → 公司维度选最优品种。

第一层：行业空间与阶段定位

不满足时代主线匹配 → 不进入后续分析。

第二层：产业链价值链拆解

画出产业链地图：上游原材料 → 中游制造/设备 → 下游应用/终端

对每个环节回答：

输出：产业链价值热力图——哪个环节最肥、哪个环节最紧、哪个环节国产替代最迫切。

第三层：各环节竞争格局扫描

对产业链每个环节，列出头部+二线+潜在进入者：

关键判断：

• 谁在做垂直整合（向上/向下延伸）？
• 新进入者需要多长时间才能突破壁垒？
• 二线玩家是否有差异化路径？

第四层：上下游传导链分析

增强工具：Chokepoint 倒推法（借鉴 Serenity @aleabitoreddit 框架）

不要只问"涨价能不能传导"，要问："如果这家公司明天断供，下游哪些环节会停摆？停摆范围越大，它的卡位就越硬。"

Chokepoint 测试三问：

1. 不可替代性：下游有没有其他供应商能替代它？替代需要多长时间？（客户认证周期、产能爬坡周期）
2. 停摆范围：如果它断供，影响的下游产值是它自身营收的多少倍？（10倍=硬卡位，1倍=可替代）
3. NVIDIA 信号：英伟达（或下游龙头）是否已投资/绑定该环节？龙头押注的方向，6-18个月内该方向的chokepoint会兑现。

应用示例：

• 索尔思200G EML断供 → 1.6T光模块量产停滞 → 影响英伟达/Meta数据中心建设 → 停摆范围数千亿 → 硬卡位
• 普通FR4覆铜板断供 → PCB厂可转单建滔/台耀 → 停摆范围有限 → 软卡位

输出：产业链敏感点——哪个变量变动会影响全局，最先反应在哪一环。+ Chokepoint强度分级表（硬/中/软）。

第五层：各环节景气度判断

只标注"景气上行"的环节，下行/观望的环节不写具体公司。

第六层：关键变量跟踪（P0/P1/P2分级）

建立产业跟踪指标总表，写入 investment/产业跟踪/[产业名]产业跟踪.md：

第七层：标的扫描与大开门打分

只在"景气上行"的环节里扫描标的，对每个候选公司执行大开门六维筛选：

输出：最优环节 + 最优标的（1-3个），附完整推理链条。

第八层：投资结论模板

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【行业判定】
可做/观望/回避，核心依据（1-2句话）

【最优环节】
产业链哪一环最值得关注，为什么

【最优标的】
1-3个标的，每个附：
- 产业链定位
- 大开门六维评分
- 核心买入逻辑
- 关键验证时点（未来2-3季度）
- 风险点

【需持续跟踪的变量】
P0指标清单 + 验证频率
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

与公司框架的嵌套关系

行业全景框架（先跑）                    公司深度框架（后跑）
        ↓                                     ↓
第一层~第六层：判行业+拆产业链     →    选定最优环节里的最优标的
第七层：标的扫描+六维打分          →    进入公司框架深度分析（正向+反向+环比）
第八层：投资结论                   →    输出研报 + 双层归档

使用顺序：

1. 收到行业研究任务 → 先跑行业全景框架
2. 输出"最优环节+最优标的"清单
3. 用户确认标的后 → 进入公司深度框架
4. 最终输出：行业全景图 + 标的深度分析 + 双层归档

行业-公司双层分析框架

景气投资先定行业能不能做 → 再定公司里做哪个。两层有严格的先后顺序。

第一层：行业维度 —— 回答"能不能做"

行业维度输出：可做/观望/回避清单。只有"可做"的行业，才进入第二层。

第二层：公司维度 —— 回答"做哪个"

新增：双向分析法（产能×价格正向推导 + 同业反向比较）

核心原则：分析任何公司，必须同时做"正向推导"和"反向比较"，两者交叉验证才能得出可靠业绩预估。缺一不可。

正向推导链（从供给侧推导）：

产能（产线数/年产能） → 产量（产能利用率×产量） → 单价（产品ASP） → 收入
                                                              ↓
收入 × 净利率 → 利润 → 归母净利（考虑权益比例）

反向比较链（从同业锚定）：

同行业同类业务模式公司 → 毛利率/净利率基准 → 估值锚（PE/PS） → 合理市值区间
                                                              ↓
本公司 vs 同业：利润率差距（技术门槛？品牌溢价？规模效应？）
估值差距（成长性溢价？确定性折价？并表/非并表差异？）

推导步骤：

1. 正向产能分析：

   • 列出所有产线、产能利用率、规划扩产
   • 区分自有产能 vs 代工产能
   • 考虑良率爬坡曲线（新产品良率从70%→85%→90%+）
   • 关键：产能 ≠ 收入，要看客户需求forecast vs 产能规划的缺口

2. 正向价格分析：

   • 不同速率/规格产品的ASP（从公开数据、客户公告、行业专家访谈获取）
   • 价格趋势：年降幅度？供不应求是否提价？
   • 代工模式（净额法）vs 自有品牌（全额法）的收入确认差异

3. 正向利润率推导：

   • 历史利润率轨迹（看趋势是上升/下降/波动）
   • 利润率提升驱动：规模效应？高端产品占比？工艺改进？
   • 一次性费用剔除（股份支付、可转债利息、资产处置损失等）

4. 反向同业比较：

   • 找3-5家同业务模式公司（代工找代工，品牌找品牌，不能混比）
   • 比较毛利率、净利率、费用率、ROE
   • 核心问题：本公司利润率是高于/低于同业？原因？可持续性？
   • 比较估值（PE/PS/EV/EBITDA），找出估值溢价/折价的原因

5. 交叉验证出业绩：

   • 正向推导的收入 × 反向比较的利润率 = 利润区间
   • 若正向和反向差距大，说明假设有问题，需要重新审视
   • 最终给出：保守/中性/乐观三档业绩预估

注意：

• 正向推导容易乐观（假设产能100%利用、价格不变），反向比较容易悲观（按同业天花板压利润率）
• 真实业绩往往在两者之间，取交集
• 代工模式公司（如PCBA/EMS）净利率天花板明显（Fabrinet 5-8% vs 富创10-12%因FlipChip门槛），不能按自有品牌给利润率

新增：环比分析法（季度滚动推导）

核心原则：以已发布季度为基数，逐季度推导产能/价格/成本变化，连续推导出未来3-4个季度利润。三个维度叠加：正向推导 + 反向比较 + 环比滚动 = 最可靠的业绩预估。

环比分析的本质：年度预估太粗，季度颗粒度才能判断拐点节奏。知道Q2比Q1增长多少、Q3比Q2加速还是减速，比知道全年数字更重要。

环比推导链（逐季度）：

已知Qn基数（已发布季报/月报）
    ↓
Qn+1 = Qn × (1 + 产能变化% + 价格变化% + 成本变化% + 费用变化%)
    ↓
Qn+2 = Qn+1 × (同上，注意基数已变)
    ↓
Qn+3 = ...
    ↓
Qn+4 = ...（最近一年业绩汇总）

推导步骤：

1. 锁定已知基数（最近已发布季度）：

   • 提取营收、毛利、净利、扣非净利
   • 必须区分：主业利润 vs 投资收益 vs 一次性损益
   • 识别该季度的特殊因素（春节影响、资产减值、政府补贴等）

2. 产能环比变化（Qn→Qn+1）：

   • 新增产线是否上线？良率是否爬坡？
   • 工作天数变化（Q1春节少5-7天，Q4通常冲刺多加班）
   • 客户forecast的月度/季度节奏（光模块Q2-Q3通常旺季）
   • 关键：产能释放不是线性的，爬坡期前2-3个月产出率低

3. 价格环比变化：

   • 年降通常在Q1或Q2执行（-5%~-10%）
   • 高端产品占比提升：800G→1.6T，ASP提升50%
   • 供不应求时是否提价？（代工模式下提价空间有限，自有品牌弹性大）

4. 成本环比变化：

   • 规模效应：产量翻倍 → 单位固定成本下降
   • 原材料价格（芯片、PCB、铜价季度波动）
   • 汇率：海外收入占比高时，季度汇率波动直接影响毛利率
   • 新工厂爬坡：Q1亏损 → Q2盈亏平衡 → Q3盈利

5. 费用环比变化（最容易被忽视）：

   • 股份支付：员工持股计划是全年均匀还是集中在某季度？
   • 可转债利息：按季度计提，全年均匀
   • 研发费用：项目里程碑式投入（某季度突增）
   • 销售费用：大客户导入期费用前置
   • 核心原则：费用端往往是季度间利润波动的主因，不能假设全年均匀

6. 并表时间点突变（如适用）：

   • 权益法 → 并表：利润表从"投资收益"变成"合并收入+合并成本"
   • 并表前：按持股比例确认投资收益
   • 并表后：100%收入并表，但需剔除内部交易
   • 关键：并表季度前后的利润数字不可比，需要分别推导

7. 季度汇总校验：

   • 四个季度利润加总 = 年度利润预估
   • 与正向推导的年度数、反向比较的年度数三方校验
   • 若差距大，回溯检查哪个季度的假设有问题

环比分析的特殊注意点：

• Q1陷阱：春节影响生产天数，Q1通常不是全年正常水平，不能直接×4推算全年
• Q4陷阱：年底突击确认收入、费用集中计提，Q4利润可能失真
• 基数效应：若Qn基数异常低（如2026Q1华懋0.12亿），Qn+1增速会显得极高，但这只是回到正常水平，不是真正的爆发
• 环比 vs 同比：环比看趋势加速度，同比看年度增长。景气股分析优先环比

三个维度叠加使用顺序：

第一步：正向推导（产能×价格→年度收入×利润率→年度利润）
        ↓
第二步：反向比较（同业利润率/估值锚→年度利润区间校验）
        ↓
第三步：环比分析（季度滚动→逐季度利润→年度加总校验）
        ↓
输出：保守/中性/乐观三档，年度+季度双维度

季度业绩预测方法论（新增）

核心原则：季度预测必须优先从调研纪要提取数据，公开财报仅用于验证基数。不凭空捏造假设，每个假设必须标注来源层级。

信息来源优先级：

季度预测推导SOP（5步）：

Step 1: 提取调研纪要数据

• 读取 investment/产业跟踪/ 对应产业文件
• 读取 investment/研报跟踪/ 对应标的文件
• 提取：产能目标、出货规划、客户验证进展、价格趋势、成本结构
• 规则：调研没提的数据 → 不能作为核心假设，只能作为外围补充

Step 2: 建立已知基数

• 最新已发布季度财报（营收、净利、毛利率、费用项）
• 识别异常项（如Q1财务费用2.48亿同比+3479% → 判断是否为一次性）

Step 3: 逐项推导Qn+1

• 营收 = 各业务线（产能×出货×ASP）加总
• 毛利率 = 产品结构变化（高毛利业务占比提升/下降）
• 费用 = 固定费用维持 + 变动费用随营收比例变化
• 净利率 = 加权平均（各业务线净利率×营收占比）

Step 4: 交叉验证

• 正向推导的净利 vs 反向同业比较的天花板
• 若正向 > 反向天花板20%以上 → 重新审视假设
• 若正向 < 反向下限 → 检查是否遗漏增长驱动

Step 5: 输出三档预测+验证清单

• 保守/中性/乐观，每档标注关键假设差异
• 列出Q2财报需验证的核心变量（如"产能是否爬坡至50万只/月"）
• 明确写出：哪些假设来自调研纪要，哪些是自推导

存档要求：

• 季度预测文件：investment/研报跟踪/[标的名]_Qn业绩预测_YYYY-MM-DD.md
• 必须包含：已知基数、推导逻辑（Step 1-4完整链条）、来源标注、验证清单
• 预测发布后，待实际财报披露，追加"预测vs实际偏差分析"

示例框架（东山精密Q2预测逻辑）：

已知Q1基数：营收131.38亿，净利11.10亿，净利率8.56%
    ↓
Step 1 提取调研：
  - 光模块Q2产能50万只/月（索尔思专家调研2026-05-24）
  - 800G出货上修至800万只（同上）
  - 光芯片全年外售6000万颗（同上）
  - 光芯片毛利率70%（同上）
    ↓
Step 2 建立基数：
  - Q1财务费用2.48亿（同比+3479%）→ 判断为并购贷款+汇兑，Q2维持高位但不再激增
  - Q1光模块出货约30万只/月（雪球跟踪+一季报"收入翻倍"推算）
    ↓
Step 3 逐项推导Q2：
  - 营收：光模块150万只×$350 ≈ 52.5亿 + 光芯片1500万颗×$10 ≈ 10.5亿 + 传统PCB 90亿 ≈ 153亿
  - 净利率：光模块28%×52.5/153 + 光芯片50%×10.5/153 + 传统6%×90/153 ≈ 加权15.3%
  - 但考虑财务费用拖累→实际整体净利率约10.8%（中性）
    ↓
Step 4 交叉验证：
  - 正向推导Q2净利约17亿 vs 机构平均全年70亿÷4=17.5亿/季度 → 吻合
  - 但考虑Q1被费用压低（11.10亿），Q2释放后17亿环比+53%合理
    ↓
Step 5 输出：
  - 保守14亿（产能爬坡不及预期）/ 中性17亿 / 乐观20亿（AWS验厂提前+1.6T放量）
  - 验证清单：产能50万只/月？光芯片外售1500万颗？财务费用回落？

示例框架（以华懋科技2026年为例）：

注：上表为示例框架，具体数字需根据最新公告和产能数据更新。

新增：份额穿透法（Share Penetration Analysis）

核心定位：当产业出现爆发性需求缺口（如10倍增长），不能只算需求有多大，必须算"这家公司能拿到多少份额"。份额穿透法解决增量业务/新需求的定量测算问题，与三维度分析法（存量业务）、环比分析法（季度滚动）并列，构成公司维度分析的第四支柱。

适用场景：

• 产业级需求缺口出现（如保偏光纤10倍缺口、光芯片3倍缺口）
• 新市场/新客户/新产品放量（如CPO、硅光、新代工订单）
• 并购后新业务并表（如华懋科技并购富创）
• 任何"需求爆发≠公司收入"的场景

不适用场景：

• 成熟市场线性增长（如传统PCB稳定5%增速）
• 存量业务无增量（如已有客户份额稳定）
• 无法拆分竞争格局的新兴市场（如早期CPO，无明确竞争者）

执行步骤（7步）：

Step 1: 需求定量
  → TAM（总缺口：长期/终极）/ SAM（中短期可见缺口：可兑现）/ SOM（某公司可触达缺口）
  → 关键区分："长期缺口"是故事，"可兑现缺口"才是收入
  → 来源：调研纪要、专家访谈、产业数据（非券商研报假设）

Step 2: 份额竞争格局
  → 列出所有竞争者，评估四维：
    ① 验证进度（已验证/在验证/未开始）→ 决定窗口期
    ② 产能弹性（现有可调配产能/扩产周期/设备采购周期）
    ③ 技术壁垒（专利/工艺know-how/客户认证）
    ④ 客户关系（现有合作深度、name-drop级别）
  → 区分"已验证玩家"和"待验证玩家"

Step 3: 三档份额假设
  → 保守 = 已验证玩家的当前份额顺延（不假设新进入者突破）
  → 中性 = 考虑产能扩产和验证推进后的份额再分配（部分新进入者突破）
  → 乐观 = 假设验证顺利、客户导入加速、竞争对手掉队（最大弹性）
  → 每档假设必须标注依据（如"保守5%基于纪要中'公司验证落后长飞'"）

Step 4: 收入测算
  → 增量收入 = 份额 × 可兑现需求量 × 单价
  → 单价注意：大客户价 vs 零售价差异（纪要中通常用"大客户价"）
  → 对存量营收弹性 = 增量收入 / 当前营收（判断业务质变还是量变）
  → 并表/非并表：并购后增量是全口径还是权益法？

Step 5: 利润测算
  → 增量利润 = 增量收入 × 毛利率 × 净利率
  → 利润率参考：同类产品历史利润率、纪要中提及的利润率、同业利润率
  → 注意：新业务的利润率通常高于存量业务（新产品溢价），但竞争加剧后会压缩
  → 总利润 = 存量利润（三维度法） + 增量利润（份额穿透法）

Step 6: 估值重估
  → 新PE = 当前市值 / 总利润（存量+增量）
  → 判断是否达到大开门标准（前瞻PE ~10x）或目标估值区间
  → 若新PE仍远高于目标，说明即使需求爆发也无法支撑当前估值

Step 7: 敏感性分析（必须做）
  → 份额变化±5% → 利润变化多少 → PE变化多少
  → 单价变化±20% → 利润变化多少（价格战中尤为敏感）
  → 利润率变化±5pct → 利润变化多少（规模效应/竞争压缩）
  → 验证周期延迟6个月 → 错过窗口期 → 份额归零风险

与三维度分析法的嵌套关系：

公司总利润 = 存量业务利润（三维度法：正向+反向+环比）
           + 增量业务利润（份额穿透法：需求×份额×利润率）
           
最终估值 = 当前市值 / (存量利润 + 增量利润)

份额穿透法的四大陷阱（必须规避）：

输出格式：

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【份额穿透测算】标的：XXX
需求缺口：TAM=X万，SAM=Y万（可兑现）

├─ 保守情景（X%份额）
│   增量收入：X亿 | 增量净利：X亿 | 总利润：X亿 | 新PE：XXx
├─ 中性情景（X%份额）
│   增量收入：X亿 | 增量净利：X亿 | 总利润：X亿 | 新PE：XXx
└─ 乐观情景（X%份额）
    增量收入：X亿 | 增量净利：X亿 | 总利润：X亿 | 新PE：XXx

敏感性：份额±5% → 利润±X% | 单价±20% → 利润±X%

结论：能否大开门？（是/否）+ 核心约束条件
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

应用示例（保偏光纤）：

• 参见 investment/产业跟踪/光纤产业跟踪.md 2026-05-29份额穿透测算部分
• 长盈通：即使15%乐观份额，利润仅1.13亿，PE仍150x，无法大开门
• 长飞：即使40%份额，PE从20x降到15x，仍不够大开门
• 核心发现：保偏光纤是"高缺口、低总量"赛道，20-30亿可兑现市场，分到各厂商手里利润增量有限

公司维度输出：在行业清单内，按六维打分排序，选出最优品种。

嵌套逻辑

行业维度（第一层）
    ↓
    时代主线？超级景气？供给刚性？
    ↓
    是 → 进入公司维度；否 → 排除，不看任何公司
    ↓
公司维度（第二层）
    ↓
    六维打分 → 最优品种 → 爆发边缘买入

常见错误：跳过行业维度直接看公司（覆铜板产能过剩，即使某家管理再好也不是大开门）；用公司维度代替行业判断（下行行业中找"增长比较好"的公司 = 沙漠之花）。

详细案例见 references/detailed-framework.md

「大开门」子框架——景气投资中的最优品种

核心定位：大开门不是景气投资的平行框架，而是景气投资中预期浪早期的锋利选股子框架。在预期浪这个大池子里，找到能涨几倍的最优品种。

与四浪理论的关系

三层嵌套：先用四浪理论判断浪 → 再用双层框架筛行业筛公司 → 最后用大开门六维筛选器过滤最优品种。

前置铁律（不满足任一即排除）：

• 必须有业绩大爆发的预期（未来2-3季度内可验证）
• 必须投资时代主线，拒绝沙漠之花

六种经典模式（A-D，详细见 dakaimen-investing skill）

• D模式（大公司并购切入超级景气）= 精做首选
• A/B/C模式 = 纯预期浪，风险更高

六维筛选器：超级主线 → 唯一性/卡位 → 顶级客户验证 → 市值空间 → 逻辑闭环 → 业绩验证时点

唯一性/卡位增强：评估"唯一性"时，除了看技术专利和市场份额，必须执行 Chokepoint 倒推法（见第四层增强工具）。问自己："如果这家公司明天断供，下游停摆范围是它自身营收的多少倍？"10倍以上 = 硬卡位；3倍以下 = 可替代。NVIDIA/英伟达的信号是领先指标——龙头押注的方向，chokepoint会在6-18个月内兑现。

详细参考：dakaimen-investing skill（独立部署，含完整方法论、历史案例、六维打分表）

景气股分类

详细参考：references/stock-classification.md

景气度 vs 确定性

关系：确定性决定你能承受多高的估值；景气度决定短期会不会涨。

选股与操作纪律

买入条件（需同时满足）

1. 产业处于景气上行阶段
2. 股价处于预期浪早期/爆发边缘
3. 竞争格局未恶化（产能过剩信号要警惕）
4. 有明确催化因素（涨价/订单/技术突破/大客户绑定）

卖出条件（任一触发）

1. 产业逻辑发生根本变化
2. 股价进入泡沫浪（估值脱离基本面）
3. 景气度见顶（增速跌穿30%或降幅超50%）
4. 发现了更好的景气赛道（切换）

持仓纪律

• 不做T：景气股做T=卖飞
• 不碰下行：不买景气下行的板块
• 拥抱回撤：周期行情会出20-30倍股，快跌震仓比阴跌好
• 不搞杠杆：杠杆是找死
• 逻辑买卖：逻辑低估位买入，逻辑高估位卖出（非静态PE）

详细参考：references/selection-criteria.md

与其他框架的配合

实战组合：本框架判断浪和时机 → 大开门筛选最优品种 → 光通信/上游框架判断逻辑硬度。

补充：三原则（前置铁律）

逻辑链：时代主线 → 需求爆发 → 利润质变 → 市值空间大开门 → 爆发边缘介入 → 业绩浪兑现 → 泡沫浪退出

详细估值锚定、案例见 references/detailed-framework.md

Reference文件指引

核心法则速查

研报处理SOP（v2.0 — 双层归档）

触发条件：收到任何研报/研究报告/调研纪要/PDF/DOCX/文件/链接/文字要求分析时，自动触发，无需用户提醒。

Step 0: 研报识别确认

• 确认文件已收到/已读取
• 判断文件类型（PDF/DOCX/网页/文字）
• 向用户声明："收到研报，开始执行跟踪工作流"

Step 1: 提取关键信息

提取六维度：

• 供需关系、涨价幅度、产能规划、下游客户、技术路线、时间轴
• 标注信息来源（文件名/URL/日期）
• 区分：一手信息（专家访谈/实地调研）vs 二手信息（券商研报转述）
• 保留所有数字、时间点和公司名（结构化输出，为后续分类处理做准备）

Step 1.5: 扫描研报中所有公司 → 三层分类处理（2026-06-03新增）

提取过程中扫描研报提到的所有公司（含海外公司），按以下三层处理：

同步操作：追加产业信息到产业跟踪文件后，更新该文件末尾的「产业公司索引」区块，补充新提及的公司（代码、角色、关联池子标的、所在段落）。

向上传导规则（备选池 B → 核心池 A）：

1. 连续2-3份研报被提及且信息质变（如订单确认、产能落地、客户突破）
2. 出现新催化导致六维评分可能≥3.5
3. 用户直接询问或要求分析

评估流程：读取 SKILL.md → 六维评分 → 若满足则加入 大开门股票池.md，同时从备选池移至「已升入核心池」备注栏。

Step 2: 关联股票池（核心铁律）

• 只认 investment/大开门股票池.md 中已确认的标的
• 禁止临时搜索新标的替代现有池子
• 按产业关联：研报属于哪个产业方向，只关联该产业相关的标的，无关标的不写、不凑数
  • 光通信/光芯片/光模块研报 → 强关联东山精密（索尔思），弱关联利通电子（算力需求传导），不写金安国纪/恒烁股份
  • 覆铜板/CCL/PCB材料研报 → 关联东山精密（AI PCB成本）、金安国纪（FR4涨价），不写利通电子
  • 算力租赁/AI capex研报 → 关联利通电子，不写东山精密（除非涉及光模块出货量→算力供给传导链）
  • 存储/NOR Flash研报 → 关联恒烁股份，其他不写
  • 市场整体分析 → 可关联所有标的，但只写真正相关的观察点
• 关联强度三级分类：
  • 🔴 强：研报逻辑直接改变收入/成本/利润模型 → 必须修正盈利预测和PE
  • 🟡 中：提供基本面验证或新增需跟踪变量 → 新增跟踪指标，不修正盈利预测
  • ⚪ 弱：无直接关联 → 不写，不凑数

Step 3: 双层归档（产业层+个股层）

第一层：产业层面归档 — 先判断研报属于哪个产业方向，提取产业层面信息

• 光通信产业 → investment/产业跟踪/光通信产业跟踪.md
• 算力租赁 → investment/产业跟踪/算力租赁产业跟踪.md
• AI算力基础设施 → investment/产业跟踪/AI算力基础设施产业跟踪.md
• 覆铜板/PCB材料 → investment/产业跟踪/覆铜板_PCB材料产业跟踪.md
• 存储芯片 → investment/产业跟踪/存储芯片产业跟踪.md
• 模式：追加调研记录，不覆盖历史
• 格式：时间戳 | 研报来源 | 产业层面关键信息 | 新增产业指标 | 对产业的影响 | 来源文件
• 产业跟踪指标总表置顶：按 P0→P1→P2 分级，同优先级按时间排序
• 来源文件必须具体到文件名/URL/路径，不能只有"某调研"这种模糊描述

第二层：个股层面归档 — 再判断关联哪些标的，只写相关标的

• 东山精密 → investment/研报跟踪/东山精密_002384_研报跟踪.md
• 利通电子 → investment/研报跟踪/利通电子_603629_研报跟踪.md
• 金安国纪 → investment/研报跟踪/金安国纪_002636_研报跟踪.md
• 恒烁股份 → investment/研报跟踪/恒烁股份_688416_研报跟踪.md
• 模式：追加调研记录，不覆盖历史
• 格式：时间戳 | 研报来源 | 关联强度 | 关键信息 | 新增跟踪指标 | 对盈利预测/PE的影响
• 必须包含"对盈利预测/PE的影响"这一列，不能为空
• 个股累计跟踪指标总表置顶：按 P0→P1→P2 分级，同优先级按时间排序
• 无关标的不写（不凑数、不填"⚪ 弱 — 无直接关联"）

Step 4: 更新累计跟踪指标总表

• 产业文件：在 investment/产业跟踪/[产业名]产业跟踪.md 顶部追加新产业指标，不重复
• 个股文件：在 investment/研报跟踪/[标的名]_XXXXXX_研报跟踪.md 顶部追加新跟踪指标，不重复
• 按 P0 → P1 → P2 分级排列，同优先级按时间排序
• 已有指标更新状态（跟踪中/待验证/已验证）

Step 5: 输出研报分析回执

向用户返回结构化摘要，格式：

📄 研报分析回执
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
研报来源：[文件名/URL]
分析时间：YYYY-MM-DD HH:MM

【产业层面】
产业方向：[光通信/AI算力/覆铜板/存储]
关键发现：[1-2句话]
新增产业指标：[指标名]
产业文件：investment/产业跟踪/[产业名]产业跟踪.md

【个股层面】（仅写相关标的）
├─ [标的名] — [🔴强/🟡中]
│   关键发现：[1-2句话]
│   盈利预测修正：[原X亿 → 新Y亿]
│   新增跟踪指标：[指标名]
│   标的文件：investment/研报跟踪/[标的名]_XXXXXX_研报跟踪.md
└─ [标的名] — [🟡中]（如需传导链分析）
    关键发现：...
    盈利预测修正：无
    新增跟踪指标：无
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

自检清单（仅研报场景执行后勾选）

• 是否扫描了研报中所有公司并分类处理？（池子标的→个股归档；非池子→产业备选池；已排除→不记录）
• 是否更新了产业跟踪文件末尾的「产业公司索引」？
• 是否只关联了股票池中的标的？（禁止临时搜索新标的）
• 是否按产业关联只写了相关标的？（禁止无关标的凑数）
• 是否先归档到产业跟踪文件？（产业层面优先）
• 是否再归档到对应标的的独立跟踪文件？（个股层面）
• 是否更新了产业文件和标的文件顶部的累计跟踪指标总表？
• 是否写了"对盈利预测/PE的影响"？（不能为空）
• 是否给用户回了研报分析回执？（含产业+个股两层）

常见错误（零容忍）

产业跟踪档案（5方向）

定位：产业情报网，不直接修盈利预测，但支撑行业维度判断（景气度、技术路线、竞争格局）。 与个股跟踪的关系：产业信息改变"行业能不能做"的判断 → 进而影响公司维度评分（景气度A、唯一性E等）。 文件结构：每个产业文件独立，顶部为累计产业跟踪指标总表，下方为产业研报记录（最新在前）。

档案清单

归档规则

1. 先产业，后个股：收到研报后，先判断属于哪个产业方向，写入对应产业跟踪文件
2. 产业指标 vs 个股指标分离：
   • 产业文件只放产业层面指标（全球供需、技术路线、价格走势、竞争格局）
   • 个股文件只放个股层面指标（订单、客户、产能、财报、盈利预测修正）
3. 无关产业不写：算力租赁研报不写光通信产业文件，光芯片研报不写存储产业文件

池外信息处理规则（2026-06-03更新）

研报中提到的公司，按三层池子分类处理：

向上传导规则（B → A）：

1. 连续2-3份研报被提及且信息质变（如订单确认、产能落地、客户突破）
2. 出现新催化导致六维评分可能≥3.5
3. 用户直接询问或要求分析

评估流程：读取 SKILL.md → 六维评分 → 若满足则加入 大开门股票池.md，同时从备选池移至「已升入核心池」备注栏

同步操作：每次归档产业信息后，更新产业跟踪文件末尾的「产业公司索引」区块，补充新提及的公司。

禁忌清单

1. 不要等业绩出来再买：预期浪才是最好的阶段
2. 不要在题材浪追高：游资驱动的一波流不参与
3. 不要碰景气下行：即使龙头也不行
4. 不要做T：景气股做T=卖飞
5. 不要混淆周期与成长：周期股不能按成长股给永续估值
6. 不要忽视产能过剩：供给格局恶化是景气见顶信号
7. 不要把单一逻辑当永远：产业有生命周期
8. 不要临时搜索新标的替代现有池子：只认 investment/大开门股票池.md
9. 不要遗漏产业链档案同步更新：双轨归档是强制步骤

数据来源

生命法庭雪球专栏及直播（2021-2024）、新浪财经引用、雪球用户总结、喜马拉雅专辑。⚠️ 所有判断均有时效性。