方法论
研究框架、选股思路、思维方式 · 共 651 条 · 滚到底自动加载更多
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利用非理性恐慌逢低买入，博弈政策缓和后的市场反弹。
这类抛售既出于风险管理，也源于非理性恐惧，例如 $OSS 下跌 -6.1%，$SKYT 下跌 -6.3%，因此“TACO”交易策略提供了绝佳机会。尤其是像 $LITE 这样基本面健康的公司，在周五下跌 6% 后，隔夜又再跌 3.78%。我将进行逢低买入 -> 特朗普缓和局势（市场开始复苏）-> 达成贸易协议，市场创历史新高。当然，这可能只需一天，也可能需要 4-5 天，谁也不知道。
英文原文
These types of selloffs are both risk-management and stems from irrational fear, eg. $OSS down -6.1% $SKYT down -6.3%, so the TACO trade presents great opportunities. Esp. when healthy companies like $LITE drop another 3.78% overnight after a 6% drop on friday. I'm going dip hunting -> Trump de-escalates (markets start to recovery) -> Trade deal made, markets ATH. Of course this might be one day or 4-5 days, who knows.
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通过信息发现寻找供应链瓶颈，多数标的因基本面差而落空。
@Ren_aramb 同意，这基本上就是一场淘金热。但我们是通过信息发现来寻找未来的瓶颈环节。找到正确的那个就等于发现了黄金（也许 $LPKFF 是那个知道的人）。我假设大多数人最终会空手而归，因为他们的很多基本面都很糟糕。
英文原文
@Ren_aramb Agreed, this is basically the gold rush. But instead we’re hunting for future bottlenecks with information discovery. Finding the right one would be discovering gold (maybe $LPKFF is the one who knows). I’d assume most end up empty since a lot of their fundamentals are bad.
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指出LLM在金融领域易自信出错，专家需警惕。
@pennycheck 是的，大型语言模型(LLMs)在处理财务信息和关系影响方面表现糟糕。我大量使用它们，但当你精通某个领域时，你会开始意识到它们（尤其是 ChatGPT）自信地给出错误答案的频率有多高。 https://t.co/X9w6WxYXP3
英文原文
@pennycheck Yeah LLMs are horrible with financial information and relational impacts. I heavily use them but you start to realize how often they’re confidently wrong (especially ChatGPT) when you’re knowledgeable in a field. https://t.co/X9w6WxYXP3
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作者表示暂无现成瓶颈ETF，愿提供可复制的清单。
@jaded4595325692 我不认为有这样的 ETF，因为其中一半都是非常非常小众的小盘股。不过我很乐意撰写一份瓶颈 ETF 清单，供人们参考复制。
英文原文
@jaded4595325692 i don't think there are any ETFs like this since half of these are very very niche small cap. I'd be happy to write up a bottleneck ETF though that ppl can copy.
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小市值标的具超额收益潜力，大市值预期已充分定价。
@D4RW1NEXE 谢谢！是的，这些属于更低调的标的，因为它们的市值极小。但等到像 $MP 那样达到 100 亿美元以上时，预期可能已经反映在价格中了。我相信我忽略的许多公司中仍有很多超额收益(alpha)机会。
英文原文
@D4RW1NEXE Appreciate it! Yeah these are the more under-the-radar ones since the marketcaps are extremely small. But by the time it hits $10B+ like $MP it's probably already priced in. I'm sure there's a lot of alpha with many of these companies that I overlooked.
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机构算法交易二阶效应，博主致力于让供应链影响对散户更易理解。
谢谢，很多人看到了新闻，但大多数人并没有真正看到市场的一阶、二阶效应，或者无法得出可操作的见解。通常，这完全是全新的信息发现，比如关于 $AXTI 和磷化铟(InP)瓶颈，或者 $OSS 及其在美国对委内瑞拉突袭中的使用。但机构算法是基于这种映射进行交易的，我只是让供应链/关系影响对散户来说更易消化。
英文原文
Thanks, a lot of people see the news but majority don’t really see second-third order effects on markets or can come to actionable insights. Often times it’s completely novel information discovery like with $AXTI and InP bottlenecks or $OSS and their usage in the US raid in Venezulea But institutional algorithms trade off this mapping and I’m just making supply chains/relational impacts digestible for retail.
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预测市场流动性低需审慎，不确定性风险及连锁反应仍存。
@CosmicSenate 这是一个很好的观点，我本应注明关于低流动性的问题。对于预测市场(Prediction Markets)的潜在结果，始终应持高度怀疑态度。无论如何，这带来了不确定性风险悬顶，且二阶/三阶连锁反应依然成立。
英文原文
@CosmicSenate This is a great point I should have noted regarding low liquidity. Prediction markets should always be taken with a large grain of salt regarding potential outcomes. Regardless, this presents an uncertainty risk overhang, and second/third order ripple effects still stand.
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博主解释通过供应链研究提供新信息，并承认因仓促分析而发布更正。
感谢大家。我致力于通过供应链映射和推理，尽可能多地产出新颖的信息。这样散户就能凭借掌握他人尚未知晓的信息，在机构之前更早地布局不同的股票或板块。但这次我仓促进行了分析，导致论点出错，因此不得不发布更正。
英文原文
Appreciate it. I try to produce as much novel information as possible by doing supply chain mapping and inference. This way retail can be earlier to institutions on different stocks/segments by knowing something others don't yet. But I rushed the analysis on this one and messed up the thesis, so had to write a correction.
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强调在事件发生前发布论点，避免追高。
一般来说，如果你还在等波士顿动力Atlas机器人实现规模化量产，那你可能已经有点晚了。我喜欢在事件发生前就发布我的投资论点，就像之前对$AXTI或这次的$SSYS那样，这与那些只在行情波动后反应或在高位入场的人不同。
英文原文
In general, if you're waiting for Boston Dynamics Atlas to be at scale already, you're probably a little late. I like to post my thesis at the start before any moment happens like with $AXTI or in this case $SSYS, which is different than others who just react to movements or enter near the top.
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博主分享公开分析过程的理念，认为股市长期是正和博弈。
谢谢！我尝试在分析股票时发布自己的 TLDR（太长不看）思考过程和分析，以便大家能学习并自行操作。我不相信信息壁垒，因为除非做期权，否则股票并非零和博弈。长期来看，这是一个正和博弈，如果投资逻辑方向正确，每个人都能受益。
英文原文
Thanks! I try to post my own TLDR thought process and analysis when I look at a stock so people can learn and do the same themselves. I don’t believe in gatekeeping info since stocks aren’t a zero sum game unless you do options. It’s a positive sum game long term where everyone benefits if the thesis is directionally right.
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分享利用期权杠杆捕捉大盘股波动以获取非对称收益的策略。
好问题！中小盘领域并不总是存在极高Alpha/高确信度/非对称性的机会。 但如果我看到机会，即使是像 $META 这样的大盘股，我也会抓住。上次我这样做是在 $GOOGL 145美元时。 你也可以通过保证金/期权将低风险转化为高风险。 因此，如果正确判断雪佛龙 $CVX 2%的波动，由于期权未充分定价波动，回报可能达到30%。 在这种情况下，如果 Meta 下跌20-30%并通过期权反弹，那将是百分之几百的收益。
英文原文
Great question! There's not always an extremely high alpha/high-conviction/asymmetric opportunity out there in the small-medium cap world. But if I see an opportunity, even with big caps like $META, I'll take it. Last time I did was with $GOOGL at $145. You can also turn lower risk into higher risk with margin/options. So getting a 2% Chevron $CVX movement correctly might be 30% return since options don't price in much movement. In this case with Meta, if it sells off over 20-30%, and it rebounds with options, that would be a few hundred percent gain.
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技术分析是噪音，基本面和趋势买入压力更重要。
@LawnChairCap @DanCote303 技术分析(TA)只是自我实现的预言，因为算法和人们都在关注它们。与基本面和顺风带来的买入压力相比，它们只是噪音，完全无关紧要。
英文原文
@LawnChairCap @DanCote303 TAs are just self fulfilling prophecies because algorithms and people look at them. They’re just noise and don’t matter at all compared to fundamentals and buying pressure from tailwinds.
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强调基本面优于图表分析，以OSS为例。
@DanCote303 总体而言，关注基本面比看图表更重要，$OSS 就是完美的例子。
英文原文
@DanCote303 Just in general, it’s more important to look at fundamentals than the chart, $OSS is the perfect example why. Stocks make ATHs every day.
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博主弃用雅虎财经，改用 Massive 构建实时数据管道。
@platochi @YahooFinance 我早先查看了雅虎财经(Yahoo Finance)，但最终使用 Massive（前身为 Polygon）作为实时数据管道。
英文原文
@platochi @YahooFinance I was looking at Yahoo Finance earlier but ended up just using Massive (formerly Polygon) for live data pipelines
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Alpha源于发现市场盲区，等待机构验证即已错过最佳时机。
没错，和 $VLN 一样。最大的利润来自于发现别人未发现的机会。 我觉得大家都在抱怨“为什么在它涨400%之前你不告诉我”，就像 $MU 那样在顶部蜂拥而入。 然后当我在早期发布像 $AIRO、$AXTI、$OSS 或 $VLN 这类内容，而它们下周就上涨50%+时，他们又抱怨。 散户认为 $AXTI 是某种随机的“拉高出货(pump and dump)”股票，但在其上涨100%+后，现在有了机构验证。 再说一次，超额收益(alpha)来自于发现大多数市场忽略的东西。等到机构告诉你买入时，你就已经错过了。
英文原文
Yep, same as $VLN. The most money to be made is when you discover things others don't. I feel like everyone complains about "Why didn't you tell me about this stock before it went up 400%" as people pile on at the top like $MU. Then complain when I post about stuff like $AIRO, $AXTI, $OSS, or $VLN at the start and they go up 50%+ the next week. Retail thinks $AXTI is some random pump and dump stock, but now you have institutional validation after a 100%+ move. Again, alpha is when you discover things majority of markets miss. You miss out by the time you wait for institutions to tell you to buy.
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喜欢 OSS 但不赞成小公司满仓
@FundWtd 我也喜欢 $OSS，但把所有资金都押在一家更小的公司上，是非常糟糕的风险管理策略。
英文原文
@FundWtd I like $OSS too but it’s a terrible risk management strategy to go all in on a smaller company
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自建数据管道发现$VLN异常，强调人工复核优于算法。
谢谢，我自建了类似 Citadel 的数据管道，在研究机器人板块股票时发现了 $VLN。这可能是我迄今发现的最大异常，因此我不得不手动将财务报告与分析师/扫描器报告进行交叉核对，以验证其真实性。即使算法 + 大语言模型(LLM) 也搞错了这一分析，只有人工审查才能发现这种差异。
英文原文
Thanks, I built my own Citadel-like data pipeline and I was researching robotics sector stocks and came across $VLN. This was probably one of the biggest anomalies I've ever found so I had to manually cross-check financial reports with analyst/scanner reports to see if it were true. Even algorithms + LLMs got this analysis wrong, so only manual review could spot this discrepancy.
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指出Fintel数据延迟，建议用实时数据观察$VLN空头回补引发的波动。
为了帮大家理清，Fintel 等数据源存在延迟。如果你想查看实时资金流向，尤其是周五的情况，可以付费使用 Ortex 或查看实时经纪商数据，以了解 $VLN 的算法做空在周五出了什么问题。你可以看到 IBKR 的可用券源从 220 万股降至 19 万股（这仅是众多经纪商中的一家），即使股价从 $1.7 上涨，由于筛选器尚未修正 -8200 万美元的消耗，数据依然滞后。随着 $VLN 回升至公允价值，空头回补通常会导致更大的价格波动或上涨。
英文原文
So just to help you out, Fintel and others are delayed data. If you want to see live flows, especially on Friday, you can pay for Ortex or look at live brokerage data to see what went wrong with $VLN algorithmic shorts on Friday. You can see 2.2M availability in IBKR drop to 190k (this is just 1 brokerage of many) on the way up even from $1.7 because screeners didn’t correct the -$82m burn yet. As $VLN climbs back to fair value, covering all shares sold short usually leads to more price volatility or increases.
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研究有时很简单，如理清细节或发现财报差异。
@Lehi88 谢谢！有时候就像搞对 $CRDO 线缆颜色那么简单，或者像这次在 $VLN 上发现分析师报告与资产负债表之间的差异。
英文原文
@Lehi88 Thanks! Sometimes it’s as easy as getting the color of the cables right with $CRDO or in this case finding discrepancies between analyst reports and balance sheets with $VLN.
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作者澄清其推文旨在通过新颖分析测试论点，而非投资建议。
我的意思是，我关于 $AXTI 和 $AIRO 的大部分帖子都是基于公开信息的新型信息综合。所以，如果市场发现 AXT 是人工智能供应链的单点故障，导致其股价上涨 100%，这是合乎情理的。或者在这种情况下，市场不知道 $OSS 在委内瑞拉的参与。除此之外，我只是发布我的思考过程或新颖分析，以测试我的论点与市场反应。这不是建议，也不推荐他人跟随。
英文原文
I mean most of my posts from $AXTI and $AIRO are novel information synthesis based on public info. So makes sense if stuff like AXT goes up 100% once markets find out it’s the single point of failure for the AI supply chain. Or in this case markets didn’t know about $OSS involvement in Venezuela. That aside I’m just posting my own thought process or just novel analysis to test my thesis against the markets. Not advice or recommending others to follow along.
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建议通过主动交易提升收益，被动持有仅获5%回报。
@LogicalThesis 可能需要积极进行波段交易(Active Swing Trading)和催化剂交易(Catalyst Trading)以获取更高回报。如果你只是被动持有去年的股票，那么5%的回报率已经很不错了。 https://t.co/tFmL0m9pey
英文原文
@LogicalThesis Probably need to be actively swing trading + catalyst trading for higher returns. If you’re just passively holding stocks from last year, then that 5% return is good. https://t.co/tFmL0m9pey
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分享期权交易策略：为减少时间价值衰减，选择远期合约布局财报季。
@jliljliljlil 我的意思是，我个人今天投入了几十万美元购买这些短期到期的看涨期权(Short-dated Calls)。 我假设1月初至2月财报季(Earnings)会到来，所以我布局了像9月这样更远期到期的合约，以减少时间价值衰减(Theta Decay) https://t.co/LqLx4lETNL
英文原文
@jliljliljlil I mean I personally threw a few hundred thousand on shorter dated calls like these today. I’d assume early Jan-Feb when earnings come out so I did stuff later on in the year like Sept so there’s less theta decay https://t.co/LqLx4lETNL
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利用年末税务收割导致的超跌，寻找基本面完好标的博取一月效应反弹。
新年快乐！ 最奇怪的“季节性异常”是均值回归反弹的“一月效应”。 寻找那些被严重抛售的股票，例如在3个月图表上跌幅分别为-53.9%的 $MSTR、-41.9%的 $HIMS 或 -38.63%的 $SMCI，或者像年初至今(YTD)下跌-25%的 $SNAP 和下跌-23%的 $MRVL 这样的公司。 主要候选标的拥有强劲的未来盈利预期，但股价却大幅下跌，例如Snapchat（涉及Perplexity、记忆变现等概念）、SMCI（未来同比增长50%以上，但因Q1至Q2积压订单延迟而下跌），或Marvell（未来Maia系列将带来三位数的收入增长）。 年末税务收割(Tax Harvesting)正在市场全面生效，这造成了人为的下行压力。 因此，当你在寻找新年折扣时，务必检查基本面是否真的没有大问题。（例如，MSTR因面临MSCI除名风险而风险更高） 但历史上，如果这些股票因年末税务亏损而加速抛售，它们往往会在年初第一个月率先上涨。这一趋势为交易者提供了最具回报的机会之一。
英文原文
Happy New Year! The strangest “seasonal anomaly" is the January Effect for mean reversion rallies. Look for beaten down names like $MSTR -53.9%, $HIMS -41.9%, or $SMCI -38.63% on 3M charts or companies like $SNAP -25% YTD, $MRVL -23% YTD The primary candidates have strong forward earnings, but are down like Snapchat (perplexity, memory monetization), SMCI (50%+ forward y/y growth but dropped on q1->q2 backlog delay), or Marvell with triple digit revenue growth from Maia down the road. The EoY tax harvesting is in full effect for the markets and this causes artificial downward pressure. So, while you’re shopping for new year discounts, make sure to check there isn’t something fundamentally too broken. (Eg. MSTR is more risky because of MSCI delisting) But, historically, these tend to rise first month of the year if they had accelerated sell offs due to end of year tax losses. This trend presents one of the most rewarding opportunities for traders.
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博主坚持自费投资并公开分享供应链见解，反对知识付费壁垒。
@magpiesaid @IanRountree @cantos 当我对关键物质供应链(material supply chains)有投资论点(thesis)时，我会投入自己的资金，并在 Reddit 和 X 上与粉丝分享我的见解。我不相信应该通过 Substack 的付费墙(paywalls)来搞信息壁垒(gatekeeping)。
英文原文
@magpiesaid @IanRountree @cantos I invest my own capital when I have a thesis about material supply chains and share my insights to my followers on Reddit and X. I don’t believe in gatekeeping them behind substack paywalls.
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赞赏对关键瓶颈的准确建模，认为值得深入研究。
@meeijer 我还没见过有人能像这样准确建模关键瓶颈。所以这绝对是一个很有趣的研究方向。
英文原文
@meeijer Nobody I’ve seen models critical bottlenecks like this correctly. So it’s definitely a fun one to look into
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建议优化内容实质以通过算法吸引高质量受众。
残酷的现实是，你的帖子风格吸引了错误的受众。受众其实就在那里。 我自己经营一家与加密/银行相关的金融机构，我只看到了你最近那条关于“退出”的帖子（而不是之前的任何帖子），因为 X 算法推荐了它。 从加密领域的个人经验来看，我很感激有来自 Wintermute、Vaneck 的分析师，乃至主要上市公司/对冲基金的首席执行官阅读我的帖子。我经常能与 Perplexity 的团队/创始人以及风险投资公司(VC)的所有者等有趣的人聊天。 从决策者到消费者都在 X 上。 受众就在那里，新算法决定了你的内容是否有足够的实质内容供这些人阅读。这更多是关于改进你的帖子。
英文原文
Harsh reality is that your style of posts attract the wrong audiences. The audience is there. I run a crypto/banking related financial institution myself, and I only saw your most recent quitting post (rather than any of your posts before) because the X algorithm recommended it. From personal experience on the crypto side Im grateful I have analysts from Wintermute, Vaneck, all the way to CEOs of major public company/hedge funds reading my posts. And I get to chat with cool people like the team/founders at Perplexity to owners of VC firms often. All the decision makers down to consumers are on X. The audience is there, the new algorithm decides if your content has enough substance for these people to read it. It’s more about improving your posts
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估算 AI 基建法案通过概率，并更看重行政命令
是的，就像我和 Sydney Sweeney 的机会是 50/50 一样，法案通过、然后 $NBIS、$IREN、$CIFR 起飞的概率也是 50/50。 要么发生，要么不发生。 玩笑归玩笑，我随便猜的话，考虑到 Bernie 等民主党人早期反对，概率大概是 30-35%。 我会更押注可能的行政命令强行推进，因为 $ORCL 创始人和前沿 LLM 公司与本届政府关系很近。 另外，AI 基础设施现在已经是国家安全风险。
英文原文
Yes like how my chances with Sydney Sweeney are 50/50, the chances that the bill passes and $NBIS, $IREN, $CIFR goes to the moon are 50/50 as well. Either it happens or it doesn’t. Jokes aside just a wild guess is 30-35% given early disagreement from Democrats like Bernie. I’d count more on likely executive orders ramming things through given how close the $ORCL founder and frontier LLMs are with the administration. Also given how AI infrastructure is now a national security risk.
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认为近期抛售来自套息交易解除，中期降息利好风险资产
我的观点和之前一样。最近这轮抛售，是日本央行加息和美联储降息后重新建立仓位，再引发套息交易解除。 短期来看，套息交易解除的影响比三次降息大得多。 现在我们已经看到了这轮抛售的结果。 但 12 月 10 日的美联储降息，对 $RKLB 到 $NBIS 这类风险资产的中期，比如未来 3 个月，是极其利多的，尤其是在它们基本面还在增长的情况下。
英文原文
I’ve held the same view as before. Recent selloff is carry trade unwind from reload after boj hike and fed rate cut. Carry trade unwind is much more impactful than 3x rate cut near term. And now we’ve seen the result of that selloff. But Dec 10ths fed rate cut is incredibly bullish for risk assets from $RKlB to $NBIS medium term like 3 months out, especially when they have growing fundamentals.
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反对只做稳定币应用层包装，认为长期赢家是垂直整合基础设施
我非常不同意这个 thesis。 所有那些做 YC 式快速上市、“世界级 UX 的酷应用”的人，比如 crypto cards，其实只是在 Visa 网络上再增加一层摩擦。 那些做“酷炫区块链 neobank”的人，把 crypto on-ramp 搭在 Zerohash 上，Zerohash 又搭在 MoonPay 上，再搭在 X 包装层上，本质上就是包装套包装。 利润率不会下降。行业什么都没变。 人们仍然通过 Bridge 向 Stripe 支付 1.5% 的稳定币费用。人们仍然通过 IBKR 经 Zerohash 支付 0.8% 的 Bitcoin 入金费用。 商户仍然通过 POS 终端支付 2.2%-2.9%，即使 USDC/SOL 的成本可能只有 1 美分。 如果稳定币基础设施公司想自己像 Apple 一样，从汇款、第三方支付或 neobank 开始做应用，它们可以很轻松地把上面那些漂亮 UI 应用全部抹掉。 而且它们应该这么做。 真正的长期赢家，会是拥有汇款牌照（Coinbase）、银行牌照（Circle）和其他关键许可、并能真正颠覆传统金融的垂直整合基础设施。 不是那些只是给当前混乱系统再加一层漂亮应用 UI、但什么问题都没解决的东西。
英文原文
Extremely disagree with the thesis. Everyone building YC fast-go-to-market "sick app with world-class UX" like crypto cards are just building extra friction on top of Visa network. People building "sick blockchain neobanks" with crypto on-ramps on top of Zerohash on top of Moonpay on top of X wrapper on top are just wrappers on top of wrappers. Margins don't go down. Nothing changes in the industry. People are still paying 1.5% for Stablecoins Stripe via Bridge. People are still paying .8% for a Bitcoin on-ramp through IBKR via Zerohash. Merchants are still paying 2.2%-2.9% through the POS terminal, even though USDC SOL is probably 1 cent. If (stablecoin infrastructure) or wanted to start building applications themselves like Apple from remittance/3pp or Neobanks, via they could easily wipe out the fancy UI apps everything on top. And they should. True long term winners will be vertically integrated infrastructure with money transmitter licenses (Coinbase), banking charters (Circle), and others to actually disrupt traditional finance. Not fancy application UIs that just add to the current mess, and fix nothing.
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用 MU 记忆体行情类比 NBIS 当前投降阶段
是的，很多人原本就认同 $MU（Micron）和内存在 AI 芯片建设中扮演核心角色的观点。 但由于报告里对利润率收缩的担忧，以及中国相关担忧，大家没有等到自己的观点兑现，最后反而带着亏损离场。 现在内存短缺已经出现，早期看对的人被证明一直是对的。但在这轮大涨之后，他们已经不再持有那只股票。 我认为我们现在在 $NBIS 这类股票上也看到了同样情况。大家都看得到它一年后可能成为 AI 版 Amazon Web Services（AWS），同时还叠加 Robotaxi 潜力，但眼下正处在投降/出清阶段。
英文原文
はい、多くの人が $MU （マイクロン）とメモリがAIチップの構築において中心的な役割を果たすという見解を持っていました。しかし、レポートによるマージン縮小の懸念や、中国関連の懸念があり、人々は自分の見解が実現するのを待つ代わりに、結局は損失を抱えることになってしまいました。 今やメモリは不足しており、初期の人々がずっと正しかったことが証明されました。しかし、彼らはこの大幅な株価上昇の後には、もはやその株を所有していません。 現在、私たちは $NBIS のような銘柄でも同じ状況を目にしていると思います。皆、1年後にはロボタクシーと並んでAI版のアマゾン ウェブ サービス (AWS)** になる潜在的な可能性を見ていますが、今は降伏（キャピチュレーション）/売り抜けの局面なのです。