作者 | 熵简科技 费斌杰 & Ada
上一讲我们拆解了 GF-DMA 选股策略,用基本面增速给均线趋势做健康体检的量化框架。这一期,我们来聊聊 2026 年最出圈的投资现象级人物——白毛股神Serenity。
这位神秘人物凭借对 AI 供应链和边缘需求的精准挖掘,晒出了 2026 年年初至 5 月超过 30 倍的账户回报截图,公开建仓的二十多只股票涨幅均超 100%。数字的真实性我们无法逐笔审计,但有一点是确定的:他的选股方法高度体系化,而且完全可以被拆解、被学习、被复用。
更有意思的是,Serenity 自己也说过,他把投研工作的很多环节都外包给了 AI。
这正是我们的【投研Skill公开课】想探讨的核心命题,这期我们就来分享从白毛股神实战中验证出的优质投研 Skill,讲清楚原理、拆透逻辑,让你知其然也知其所以然。
本期主角:Serenity Skill,一个把市场消息翻译成可检验 Alpha 假设的研究框架。
图:Serenity Skill选股框架
(1)核心理念:不问消息是否利好,问它能不能改写财报
每天市场上都有无数“重磅”消息:产品发布、技术突破、大厂采购、政策落地。大多数人看到消息的第一反应是问利好什么行业,然后买买买。
Serenity的第一条原则就否掉了这个行为:不要问消息是否重磅,而是识别出已经可以观察到的需求变化,能不能改写一家小公司的财务报表。
注意这里有两个关键限定。
第一,“已经可以观察到”。叙事本身不值钱,正在发生的需求变化才值钱。用户是不是已经在付费?企业是不是已经在扩产?供应商是不是已经交不出货并开始涨价?排产是不是在收紧?如果这些现象都观察不到,再震撼的消息也只是谈资,只适合放进观察列表。
第二,“小公司”。同样一个需求冲击,对巨头可能只是 1% 的收入扰动,对小公司却可能直接改写增长曲线、触发估值体系重估。
Serenity 的推特原话逻辑是:AI 硬件和边缘设备需求增加,对苹果影响有限,但对树莓派($RPI)这种体量的公司,可能意味着“小电脑”突然变成 AI 应用扩散的基础设施。
Serenity Skill 的推理链非常清晰:
消息 → 已发生的需求变化 → 收入/利润传导 → 小市值弹性 → 验证路径
一头是可观察的事实,一头是可证伪的检验条件。中间所有环节,都能落到财务报表的具体科目上。这是这套框架和“概念受益股”最本质的区别。
(2)Serentiy的七步心法
Serenity Skill把“看到消息之后怎么做”拆成了七步标准动作。
图:Serenity Skill七步工作流
第一步:区分叙事与真实需求。判断消息是纯叙事还是需求拐点,只认已经发生的需求证据:付费、采购、缺货、涨价、排产收紧、财报电话会主动提及。
第二步:把现象翻译成财务科目。这是整个 Skill 的关键,可以用一套公式概括:"因为 X 正在发生,Y 的需求正在上升;这个需求会通过具体的收入线 Z 流向 A/B/C 公司;其中公司 A 值得注意,因为它的市值、收入基数或业务纯度使得公司小到足以让这个冲击改变报表。"
注意改变必须能落实到具体科目:收入端看销量、ASP、客户数、订单转化;毛利端看结构改善、提价能力、产能利用率;经营杠杆看固定成本摊薄;现金流看营运资本、预收款、存货周转率。
第三步:筛选小公司。不跟风人人都看得见的龙头,而是找出市值小、业务纯度高、卡在供应链关键位置、市场关注度低、且 1-4 个季度内就能用财报验证的标的。
Serenity Skill 给了一个粗筛公式:Alpha 弹性 ≈ 增量需求冲击 / 公司当前体量。分子是需求变化的大小,分母是公司规模。
第四步:检验市场误分类。问三个问题:市场现在把这家公司当什么?如果需求持续,它正在变成什么?这个新标签能不能在未来几个季度内被财报数字验证?前两问的答案决定想象空间,第三问的答案决定这是 alpha还是只是个故事。
第五步:搭建验证链。把论点转成未来 1-4 个季度可观察的检查点:收入增速与指引修正、毛利率与产品结构披露、订单与交期、产能利用率与资本开支、管理层是否主动提及这个需求驱动。
每个假设都要事先写好三种结果:什么数据出现算确认,什么算削弱,什么算证伪。没有证伪条件的观点,不是研究观点,只是信仰。
第六步:给 Alpha 强度打分。七个维度,每个维度1-5 分:
第七步:按证据定仓位管理。这是最容易被忽略的一环,论点状态和仓位姿态必须匹配:
论点状态
匹配动作
需求似乎真实,传导不清
观察 / 极小试探
需求真实、传导清晰,财务尚未验证
风险匹配下的小额试仓
财务开始验证,市场仍低估
考虑加仓
论点成为共识,估值拉伸
降低回报预期 / 只做交易
关键假设被证伪
退出或移出观察名单
图:仓位管理对照表,Serentiy Skill节选
(3)以美光扩产事件为例,看Serentiy Skill如何运行
新闻消息:当地时间 7 月 4 日,美光科技(MU)正式启动日本广岛工厂扩建,总投资 1.5 万亿日元(约 93 亿美元),全部产能聚焦 HBM 等先进存储芯片,预计 2028 年夏季出货,日本经济产业省承诺提供最高 5000 亿日元补贴。
图:用Serenty Skill分析美光扩产事件,AlphaEngine
大多数人的思路:利好美光,利好存储板块。
Serenity Skill 的思路:
第一步:观察已发生的需求变化:这不是一条"远期规划"式新闻,钱已经落地(奠基开工、补贴到位),而且涨价正在发生:UBS 预计 2026Q3 DDR 合约均价环比上涨 32%、Q4 再涨 18%,远超此前预期;三星拟在 Q3 对 DRAM 提价 20%,高于 TrendForce 13-18% 的预测区间;摩根士丹利判断 NAND 供给短缺将持续到 2027 年。
第二步:财务翻译:因为 HBM 扩产的资本开支正在落地,对晶圆减薄/切割、存储测试、封装材料和压模设备的需求正在上升。这个需求会通过"设备订单 → 出货 → 收入确认"流向供应链公司的报表。关键细节是资本开支本地化,广岛工厂约 80% 的材料来自日本本土供应商(来源:美光日本管理层公开表态,2026-07-04),93 亿美元投资的大头会留在日本供应链体内。
第三步:找小市值高弹性标的:一阶是美光本身;二阶是日本本土设备与材料商,比如Disco(减薄/切割,HBM 堆叠的必经工序)、Advantest(存储测试)、Resonac(封装材料)、Towa(压模设备);三阶是存储涨价带动的 SNDK/铠侠、慧荣等 NAND 链条。
第四步:判断市场误分类。市场长期把存储当强周期商品定价的,所以主流观点是"涨价不可持续"。复利容易带来错觉:先涨 100%、再涨 100%、再涨 30%,你以为涨了 230%,其实已经涨了 420%!如果连续提价被财报证实,"周期股"标签下藏着的是一条被低估的盈利中枢上移曲线,预期差就在这里。
第五步:验证指标:未来 1-4 个季度看四家日本供应商的订单与出货披露、Q3 DDR/NAND 合约价是否兑现 UBS 的 32%/30% 预期、三星 20% 提价是否落地、美光后续资本开支与广岛项目进度。
图:美光扩产事件Alpha弹性分析,AlphaEngine
最后两步就不一一演示了,以上是Serenty Skill的实际执行结果。
那么针对这条新闻,Serenity 本人是怎么处理的?
7 月 5 日,他在 X(@aleabitoreddit)发帖点评:"$MU 牵头在广岛新投资 1.5 万亿日元(约 93 亿美元)——由于资本开支本地化,对 Disco、Advantest、Resonac、Towa 是利好传导(bullish read through)。
对照一下:Serenity 本人的处理方式与 Skill 的流水线完全同构,不停留在"利好美光",而是立刻沿"开支落地 → 本地化 → 谁的报表被改写"往下翻译,且验证锚定在报表推演上,这正是这套 Skill 想封装的逻辑。
图:Serentiy相关推文,AlphaEngine
(4)即刻体验:AlphaClaw Skill 市场已上线
Serentiy Skill 已上线至 AlphaClaw 的 Skill 市场,可以一键安装、直接调用。
安装完成后,可以在对话框中通过"/"呼出Skill进行调用。
这是【投研Skill公开课】的第二期,下期我们会分享HV Analysis Skill(横纵分析法)的用法,敬请期待!
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