AI 股票投机漏斗模型

要解决什么问题

AI 供应链标的分散在 IDC、配电、GPU、光模块等十几个环节，单靠板块轮动或新闻很难判断「哪一环、哪只票」在短期逻辑里更值得盯。本技能把选股过程收成一条可复现的流水线：从产业架构到估值与持仓拥挤度，再叠宏观风险，最后给出带权重的候选与单文件报告。

技能如何工作

核心是 六阶段漏斗，各阶段产出结构化结果，并最终合并为 ai_funnel_report_YYYYMMDD.html（暗色主题，工作区输出）。

• 阶段 1～2：按固定 18 环节 / 三层架构（基础设施、计算存储、光互联）生成 内嵌 SVG 架构图（须写入 HTML，不能只在聊天里 show_widget）；并给出以 100MW AI 数据中心 为基准的采购金额与占总投资比例表。
• 阶段 3～4：批量查龙头 基金持仓拥挤度（公募占比、YTD、拥挤标签等），再按 PE、ROE、单 DC 采购关联等规则筛 低估值候选；阶段 6 还会按 17 个 AI 板块 各推一只相对低估标的。
• 阶段 5～6：对政策面、美股 AI 联动、地缘、亚太、利率流动性五类因子各打 0～10 分，用 综合评分 = 基本面分 × 风险修正（风险修正 = 10 − 五项均分）得到 TOP 推荐，并附核心链路组合与仓位、风险清单。

金融数据优先走 neodata-financial-search；阶段 1～2、5 可并行查询，阶段 3 分批查持仓，阶段 6 只做汇总不算新行情。

适用边界与注意

• 定位是 短期投机筛选框架，不是投资建议；龙头名单与产值占比为技能内 固定模板，需自行核对是否仍符合当前产业与财报。
• 依赖外部数据 Token（如 TOKEN_EXPIRED 需重连）；报告中的 PE、持仓等以查询时点为准。
• 用户资料片段里阶段 4 表格有残缺行，实际执行应以 SKILL 完整筛选条件与 HTML 九段结构为准。