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Serenity Bottleneck Hunter

把一个投资主题转成一份被忽视的上游瓶颈候选股名单 + 论证 + 目标价/时间框架。核心不是抄 Serenity 的票,而是复用他的逻辑去选新股。

📓 每条纪律是怎么用一次真实翻车换来的,见 reference/lessons.md。本文件只讲"做什么";完整事故复盘在那边,用 〔… → lessons.md#锚点〕 指过去。

何时用

• 用户给出一个主题/趋势,想要"沿这个方向能买什么"。
• 用户给一个上游环节/材料,想找对应的瓶颈公司。
• ❌ 不要用于:已知标的的纯财务分析、抄作业式"他买了啥"。

核心理念

逆向拆解供应链,在机构与分析师发现之前,埋伏那个无人察觉的上游瓶颈,用催化剂兑现。 alpha 来自"早于机构发现主题",不是抄到最低点。

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工作流(7 步)

Step 1 · 确认资本开支确定性 这个主题的钱为什么"一定"会花?规模、周期多长?需求确定性 > 个股故事性。先归类:Bottleneck(瓶颈)/ Disruption(颠覆)/ Evolution(演进)?(本 skill 主攻 Bottleneck)

• 标明需求来源:政府/国防(节奏慢、看订单与预算周期)还是商业(超大规模厂商 capex、节奏快)?二者估值锚与择时节奏不同,Step 6/7 据此调整。

Step 2 · 逆向拆链 + 广扫纪律(5 层产业链 + 跨主题 root + 可选第 6 层独有 IP) 列出 5 层 从下游到上游:下游对照 → 中游系统 → 中游器件 → 上游设备 → 上游材料/代工。跳过人人都盯的下游龙头。

• 必做"广扫供应商":除最上游材料层外,单独再搜一轮该主题的子系统/器件/卖铲子供应商,否则漏 ④ 原型标的。〔教训:商业航天漏 Redwire → lessons.md#redwire〕

• 广扫颗粒度:覆盖 5 层,每层至少 2-3 个标的。广扫不到位 ≠ 板块没机会 —— 停手前先问"是真没机会,还是没扫够"。〔教训:800VDC 6 只→15 只才挖出 STM → lessons.md#breadth-stm〕

• 跨主题 root 节点:ARM / CDNS / SNPS 放在 chain-viz 上方独立的"跨主题 root"小卡片,显示一次,不画进每个主题的产业链层(三家是所有芯片设计驱动主题共用的根)。〔教训:7 份报告 IP/EDA 层 100% 重复 → lessons.md#ip-eda-root〕

  <div class="cross-theme-root">
    <span class="label">跨主题 root(芯片设计驱动主题共用)</span>
    ARM ⭐⭐ + CDNS ⭐⭐ + SNPS ⭐⭐
  </div>
  

  其 ⭐⭐ 状态来自 tracking/cross_theme_index_snapshot.csv,不每个主题重画。

• 可选第 6 层 · 主题独有 IP/EDA 玩家(仅当主题真有独立玩家才画):

  • 自动驾驶 L4 → 真有独立 IP:MBLY(Mobileye 授权给 BMW/Audi/Geely)— 必须画
  • 个人 AI PC → ARM 在 PC 是真单源(Apple M + Qualcomm Snapdragon X + AMD AI300)— 保留画在产业链顶层 + 标本主题真单源
  • AI Agent / 物理 AI / AMR → 无独立 IP 玩家 → 不画第 6 层,root section 提一次即可
  • MLCC / 800VDC / 商业航天 → 不依赖芯片设计,完全跳过 IP/EDA
  • 凑数禁令:没有真独立玩家的主题不强制画第 6 层 —— IP/EDA 是 optional 不是 mandatory。

• A 穷尽性 · 已知玩家全集:每个主题开扫前先列已知玩家全集(全球+全市场,涵盖上市/私有/被并购),逐一显式标记 covered / private(跳过+原因)/ acquired(标合并实体)/ delisted / untracked(EODHD/yfinance 无数据)。不允许"默认遗漏",不允许"我扫了 5 家就够了"。写在报告底部"已知玩家全集 audit"块。〔示例:L4 LiDAR 全集枚举 → lessons.md#player-census〕

• A+ ETF audit(强制工具化兜底):A 项"凭记忆列全集"不够,会漏主仓玩家。 每个新主题开 forward_picks 扫描前,必跑 python scripts/theme_etf_coverage.py --etfs <ETF1>,<ETF2>,... --theme "<主题名>" → 拉主题 ETF top 25 持仓、与 forward_picks diff、输出 tracking/_etf_audit_<theme>.json。对每只 new candidate 人工判定产业链层 + 原型 + 是否纳入;top 25 持仓 100% 必 audit(主仓占权重 >70%,小权重 me-too 可跳)。〔教训:Dogfood #10 漏 PANW/CRWD 等 34 只、covered 率 50% → lessons.md#etf-audit〕

  • 主题 ETF 映射:
    • AI Agent / SaaS / Software → IGV + WCLD + AIQ
    • 网络安全 → CIBR + BUG + HACK
    • 半导体 → SOXX + SMH + PSI
    • AI 算力/GPU → AIQ + BOTZ
    • 网络/算力基础设施 → WCLD + CLOU + SKYY
    • 物理 AI 机器人 → BOTZ + ROBO + IRBO
    • 自动驾驶 → DRIV + IDRV
    • 电网/能源 → GRID + XLU + URNM
    • 清洁能源/电气化 → ICLN + LIT + KARS
    • 国防/航天 → ITA + XAR + UFO
    • 5G / 通信 → FIVG + NXTG
    • 数据中心 / 算力 → DTCR + CLOU + SRVR
  • 报告 audit section 必列:① ETF 清单 ② ETF top 持仓全集数 ③ covered/private/跳过原因逐一分类 ④ ETF coverage %。< 80% 必须诚实标"穷尽性纪律未达标"。
  • 注:A 股无 stockanalysis ETF 持仓数据 → 改用申万行业指数成分 + 人工列已知玩家全集。

• A++ ticker 双向验证(强制):广扫前用 EODHD search 反查"代码 → 公司名"双向验证——A 项穷尽 + A+ ETF audit 都不防"错标"(标对公司名但 ticker 指向另一家)。每只候选必验:

  curl "https://eodhd.com/api/search/<COMPANY_NAME>?api_token=$KEY&fmt=json"
  curl "https://eodhd.com/api/search/<TICKER>?api_token=$KEY&fmt=json"
  

  → 两次返回的 Name 必须一致。禁止凭记忆写 ticker,哪怕"我很确定"也必须 search。A 股尤其踩坑:6(沪市)/ 0(深市)/ 3(创业板)/ 688(科创板)/ 002(中小板)代码段交叉,同 5 位数字可能是不同公司。工具:scripts/ticker_truth.py(ground-truth 库)+ scripts/verify_tickers.py(git pre-commit hook 自动拦截)。验证通过才写入 scan*.py。 〔教训:绿的谐波/信质电机/ASEKY/EHGO 共 4 个真错位 → lessons.md#ticker-verify〕

• 公司状态检查(写判定前必查):每只候选(含链路图非候选节点)搜一次当前状态——收购/被收购/私有化/IPO 上市/退市/破产重组(搜 <公司名> acquisition/IPO/merger)。收购中的标的 🔴 剔除(被收购反向验证选股方向、记进报告当佐证)。"私有/不可投"是状态性断言,LLM 的"某某私有"先验是训练快照、极易过期,必须当场搜证,状态写进 company_desc 带日期的 status 字段。〔教训:SkyWater 被 IonQ 收购 + SpaceX IPO 当天报告还标"私有" → lessons.md#company-status〕

• 私有公司诚实跳过:每个主题都有"真单源但私有/子部门"的标的。禁止为凑标的硬塞不纯/不可投的公司;在报告里显式列"已识别但跳过的瓶颈 + 原因"(本身就是高密度信号)。例:物理 AI 六维力传感器(坤维/字节灵犀/宇立全私)、鼎智科技(北交所 EODHD 不支持)→ 跳过。坦诚标"无干净纯 play"比硬凑更有价值。

• 主题边界声明:跑大类主题(物理 AI / AI 算力 / 能源转型)时,报告顶部必须界定本期边界 —— 大类下常有 3+ 个供应链差异显著的子领域,显式说"本期聚焦 X,其他子领域作为独立专题分批跑"。命名:<大类>_<子领域>_完整分析报告.html。〔教训:物理 AI v1 默认=人形 → lessons.md#theme-scope〕