白毛股神紫苏叶选股框架
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技能介绍
要解决的问题
- 高景气赛道里,资金和研报往往先聚集在终端明星环节,导致预期已经拥挤,继续追龙头的边际收益变小。
- 真正稀缺的上游环节常被忽视:供应商少、扩产难、客户锁定强,但缺少一套清晰的筛选规则。
- 许多“概念瓶颈”只是与热门产业链沾边,缺少
BOM必要性、竞争格局、产能刚性、财务议价能力等验证。
技能如何工作
这个技能把 紫苏叶理论 拆成可执行的供应链选股流程:
- 三条硬标准:
不可替代性、产能刚性、市场忽视度,任一不满足即淘汰。 - 瓶颈定位:从下游巨头订单倒推供应链,寻找
Single Point of Failure级别的最短木板。 - 碎片拼图验证:用专利、客户名单、产能地图、上游材料或设备约束等公开信息交叉印证。
- 认知差评分:评估券商覆盖、研报频率、机构持仓、散户讨论度和一致预期,判断是否处于
订单前夜。 - 真伪瓶颈判断:结合定性四问与定量指标,检查毛利率、客户集中度、
CAPEX、扩产周期和竞品扩产难度。 - 人类决策门:最终输出买入、观察或暂不推荐,并要求用户确认仓位、止损与风险纪律。
适用边界
- 适合工程师做产业链拆解、供给侧研究和公开信息整理,不适合作为持牌投资建议。
- 对冷门小票尤其需要关注流动性、估值误定价、技术路线替代和基本面证伪风险。
- 资料中提及 Serenity 身份无法独立核实,收益不可审计,使用时应只取分析框架,不盲从具体标的。
使用场景
- 在 AI 光模块产业链研究中,把下游巨头订单倒推到激光器、材料、设备层并筛出候选瓶颈。
- 在财报与公告分析时,用毛利率、客户集中度、CAPEX 和扩产周期判断某环节是否真瓶颈。
- 在冷门小票初筛时,检查券商覆盖、研报频率、机构持仓与散户讨论度,判断是否处于订单前夜。
- 在生成投资研究笔记前,整合专利、客户名单、产能地图,输出瓶颈定位和验证报告。
适合人员
- 关注 AI、机器人、半导体上游供应链的买方研究员,需要把叙事落到物理瓶颈与验证证据。
- 做产业链调研的量化分析师,需要用硬标准过滤伪瓶颈并生成可复核候选池。
- 跟踪公告与财报的技术型投资者,需要判断扩产周期、毛利率和定价权是否支撑瓶颈逻辑。
- 编写行业研究笔记的编辑,需要把专利、客户、产能信息整理成结构化结论。