投资逻辑追踪

解决什么问题

多数投资流程在下单那一刻就停了：研究很认真，买入很果断，持有期却交给情绪。结果是该卖时犹豫，不该卖时恐慌，甚至忘了当初为什么买。

这个技能把买入后的跟踪做成固定动作，核心是一份投资论文和两条清单：

• 核心假设：每条都可验证，包含验证方式与频率。
• 红线清单：任何一条触发，都必须重新评估。

论文破裂不等于股价下跌。股价跌 30% 不一定要卖，核心逻辑被推翻才需要行动。

工作流程

技能通过 reports/{公司名}-thesis.md 判断操作模式：没有论文就进入建立模式，已有论文则进入追踪检查。

建立论文

先用 WebSearch 收集股价、估值指标和最新财报数据，并用 tools/financial_rigor.py verify-valuation 校验。论文必须用 200 字以内 回答 5 个问题：

1. 公司靠什么赚钱
2. 为什么现在买
3. 未来 3 年增长来自哪里
4. 什么情况说明判断错了
5. 内在价值和安全边际在哪

然后拆解 3～7 个核心假设，列出红线清单和估值锚点（买入价、PE、市值、内在价值、安全边际），写入论文文件。

追踪检查

每个季度或需要复盘时运行一次：

• 读取现有论文和上次检查记录
• 收集最新财报、重大事件、当前估值和内部人交易
• 逐条验证假设，标记 🟢 成立、🟡 边际弱化、🔴 受损 或 ⚫ 破裂
• 检查红线是否触发，触发则在报告中醒目标注
• 更新估值与安全边际，计算论文健康度

健康度公式：10 - ⚫×3 - 🔴×2 - 🟡×1 - 红线×5，最低 1 分，最高 10 分。报告结论必须明确回答论文是否完整、该加仓/持有/减仓/清仓，以及下次检查时间。最后将检查记录追加到论文文件。

使用注意点

• 数据依赖 WebSearch 和 tools/financial_rigor.py，离线环境下只能维护本地文件，无法更新外部事实。
• 假设质量决定追踪质量。写成“公司很好”等于没有假设，需要具体到 收入增速维持 15%+、毛利率稳定在 60%+ 这类可验证指标。
• 红线触发后必须给出明确动作，不能留在“再等等看”。
• 论文文件存放于 reports/{公司名}-thesis.md，请先确认运行目录就是仓库根目录；不在根目录时要先定位实际 checkout 路径。
• 运行研究前先执行 date 命令确认当天日期，报告中需注明数据截止时间，不要用训练数据里的时间推断“最新”。

适用场景

适合持有周期较长、需要按财报节奏复盘的个股投资；也适合团队或个人把买入理由和退出纪律固化下来，避免被短期波动带偏。