第 2 章五层投资框架——如何看市场

#宏观 #投资 #框架 2025-12-10

第 2 章五层投资框架

目标：从“看天吃饭”的宏观，到“手指点下去”的一笔交易，搭出一座可复用的“楼”。

全章结构预览：

宏观层（Macro Framework）：水库 & 潮汐的判断链条
行业层（Sector Framework）：赛道、供需与 adoption
公司 / 资产层（Equity & Crypto Framework）：从 PE 到 Tokenomics
事件与情绪层（Event & Sentiment Framework）：信号、噪音与情绪极端
交易执行层（Execution Framework）：从分析到下单的 SOP

2.1 宏观层（Macro Framework）：看天吃饭

关键词：利率、通胀、增长、流动性、美联储、地缘风险。

2.1.1 宏观“四大仪表盘”：潮汐参数速查卡

先用速查表，看清各类参数：

仪表盘	现实图谱	通俗解释	对科技 & Crypto 的常见影响	新手操作提示
利率（政策利率 / 预期利率）	联邦基金目标利率、点阵图	钱的“租金”、折现率	利率↑ → 远期盈利打折 → 估值承压，科技 & Crypto 更容易跌	看到“更高更久”（higher for longer）这类措辞，就别想着大幅加高估值仓位
通胀（CPI / PPI）	月度公布，和“预期值”对比	物价涨多快	通胀高于预期 → 减少降息空间 → 利空；通胀回落 → 止加息甚至降息预期升温	不看单月，看“连续三个月趋势”
增长 & 就业（GDP / 失业率 / PMI）	GDP 增长率、非农就业、PMI >/<50	经济热还是冷	经济强+通胀高 → 更鹰派；经济弱+通胀低 → 更鸽派	PMI 连续 3 个月同方向变化再调整仓位，不为单月波动乱调
流动性（美债收益率 / 美元指数 / 资金工具）	10Y 国债收益率、DXY	钱是往风险资产流，还是回到“安全资产”？	10Y 走高、DXY 走强 → 对全球股市和 Crypto 通常不友好	收益率快速飙升时，先想减杠杆、降高估值暴露

记忆口诀：
利率管“折现”，通胀管“态度”，增长管“故事”，流动性管“谁拿到钱”。

2.1.2 判断链条一：利率周期 → 科技股 & Crypto

完整链条：

利率预期 → 折现率 → 估值中枢 → 高成长资产（科技 / AI / Crypto）的定价

加息 / 高利率阶段：
- 无风险收益（短债利率）变高，资金有了“不冒险也能赚钱”的出口；
- 远期收益折现更多，科技股、长久期成长股、Crypto 都会受到估值压缩；
停止加息 & 转向宽松预期：
- 利率预期见顶甚至未来有降息空间；
- 估值锚从“利率倒数”开始下移，高成长资产的估值容忍度提高。

新手可执行规则：

每周看一眼“未来一年政策利率预期曲线”（财经网站一般会集成 FedWatch 数据）：
- 如果市场预期未来 12 个月仍有多次加息 / 无降息 → 认定为“利率高压期”；
- 如果预期加息结束甚至有降息 → 认定为“利率边际缓和期”；
粗暴仓位建议：
- 利率高压期：科技 & Crypto 总仓位 ≤ 组合的 30–40%；
- 利率边际缓和期：可慢慢提到 40–60%，但仍保持现金缓冲。

2.1.3 判断链条二：通胀 → 利率 → 风险偏好

通胀数据 → 美联储表态 → 利率路径 → 风险资产多空

CPI 高于预期 & 持续黏性：
- 美联储更难放松，甚至谈“更高更久”；
- 降息预期往后拖 → 股市尤其是成长股承压，Crypto 热钱减少；
CPI 逐月下行 & 接近目标区间（如 2% 附近）：
- 市场会开始押注“停止加息，甚至未来有降息”；
- 风险偏好提升，成长资产可受益。

新手 3 步法：

不看单月数值，看 CPI 是否连续 3 个月方向一致（持续上升 / 持续下降）；
同时看官员讲话关键词：
- “higher for longer”“further tightening” = 偏鹰；
- “data dependent”“risk of overtightening” = 偏鸽；
再看 10Y 美债收益率：
- 是否跟着通胀/预期一起走？如果收益率已提前见顶回落，股市往往会先一步启动。

2.1.4 判断链条三：增长 & 就业 → 政策平衡点

这里要理解一个简单但重要的逻辑：

美联储在“抗通胀”和“保增长”之间来回摇晃。

强经济 + 高通胀：
- 官方：
  
  经济不错，但物价太热 → 继续紧缩；
- 市场解读：
  
  股市对“继续加息”的预期上升，短期不利于估值扩张；
弱经济 + 低通胀：
- 官方：
  
  担心衰退 → 更愿意宽松；
- 市场解读：
  
  风险资产中长期有支撑，但短期可能波动加大（经济下行 vs 宽松预期博弈）。

新手记忆：

“好得太离谱” & “差得太离谱” 都容易引发波动。
真正舒服的市场，往往是“通胀下行 + 增长尚可”。

2.1.5 判断链条四：流动性 & 地缘风险 → 避险情绪（VIX）

资金从哪里来，往哪里去？遇到战争/制裁/政府关门会怎样？

地缘冲突 / 制裁 / 政府关门等，会引发短期避险需求：
- 资金流向美债、美元、现金、黄金；
- 股市 & Crypto 常常阶段性承压。
VIX（恐慌指数）短期飙升到 25–30+：
- 说明市场短期恐慌极强；
- 如果背后没有系统性金融风险、宏观还算稳，这类恐慌尖峰有时反而是机会。

新手简单标尺：

VIX < 15：
- 情绪偏乐观，适合慢慢持有，不适合大杠杆追高；
VIX 25–35：
- 情绪偏恐慌，如果宏观/基本面没崩，可以小仓位慢慢买入；
VIX > 40 且与重大黑天鹅事件对应：
- 先想“仓位安全”，再想“抄底”。

2.1.6 宏观层“新手作业模板”

每月一次宏观总结（A4 一页）：

利率：
- 当前利率 & 未来一年市场预期（1 段话）
通胀：
- 最近 3 个月的 CPI 方向（上/平/下）
增长 & 就业：
- PMI >/<50？失业率大致水平？
流动性 & 风险事件：
- 10Y 收益率、DXY 走势 & 是否有大事件（战争、制裁、政府关门等）
结论：
- 当前属于“紧缩”、“过渡”、“偏宽松”中的哪一类？
- 这对：
  - 科技股
  - Crypto
  - 防御资产
    的含义各是什么？

2.2 行业层（Sector Framework）：选对海域再选船

宏观告诉你“现在是出海还是封海”，
行业告诉你“到底去哪片海域：科技、资源、消费、医药、金融……”。

2.2.1 行业四要素：需求、供给、政策、周期

1）需求侧：谁在花钱，为什么花？

主要客户是谁：企业 / 政府 / 个人？
需求驱动：人口结构、技术进步、政策刺激、消费升级/降级？
渗透率处于哪个阶段：
- 0–10% 萌芽；
- 10–50% 高速成长期；
- 50%+ 成熟期。

2）供给侧：谁在生产，有没有门槛？

头部集中度（CR3 / CR5）高不高？
新公司进入难度：资本/技术/牌照/渠道？
是否容易产能过剩——典型如部分制造、资源周期行业。

3）政策 & 监管：天使还是魔鬼？

政策鼓励（补贴、税优、战略新兴） vs 限制（强监管、一刀切）。
行业是否高度受政策周期影响（如医药、互联网平台、地产等）。

4）行业周期：萌芽→成长期→成熟→衰退

萌芽：技术刚出现，市场不大但叙事强；
成长期：渗透率起飞，收入高速增长；
成熟：增速放缓，估值与现金流更匹配；
衰退：被新技术或消费习惯替代。

2.2.2 S 曲线与 adoption 模型（科技 / AI / Crypto）

科技、AI、Crypto 这类东西有一个共同点：“S 曲线 adoption”。

早期：极客/小圈子在用，增长率高，但绝对规模小；
中期：开始进入主流，用户/收入飞速增长，估值可容忍很高；
后期：渗透率接近饱和，增长放缓，估值回归传统指标。

投资含义：

越早期 → 越吃“故事 & 情绪”，波动巨大；
越成熟 → 越看“现金流 & 股息”，估值更有锚。

新手判断小技巧：

你身边 80% 的普通人没听说过 / 不会用 → 多半还在早/中期；
你爸妈都在用、广告满天飞 → 多半在成熟阶段，涨跌要看估值与竞争格局。

2.2.3 行业分析一页纸模板

模板结构：

行业概况
- 这个行业是干嘛的？服务谁？
- 上游–中游–下游简要图。
需求（Demand）
- 核心需求来源？（企业/个人/政府）
- 需求驱动因素（技术/政策/人口/习惯）；
- 渗透率阶段（萌芽/成长期/成熟/衰退）。
供给（Supply）
- 市场集中度（龙头数量、市场份额）；
- 生产/服务的门槛（资本/技术/牌照/渠道）；
- 是否有“过剩产能”的历史。
政策 & 监管（Policy）
- 近期重大政策条目（列出 3–5 条标题 + 简短解读）；
- 政策总体是支持、限制还是中性？
行业周期位置（Cycle）
- 判断当前阶段（萌芽/成长期/成熟/衰退）；
- 下一阶段的潜在催化（新产品/新法规/新场景）。
投资机会 & 风险
- 哪几类公司最受益（基础设施 / 平台 / 应用端 / 生态服务）？
- 主要风险点：技术替代、政策高压、需求见顶。

口诀：
“先问谁在花钱，再问谁在赚钱；
看政策是铺路，还是设卡；
看龙头是在飞，还是在喘。”

2.2.4 专门给科技 / AI / Crypto 的加料问卷

除了通用模板，对这些高成长行业，可以多问几句：

这项技术是“提高效率”还是“创造新需求”？
它的使用是否形成网络效应（用的人越多越有价值）？
这个行业里的龙头是否已经在不断创新高（价格/市值/业务进展），还是提前“见顶横盘”？
对 Crypto 行业，加两个问题：
- 基础公链/协议的真实使用量（TVL、地址数、交易量）如何？
- 是否过度依赖投机型资金而缺乏真实场景？

2.3 公司 / 资产层（Equity & Crypto Framework）

宏观 & 行业说的是“在哪个领域&哪条赛道上跑”；
公司 & Crypto 说的是“具体选哪辆车”。

2.3.1 公司快速分析 5 步法

这家公司是干嘛的？
- 用一句话给一个中学生解释清楚，如果解释不好，多半你没看懂它。
赚不赚钱，长得快不快？
- 过去 3–5 年收入/净利增速；
- 毛利率是否稳定或改善。
公司有什么护城河？
- 技术/品牌/规模/渠道/网络效应/监管壁垒。
估值贵不贵？
- PE/PS/EV/EBITDA 与同行/自身历史对比；
- 粗略看 PEG：PE / 增速（只是线索，不是铁律）。
有什么催化和风险？
- 未来 12 个月的主要催化（新产品/新市场/政策）；
- 历史最大回撤、债务情况、监管风险。

先用这 5 步做“筛选卡片”，再用更详细的框架展开。

2.3.2 PE / PB / PS：公司指标解释

PE（市盈率） = 股价 / 每股盈利
- 高 PE 不一定是坑，可能是高成长溢价；
- 低 PE 也不一定便宜，可能是“市场已经不相信它还有未来”。
PB（市净率） = 市值 / 净资产
- 适用于资产重的行业（银行、保险、地产），看“账面资产折价/溢价”。
PS（市销率） = 市值 / 营收
- 对尚未稳定盈利的高成长公司，用 PS 更常见。

实用小技巧：

永远只在同一行业内对比估值：不拿 SaaS 去跟煤炭比 PE。
结合增速看估值，而不是只看倍数：
- 一个公司 PE 40 倍但营收增速 40%，与另一个 PE 20 倍但增速 5% 的公司，贵的是谁需要结合增长考虑。
用 PEG 做粗筛：
- PEG ≈ 1 左右 = “大致匹配”；
- PEG ≫ 2 = 可能估值透支（小心）。

2.3.3 成长率与估值偏离：是黄金还是泡沫？

高增速 + 合理估值 = 值得深入研究
低增速 + 高估值 = 要警惕的对象

入门流程：

找过去 3–5 年营收 & 净利增速（年化）。
看未来 1–2 年市场一致预期（如果有）：
- 预期是否明显乐观/保守？
和当前估值结合：
- 若增速高但估值处在历史正常范围偏下 = 可能“估值错杀”；
- 若增速放缓但估值仍在历史极端高位 = 可能是“价值陷阱预备役”。

2.3.4 财报阅读五步：不做“标题党股东

财报季是各种“噪音头条”的集中爆发期。要有一套 5 步检查表：

收入（Revenue）
- 同比/环比增速；
- 与市场预期相比：高于/低于/大致符合。
毛利率（Gross Margin）
- 毛利率是否稳定/提升/下降？
- 若下降，要看是“短期投入”还是“长期结构性问题”。
经营利润 / 净利润
- 是否被一次性项目影响（资产出售、减值、会计调整）？
- 核心盈利能力是否保持？
EPS & 管理层指引
- EPS 超预期还是不及预期？
- 管理层对下一季/全年的指引，是上调、维持还是下调？
现金流与资产负债表
- 经营性现金流是否为正？
- 债务结构是否健康？短期债务比重如何？

小练习：
选一份你感兴趣公司的简化财报，按这 5 步写出一页“财报摘要+你的观点”。

2.3.5 价值陷阱识别：为什么“便宜货”可能更贵

典型“价值陷阱”特征：

PE / PB 看起来很低，但：
- 收入长期停滞甚至下滑；
- 行业本身在被替代（功能被新技术抢走）。
公司故事停留在“要转型”，但看不到实际落地数字。
现金流质量差：报表盈利但现金流吃紧，债务压力大。

新手防坑规则：

在看到极低估值时，多问一句：

“这家公司 3–5 年后的世界里，它的产品/服务还会更重要吗？
还是它只是一个被新世界遗忘的‘便宜老企业’？”

如果你说不出一个有说服力的故事，就默认它是“潜在价值陷阱”。

2.3.6 Crypto：Tokenomics 速查框架

股票看收入和盈利，
Crypto 资产要先看的是：供给曲线 / 分配结构 / 真实需求。

四大要点：

总量 & 通胀率
- 是否有总供应上限（如 BTC）？
- 新增发行速度如何？是否有“减半”类通缩事件？
锁仓与释放（Vesting & Staking）
- 多少比例被锁仓 / Staking？
- 团队/VC/基金的解锁节奏？解锁时是否会形成抛压？
真实使用场景 & 链上数据
- 是否有实际用途：支付 / DeFi / 游戏 / Gas / 治理？
- TVL、活跃地址数、交易笔数等指标是否有健康的上升趋势？
治理与安全
- 协议升级机制：是否中心化？
- 是否有重大安全事故历史？

2.4 事件与情绪层（Event & Sentiment Framework）

非常多新手死在这里——
要么被“假信号”骗来骗去，要么被情绪极端搞到爆仓。

2.4.1 事件判断三问法

遇到任何重大新闻/事件，先写下这三个问题：

它会改变这家公司/行业未来 3–5 年的盈利能力吗？
- 如果是，“这是长期基本面事件”；
- 若只是一次性的搅动，那大概率只是短期情绪。
它会改变这个行业/国家的“游戏规则”吗？
- 比如强监管、一刀切、核心业务被法律禁止等；
- 或者彻底改变行业竞争格局的新技术出现。
它和宏观水位有关吗？
- 涉及利率 / 流动性 / 大规模财政调整 / 系统性金融风险吗？
- 比如：政府关门 + TGA 抽水 + 资金工具使用量激增 → 流动性水位骤降，属于“水库级别事件”。

简化记忆：
盈利长期变？规则根本变？水位大幅变？
三者都不满足，很可能只是噪音或情绪冲击。

2.4.2 情绪底部识别清单

当市场暴跌时，你可以用这一张清单看一眼：

数据层指标：

VIX 是否在短时间内冲到 30 甚至更高？
成交量是否急剧放大（恐慌抛售）？
指数或核心资产是否在短期内跌去 10–20% 以上？

环境 & 行为层指标：

新闻标题是否充斥“崩盘”“史诗级暴跌”“无底深渊”之类极端词汇？
社交媒体上是否几乎一边倒的悲观甚至辱骂？
不炒股的同事/亲友是否在问你：“是不是要崩盘了？”
坏消息不断出，但价格已经“不怎么跌了”，甚至开始缓慢企稳？

小经验：

如果同时满足 3 条以上，而且你确认宏观/系统性风险没有明显失控，
→ 可以认为进入“情绪底区域”，适合考虑用小仓位、分批去接。

2.4.3 情绪高位识别清单

VIX 长期在极低水平徘徊（10–12）
核心资产连续多日/多周上涨，无像样回调
社交媒体上充斥“躺赢”“永远牛市”“不上车就没机会”
你身边原本不关心投资的人开始频繁讨论某个板块/币
估值指标明显远高于历史均值，且增长已放缓

这时候，对新手而言最重要的四个字：“先别加仓”。

2.4.4 黑天鹅：优先级最高的事件

黑天鹅 = 低概率 + 巨大负面冲击 + 事前难以明确预测的事件。

典型如：

核心金融机构暴雷、主要经济体突然资本管制；
重大战争/制裁升级导致供应链中断；
政府关门时间超预期 + 财政/货币工具极度错配。

处理顺序（非常关键）：

先评估自己当前的“暴露度”：
- 哪些仓位直接关联事件？（例如该国资产、该行业、流动性脆弱资产）
- 是否使用了杠杆/融资？
快速降低最危险的一层风险：
- 先减杠杆，保证不会爆仓；
- 再考虑是否要减掉流动性最差、最难出逃的那块。
等尘埃初步落定后，才考虑“是不是有抄底机会”。

2.4.5 事件驱动机会：怎么找“信息错位”

事件驱动不是“赌大小”，而是：

市场预期 vs 实际结果之间的差异。

三步：

搞清楚市场原本的预期：
- 财报预期收入/盈利；
- 市场对会议（如 FOMC）大致预期“鹰 / 鸽”；
- 政策落地前，市场已经 price in 了多少。
判断结果 vs 预期的差异：
- 比预期好很多/差很多，还是“差不多”？
- 有没有关键措辞/指引改变未来路径？
看价格是否反应过度或不足：
- 有时“利空不跌/利好不涨”本身就是信号——表明主导资金有不同看法。

新手建议：

事件驱动只用小仓位练，不要重仓赌财报或政策落地；
先在历史事件上“事后演练”：

“如果当时我在，按这个框架我会怎么做？”

2.5 交易执行层（Execution Framework）：从分析到执行的一条龙

前面四层让你从“看天”走到“选海域 & 选船”；
执行层，是你真的把船开出去的那一下。

2.5.1 执行的三段式：分析 → 下单 → 复盘

我们用一个非常清晰的三段流程，把你从“分析师”切换到“交易员”：

分析阶段（Analyst Mode）
- 宏观：风险 ON / OFF？紧缩 / 过渡 / 宽松？
- 行业：当前 1–3 个重点赛道；
- 公司/资产：用“5 步法”筛选，配合估值 & 财报；
- 事件 & 情绪：现在是恐慌/贪婪还是正常区域？
- 产出：一份可执行的“交易计划卡”。
执行阶段（Trader Mode）
- 核心是：
  
  按计划执行，不在盘中临时编故事。
复盘阶段（Reviewer Mode）
- 每周或每月检查自己：
  - 计划写得怎样？
  - 执行是否走样？
  - 规则需不需要调整？

2.5.2 入场规则（Entry Checklist）

🟢 入场前的Checklist：

定性：

宏观不处在极端黑天鹅爆发期（比如刚出金融系统性大雷且情况不明朗）；
行业逻辑通顺，可以用一页纸讲清楚；
公司/项目通过了“5 步快速分析”基本过滤，没有明显硬伤。

定量：

当前价格在你计划的“建仓区间”内（通常是接近关键支撑，而不是刚刚暴涨之后）；
预设止损价位对应的亏损 ≤ 你允许的单笔最大亏损（比如 5–10%）；
目标价对应的潜在收益 ≥ 3×预期亏损（RR ≥ 1:3）。

行为约束：

下单前写下这笔交易的“一句话的核心理由”——

“因为（宏观+行业+公司某个点），我认为在（某价位附近）买入，目标是（某区间），止损是（某价），计划持有（大致时间）。”

2.5.3 加仓策略：只在盈利的基础上“金字塔加仓”

核心原则：
只在对的方向上加仓，不在错的方向上补仓。

🔵 加仓 Checklist：

当前持仓账号在该标的上已有浮盈 ≥ 5–10%；
趋势结构未被破坏（没有跌破关键均线，也没有放量长阴反转）；
宏观/行业/公司基本面与最初假设一致或更好；
加仓后，这个标的在你全组合中的占比仍在你设定上限内（比如 ≤15–20%）。

金字塔规则：

初次建仓：计划满仓位的 30–50%；
第一阶段盈利（例如 +10%）：价格回调不破关键支撑，补第二笔（原始仓位的 30–50%）。
若继续向目标价推进，可酌情再加一小笔，但单票总仓位不得突破你的上限。

明确写一条进投资宪法：

“我不会在浮亏时加仓补摊成本，除非那是一个经过重审的长期配置决策，而不是情绪性操作。”

2.5.4 减仓与止盈：保住子弹，比赚到每一分钱更重要

很多新手可以“买”，但不会“卖”。

🟡 减仓（Trim）的触发条件：

价格已经接近目标价，剩余空间 <10–15%；
或估值已明显超出历史常态；
或宏观出现杂音（预期更鹰派 / 地缘风险升级）；
或情绪过热（VIX 极低、人人晒单、媒体疯狂吹捧）。

操作方式：

卖出 1/3–1/2 仓位，先锁定一部分利润；
剩余部分可视市场表现和新信息再决定是否继续持有。

止盈（Take Profit）：

当达到事先设定的 RR 目标（例如：
- 预设止损 -10%，目标 +30%），
- 或出现明显的加速上涨+放量长上影线等顶部信号时：
  → 卖出大部分仓位，留 10–30% 当“长线残余筹码”。

2.5.5 止损规则：鳄鱼法则 & 三重止损

“如果鳄鱼咬住你的脚，不要用手去救脚——因为手也会被咬住。”

🔴个股/单资产止损（ Cut）：

价格跌破重要支撑位（例如前平台低点、长期均线），并且收盘确认；
或单笔浮亏达到你事先写下的止损线（如 -8%/-10%）。

组合层止损：

当整个账户从净值高点回撤超过某个阈值（比如 15–20%），
- 停止一切新的高风险建仓；
- 进入“减仓 + 复盘模式”。

宏观层止损：

若宏观环境发生重大不利改变（例如：
- 出现系统性金融风险、急剧加息预期、冲突升级等），
- 即使个股看着还“没那么差”，也要考虑整体降风险。

2.5.6 流程图：从分析到执行的全链路

【宏观层】判定当前处于紧缩 / 过渡 / 宽松 → 设定整体风险敞口和现金比例
   ↓
【行业层】选 1–3 个宏观环境下相对占优的行业/赛道
   ↓
【公司/资产层】用“5 步法” + 财报 + 估值评估，列出候选名单
   ↓
【事件&情绪层】识别当前情绪（恐慌 / 正常 / 贪婪），避免在极端贪婪处重仓上车
   ↓
【制定交易计划卡】
（入场区间 / 分批方案 / 止损价 / 目标价 / 最大仓位 / 预期持有周期）
   ↓
【执行】
— 价格进入区间 & 仍满足宏观+行业+公司前提 → 建立初始仓位（30–50%）
— 浮盈达到阈值 & 趋势良好 → 金字塔式盈利加仓
— 接近目标价 / 宏观变差 / 情绪过热 → 分批减仓或整体止盈
— 跌破支撑 / 浮亏达止损线 / 基本面证伪 → 果断止损
   ↓
【复盘】
— 每周：记录遵守 / 违反规则的例子，写一条“下周改进”
— 每月：检查宏观判断是否需调整，更新行业偏好和标的池

2.6 从宏观到下单：一条完整的因果链

投资从来不是“看到一个消息就下单”，而是一条清晰的 因果链：

宏观 → 行业 → 公司/资产 → 事件/舆情 → 交易执行

可以用一个简化的“判断流水线”来理解：

宏观层：利率 & 通胀 & 流动性

问题：

利率处在周期的哪个阶段？

通胀是加速、见顶还是回落？

流动性是在收紧还是在重新释放？

输出结论（例）：

“当前处于高利率 + 通胀回落阶段，流动性偏紧但见顶迹象出现 →
适合控制总仓位，关注可能受益于未来宽松的成长资产（如科技、Crypto），但暂不重仓。”

行业层：供需 & adoption & 监管

问题：

在当前宏观环境下，哪些行业的需求会被增强/削弱？

行业 adoption 在加速还是停滞？

有没有监管/政策的大方向利好或打压？

输出结论（例）：

“在利率高位但通胀回落的环境下，

高杠杆传统行业压力大，

但现金流稳健 + 技术红利明显的 AI/云服务具备相对优势。
→ 选择 AI、半导体、部分高质量 Crypto 作为重点观察赛道。”

公司/资产层：估值 & 增长 & 财报质量

问题：

当前估值相对自身历史 & 同行处于什么位置？

收入/利润的实际增长是否与“行业故事”匹配？

最近 1–2 次财报是“惊喜”还是“失望”？

输出结论（例）：

“AI 板块中，NVDA 收入和盈利持续超预期，
毛利率维持高位，估值虽贵但在龙头溢价下尚可接受。
→ 作为趋势跟随 & 事件驱动的核心候选。”

事件/舆情层：预期差与情绪位置

问题：

当下有哪些即将落地的事件？（如 FOMC、重磅财报、监管决议）

市场主流预期是什么？

当前情绪更接近恐慌还是贪婪？

输出结论（例）：

“财报季前，市场普遍预期 NVDA 会‘很强’，
若实际只是“略超预期”，反而可能‘利好出尽’。
→ 事件前不追高，等待结果+价格反应后，看是否出现预期差带来的机会。”

交易执行层：RR、仓位与规则约束

问题：

本次交易属于哪类策略？（趋势/事件/情绪/估值）

预期收益和可接受亏损分别是多少？RR 是否 ≥ 1:3？

本次交易的仓位在组合中的占比是多少？

输出结论（例）：

“这是一次中期趋势跟随 + 事件确认的交易：

预期收益约 30%，止损设在 10%，RR=1:3；

单标的仓位控制在总资产的 5–8%；

总体仓位不超过当前宏观环境下设定的上限。
→ 可以分批进场，并写入交易计划卡。”

对新手来说，一个实用的检查问题是：

“我现在准备下的这一单，
是否已经经过了：
宏观 → 行业 → 资产 → 事件/情绪 → 执行
这五步？
是否每一步都可以写出一句清晰的理由？”

本章小结 & 实战练习

本章小结：五层金字塔一图回顾

宏观层：
- 决定游戏难度和流动性水位；
- 看利率/通胀/增长/流动性四表；
- 把自己从“迷信个股消息”中解放出来。
行业层：
- 供需、政策、周期 + S 曲线；
- 用一页纸模板快速搞清一个赛道。
公司/资产层：
- 5 步法 + 财报 5 步 + 估值与成长的匹配；
- Crypto 加一层 Tokenomics。
事件 & 情绪层：
- 事件 3 问法：盈利 / 规则 / 水位是否改变？
- 情绪底/顶清单 + 黑天鹅优先级。
执行层：
- 分析–执行–复盘三段式；
- 入场/加仓/减仓/止盈/止损五类动作的 checklist。

本章练习（建议真的写，不要只看）

做一张“当前宏观一页纸”：
- 用模板写出：利率、通胀、增长、流动性 4 条；
- 然后写一句话结论：
  
  “在这样的环境下，我觉得最有潜力/最危险的赛道分别是 X/Y。”
选一个你熟悉的行业，填满行业分析模板：
- 至少写出：
  - 谁在花钱？
  - 谁在赚钱？
  - 供给是否过剩？
  - 政策近期对它友好吗？
  - 它在生命周期的哪个阶段？
选一个标的（股票或 Crypto），用 5 步法写一页“速览卡”：
- 一句话业务描述；
- 三年增速 + 粗略估值判断；
- 一条主要利好催化 & 一条最大风险。
为一笔你“想象中的交易”写下交易计划卡：
- 写清：入场价区间、止损、目标价、最大仓位、加仓条件；
- 然后问自己：
  
  “如果价格明天就对着止损线杀去，我会不会真正执行止损？”

当你能把这一章的练习真正写出来，你就完成了从“只看单只股票/币”到“用体系看市场”的一次维度跃迁。

第 2 章 五层投资框架