行业漏斗

解决什么问题

当你说出一个行业方向（如「AI 算力」「创新药」「机器人」），市面上现成的研究工具通常只给你一份产业链全景图，然后呢？没有然后。你仍然不知道该把钱投给谁。

反过来，那些直接推荐个股的工具，往往跳过了最关键的一步：为什么是这三家，而不是另外三十家？ 筛选过程变成了黑箱。

行业漏斗要解决的就是这个断层。

技能如何工作

这是一个漏斗式价值投资筛选工作流，从全市场逐层精选到终选 3 家。整个流程分五个步骤：

第一步：全市场扫描

用三类入口锁定活跃标的：

• A 类 - 成交活跃度：近 30 天日均成交额排名前 30
• B 类 - 涨幅榜：近 30 天和近 90 天涨幅前 20 的并集
• C 类 - 市值锚定：行业内市值前 30

扫描池预期 30-60 家，覆盖 A 股、港股、美股、日韩台欧国际市场，以及未上市的「未来 IPO 候选」。

第二步：粗筛（>30 → ≤15 家）

用四道硬指标过滤：

1. 营收增速（满足其一：近 3 年 CAGR > 15% 或趋势改善）
2. 毛利率（> 25% 或近 3 年趋势改善）
3. 经营现金流为正且占净利润 > 70%
4. 资产负债率低于行业 30 分位或现金充裕

第三步：精细分析（≤10 家）

每家做 300-500 字结构化分析，按护城河五类打分（★1-5）。

第四步：四大师深度分析（终选 3 家）

对终选标的分别从四个视角展开：

• 段永平视角：生意本质与「本分」
• 巴菲特视角：护城河深度与安全边际
• 芒格视角：失败路径与反向论证
• 李录视角：文明级趋势定位

第五步：综合输出

整合为组合表（建议仓位分配）、行业级 ETF 替代、行业位置判断，以及信息充分度自评。

关键约束

淘汰必须留痕

每层被过滤掉的标的都要记录名字 + 理由，不能黑箱。

终选不是打分排序

终选 3 家按投资组合互补性选择：至少 1 家高确定性低弹性、1 家中等确定性中等弹性，可选 1 家高弹性高风险。找不到足够好的标的时，宁可写「终选 2 家 + 1 家观察」。

AI 偏见自觉

筛选过程中内置了五种常见偏见的应对规则，包括龙头偏好、英文偏好、故事偏好、当下偏好和上市偏好。

数据抽检准出

报告写入后必须执行数据抽检，全部通过方可发布；不通过则修正后重审。

输出要求

• 报告路径：reports/{行业名}-funnel-{YYYYMMDD}.md
• 所有数据标注来源，估计值标「估计」
• 每个核心判断附反面论据

适用边界

这是一个筛选工具，不是投资建议生成器。它帮你缩小研究范围、建立判断框架，但最终决策仍需要你自己做功课。

它不替代 industry-research（产业链全景研究），两者互补：先用 industry-research 看清格局，再用 industry-funnel 精选标的。