在 A 股电子元器件、AI 基建和算力产业链这条主线里，真正让人头疼的，往往不是看不懂基本面，而是信息来源太多太杂，投资决策还特别容易发散：今天看这份研报，明天追那个市场热点，等真正下单操作后，过上两周，连当初为什么买入都说不清。直到把投研流程放到 WorkBuddy 里，整理成一套固定的研究流水线，这种“信息混乱、决策失焦”的问题，才算真正被理顺。
第一步：建立产业链跟踪清单，不盲目追热点 只持续跟踪自己真正研究过的产业链（如光模块、存储、AI 算力配套等），并为每一条产业链建立“标的池 核心逻辑 关键跟踪指标”。这些内容由 AI 协助维护，每周自动提醒需要更新的数据和重点变化。
第二步：每日定时获取资讯，用定量信息代替主观感觉 每天 07:00 自动抓取自选标的池的公告、券商研报摘要和板块异动信息，AI 先完成去重、筛选和摘要提炼，我只需要阅读核心结论。原本要看 30 篇研报，现在通常浓缩成 3 条关键要点。
第三步：缠论复盘，让每一笔交易操作都可追踪 每次交易结束后，按照固定模板记录：进场时的结构位置、止损位，以及当时买入或卖出的核心逻辑。AI 还会按月统计交易胜率、盈亏比，帮助我判断到底是哪类结构、哪种交易逻辑真正能稳定赚钱。
第四步：所有观点都必须验证，不能别人怎么说就怎么信。有一次印象特别深，某个知名策略号高喊“AI 高低位轮动”，于是我把它提出的三个核心判断逐条拉数据验证，结果发现其中两个判断根本站不住脚，另一个也只是勉强解释得通，真正的资金流向其实去了煤炭、电力板块。也正是从那之后，这里定下一条铁律：任何观点想进入投研系统，必须先通过数据验证。
踩过的坑：
坑 1：一开始跟踪了 60 只股票，信息量瞬间爆炸 → 后来砍到每条产业链只保留 3-5 只核心标的，先做深度研究，再逐步拓宽覆盖范围。坑 2：复盘时只记录赚了还是亏了，不记录交易逻辑 → 后来改成固定模板，强制写清“依据什么信号进场”，否则就不算一次完整复盘。坑 3：自动化任务里塞了太多“每天必做” → 最后调整成“每日只做 2 件事：看摘要、记持仓状态”，其他任务统一放到每周处理。效果： 投资决策从“拍脑袋”变成“有记录、可追溯、能复盘”，交易复盘里的胜率统计也终于有了真实数据支撑。
心得：投研能力比拼的，从来不是信息量多少，而是信息处理系统是否高效。把信息收集、筛选、决策、复盘做成标准化流水线，AI 是流水线上的执行助手，而我才是最后负责判断的质检员。
#WorkBuddy #CodeBuddy
