investment--10x-analysis

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name: investment--10x-analysis
description: 适用于用户要求分析一家具体公司的投资价值、询问某公司是否有 10 倍上涨空间、对比多家公司作为投资候选、或要求生成公司研究档案的场景。覆盖美股 / A 股 / 港股上市公司及 pre-IPO 未上市公司。不适用于短线技术面分析、单一指标查询（如某公司 PE 是多少）、纯财务审计。
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# 10-Bagger 深度投研分析法

## Overview

**核心原则**：用事实驱动的概率分布回答"这家公司 5 年和 10 年后值多少钱、有多大概率翻 10 倍"——而非单一目标价。

每份分析必须包含：双时间轴情景（5Y + 10Y）、加权期望市值、敏感度三大变量、Track Record 锁定的 4-6 条可验证假设、vs 被动组合的超额回报。**机会成本不是现金，是被动 ETF**。

## 当该用这个 skill

**适用**：
- 用户要求分析一家具体公司的投资价值（"XX 怎么样？"、"值得买吗"、"有 10x 空间吗"）
- 建立公司研究档案
- 比较两家或多家公司
- 判断某公司的未来 5-10 年市值区间

**不适用**：
- 短线技术分析（K 线形态、日/周涨跌预测）
- 单一财务指标问答（"XX 的 PE 是多少"）
- 纯会计审计 / 财报舞弊排查

## 核心问题

> 这家公司 **5 年**和 **10 年**后分别值多少钱？有多大概率翻 10 倍？

所有分析都服务于这一个问题。

## 硬规则（17 条必须 + 14 条禁止 · v3 新增 ★）

### ✓ 必须做

1. **用事实而非故事**：每个论点必须能被某个具体数据验证或证伪
2. **包含反面证据**：看多论点必须伴随等量的看空论点
3. **标注数据时点**：所有结论附 anchor date（"基于 YYYY-MM-DD 已披露数据"）
4. **情景概率显式化**：不说"可能"，只说"~X%"；概率加总 = 100%
5. **区分事实与推断**：哪些是公司披露，哪些是主观判断，分别标注
6. **双时间轴并列**：5Y 与 10Y 两个数字一起给，不能只给单边
7. **量化下行风险**：只给期望值是 research theater，必须同时给**情景标准差、P(亏损 X%)、最大回撤估计**
8. **敏感度排序**：找出"最敏感 3 个变量"并明示 —— 每季度追踪这三个，不是股价
9. **仓位用公式推，不用拍脑袋**：用 Kelly / Vol-targeting / Fixed 任一，把输入参数显式列出
10. **评估管理层花钱能力** ✧：不止看团队背景，还要看 ROIIC / 回购节奏 / 股息 / M&A 命中率
11. **对比共识与公司指引** ✧：管理层自己说 +20%、市场定价 +40% 时，gap 就是业绩爆雷的先行指标
12. **锁定可验证假设** ✧：每份报告输出 4-6 条带目标日期的可验证命题，3/6/12 月后回看——没有 track record 就没有校准
13. **对照被动组合定仓位** ✧：比"SPY + 10Y 国债 60/40"超出多少 CAGR 才值得 3-5% 单股仓位——否则拿 ETF
14. **★ Web search 优先于记忆**：任何"自信判断"前必先 search 最新事实——股价 / 市值 / 持仓 / mNAV / 政策。**记忆中的数字默认过时**——不 search 直接用记忆 = 系统性错误
15. **★ 核心宏观假设用主流共识**：BTC / ETH 长期 CAGR 不能拍脑袋"保守 15%"——用 ARK / 摩根 / Bitwise / VanEck 等主流共识中位数（BTC 25-40% / ETH 30-37%）
16. **★ 基准计算一致性**：vs ETF 比较时，**两边用同样的情景假设**——MSTR 用情景加权 BTC 28% 算自己，IBIT 也必须用情景加权 BTC 28% 算（不能用固定 18%）。计算 expected return 用加权 multiplier，不用 CAGR 加权
17. **★ 拆解溢价 / 折价的"结构性 vs 真实低估"**：mNAV 0.74x 不一定是"市场低估"——可能是治理折扣（CEO 兼职）+ 流动性折扣（小盘）+ 赢家通吃折扣（vs 行业龙头）的合理定价。不要简单假设"mNAV < 1 = 必然均值回归"

### ✗ 不能做

1. **PR 话术**：禁用"颠覆性"、"革命性"、"无可替代"
2. **单一目标价**：必须给情景分布，不是点估计
3. **只讲一面**：只看多或只看空 = research theater
4. **回避概率**：不给概率的判断无法事后复盘
5. **堆砌数据**：数据只在推出决策时才有意义
6. **只看 10Y 终局**：忽视 5Y 节奏的持仓建议没人能执行
7. **只报期望不报方差**：平均赢多少 ≠ 最坏输多少
8. **忽略组合视角**：单股分析不够，必须给**相对已有持仓的相关性 + 对冲建议**
9. **只看团队履历不看资本配置** ✧：好管理层 ≠ 好资本配置，要分开评
10. **默认"这家公司 vs 现金"** ✧：真正的机会成本是"这家公司 vs 被动 ETF"
11. **不留可验证假设** ✧：没有 Track Record 记录的预测，事后无法追责
12. **★ 用记忆数据做"自信判断"**：mNAV / 持仓 / 股价 / 政策 / 公司战略**月级别**就过时——不查证就给数字 = 大概率错
13. **★ 用悲观/乐观双重假设**：算自己时用乐观（BTC 30%），算对手时用悲观（IBIT 18%）= 系统性高估超额。**两边必须一致**
14. **★ 涨幅 +50%+ 后还用"基线乐观"假设**：1 年涨 5x 后，未来 10 年再 5x 是几何上更难的——必须 down-bias。Intel 5.8x / Nebius 7.3x / Sungrow 1.64x 都是反弹陷阱案例

## 9 步流程（v3 新增 Step 00）

### 00 · Web Search Pre-Flight ★（v3 新增 · 强制）

**任何分析前必先做 web search**——这是 v3 最重要的新规则。

**必须 search 的 6 项**（按优先级）：
1. **当前股价 / 市值 / 流通股**（"XXX 当前股价 市值"）
2. **最近一次财报**（"XXX 2026 Q1 / Q2 财报 营收 净利"）
3. **最近 3 个月重大新闻**（"XXX 战略 / 收购 / CEO / 监管"）
4. **mNAV / 估值倍数**（如果是加密财库股：BTC / ETH 持仓 + 市值 / NAV）
5. **核心宏观假设的主流共识**（BTC / ETH 长期 CAGR / 行业 TAM）
6. **同业对比**（不要假设"#1 地位"——验证 CoreWeave / 其他对手营收）

**禁止行为**：
- ❌ "我以为 X 公司 mNAV 是 Y" → 必须 search 验证
- ❌ "BTC 长期 CAGR 估 15%" → 必须用主流共识
- ❌ "Nebius 是 Neocloud #1" → 必须验证（实际 CoreWeave 是 4x 规模）

**为什么强制**：v2 时代依赖记忆做了 7 次错误判断（详见末尾 v3 校准案例）。Web search 一次成本 < 30 秒，错误一次成本 = 用户信任 - 1。

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### 01 · 事实锚定（Fact Anchor）
锁定分析日期，输入只允许那天之前的**公开信息**：
- 最新季报 / 年报 / 招股书
- 官方指引与 press release
- 合同披露（SEC 6-K/8-K / 港交所公告 / 巨潮资讯）
- 主流券商研报

不允许传闻、未确认新闻、任何"预测"作为输入（预测只能在 step 05-06 里出现）。

### 02 · 十倍基因体检（10x DNA Check）

对照 5 项核心基因做差距扫描：

| 维度 | 10 倍股该有的表现 | 评级 |
|---|---|---|
| 规模化杠杆 | 软件边际成本 ≈ 0 | red / yellow / green |
| 网络/平台效应 | 用户越多越值钱 | red / yellow / green |
| 数据/资产壁垒 | 独占数据、IP、规模 | red / yellow / green |
| 定价权 | 毛利 60%+ 可持续 | red / yellow / green |
| 再投资空间 | 高 ROIC × TAM 足够大 | red / yellow / green |

### 03 · 合同积压量化（Revenue Floor）
把已签长期合同、战略入股、产能路径图转化为**未来 3-5 年收入地板**。
公式：`合同总额 / 合同年限 = 年均收入地板`

### 04 · 竞品横向对照（Peer Benchmark）
选同赛道最强对手做指标对齐，8 维对比 + **雷达图**可视化（收入规模/增长/盈利/Nvidia 绑定/主权定位/资产负债表/客户分散度/软件栈）。

### 05 · 双时间轴情景推演（5Y + 10Y Scenarios）
构建 **3-4 档情景**，每档同时推到 5 年和 10 年两个时点，显式标概率（加总 = 100%）。

### 06 · 双时间轴加权期望（Weighted Expectation）

```
E[Mcap_5Y]  = Σ Pᵢ × 5Y_Midᵢ
E[Mcap_10Y] = Σ Pᵢ × 10Y_Midᵢ

Multiplier_5Y / 10Y  = E[Mcap] / Current
CAGR_5Y  = Multiplier_5Y ^(1/5)  − 1
CAGR_10Y = Multiplier_10Y ^(1/10) − 1
```

真 10-bagger：5Y 3-4x + 10Y 10x+；假命中：5Y 8x + 10Y 9x+；估值陷阱：5Y 2x + 10Y 3x。

### 07 · 观察指标清单（Tracking Signals）
输出 **5 项季度级可追踪指标**，每项给 10x 轨迹 / 基线 / 落后 三种信号值。

### 08 · Track Record 锁定（Forward Assumptions）✧
写完报告不是结束，而是**校准循环的开始**。每份报告锁定 **4-6 条带目标日期的可验证命题**（例："Brukinsa 2026 销售 ≥$5B"），3/6/12 月后回看，建立分析师自我命中率。连续 3 份报告命中率 <40% → 系统性校准问题，暂停新报告。

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## 25 个完整模块（顶级投研报告所需）

按字母分组。**✦ 第一次大升级加入**；**✧ 本次迭代（v2）加入**。

### A · 公司全景
- **A1** 沿革 · 商业模式 · 营收构成
- **A2** 创始人 · 团队 · 股权结构 + **关键人风险表** ✦（4+ 关键人 × 离职概率 × 影响 × 缓释）
- **A3** 管理层资本配置评分 ✧（ROIIC / 回购节奏 / 股息政策 / M&A 命中率 四项 1-5 分打分 + 综合 A-D 等级）

### B · 事实与财务
- **B1** 关键事实锚点
- **B2** 营收与 CapEx 轨迹
- **B3** 盈利能力（损益表 · 利润率演进 · 里程碑 · 单位经济 · FCF）
- **B4** 现金流三张表 ✦（OCF / ICF / FCF / FreeCashFlow 逐年数据 + Cash Conversion Ratio + 现金流关键风险）

### C · 护城河
- **C1** 核心竞争优势（带外部证据）
- **C2** 结构性劣势
- **C2b** 空头剧本 Bear Playbook ✦（悲观情景的完整 ruin 时间线 × 6 步 × 识别信号 × 退出触发器）

### D · 机会
- **D1** 短期催化剂日历（3-18 个月，方向 / 概率 / 幅度）
- **D2** 长期增长驱动（3-10 年）

### E · 风险
- **E1** 分类风险矩阵（7 大类 × 严重度 × 缓释）

### F · 竞争
- **F1** 多空快速简报
- **F1b** 赛道 TAM + 市占率演进 ✦（6 个时间点 × 总 TAM / 子赛道 / 公司营收 / 市占率；对数坐标柱图 + 市占率折线图 + 10x 所需市占门槛线）
- **F2** 竞争格局（全景对照表 + 8 维雷达图 ✦ + 市场份额饼图 + Win-Loss 场景）
- **F2b** vs 头号对手深度对照
- **F3** 十倍基因差距扫描

### G · 情景与估值
- **G1** 双时间轴情景推演
- **G2** 双时间轴加权期望
- **G2b** 下行风险量化 ✦（情景标准差、Sharpe-like、P(5Y 亏 30%+)、最大回撤估计、下行/上行比）
- **G3** 估值框架（多口径 + SOTP）
- **G3b** 历史估值分位 ✦（季度 forward EV/Sales 折线图 + 当前百分位 + cheap/fair/rich 判定）
- **G4** Watchlist · 季度跟踪
- **G5** 敏感度 · Tornado 图 ✦（7 变量 × ±1σ 扰动对 10Y 期望市值的影响，按敏感度排序的水平双向柱图 + 最敏感三变量结论）
- **G6** 共识 vs 指引 Gap ✧（管理层指引 / 卖方共识 / 本分析假设 三列对比；gap >15% 时红标警报；业绩爆雷先行指标）
- **G7** 对照组策略 ✧（与 SPY / QQQ / 60-40 / 10Y 国债被动组合对比，回答"是否真的值得单选"）

### H · 决策
- **H1** 结构化投资建议（评级 / 仓位 / 加仓区 / 止损 / 关键假设 / **仓位推导公式 Kelly** ✦）
- **H2** 组合相关性 · 对冲 ✦（与 7+ 参考资产的 Beta + 相关系数 + 对冲价值评级 + 建议组合）
- **H3** Track Record 机制 ✧（锁定 4-6 条关键可验证假设 + 目标日期 + 当前状态 pending/hit/miss；3/6/12 个月后回看建立自我校准数据）

### 附加
- 子公司期权价值 SOTP
- 分析师共识目标价 + 条形图 + 当前股价水平线

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## 输出格式

### 快速版本（一轮对话）
- 当前股价 + 市值 + anchor date
- 5Y 加权期望 + 10Y 加权期望 + **5Y 情景标准差**
- 3-4 档情景 + 概率
- **最敏感三变量**（from G5 sensitivity）
- **P(5Y 亏损 30%+)**（from G2b downside）
- 一句话评级 + **Kelly 推导的仓位**
- 关键风险（3 条）

### 完整版本（25+ 模块）
按 `CompanyDetail` 接口填充（参考 coin 项目 `src/types/company.ts`）。

**结构化数据要包含**：
- 7 步 × 各自数据
- 25+ 模块 × 各自填充字段
- Chart.js 可视化数据（营收轨迹 · 利润率演进 · 情景概率 · 双时间轴对比 · TAM 增长 · 市占率轨迹 · 8 维雷达 · 历史估值 · Tornado · 分析师目标价）
- 数据 anchor date

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## 市场差异（US / A 股 / HK）

### 🇺🇸 美股

| 项 | 说明 |
|---|---|
| Ticker | `NASDAQ:XXX` / `NYSE:XXX` |
| 数据源 | SEC EDGAR、Yahoo Finance、Seeking Alpha、券商研报（Goldman / MS / Morgan） |
| 货币 | USD |
| 对标池 | SaaS 巨头、Mag 7、大市值科技股 |
| 特殊规则 | Regulation FD、季报会议、SEC 6-K/8-K 披露 |

### 🇨🇳 A 股

| 项 | 说明 |
|---|---|
| Ticker | `SH:600XXX`（上交所）/ `SZ:000XXX`（深交所）/ `SZ:300XXX`（创业板）/ `SH:688XXX`（科创板）/ `BJ:8XXXXX`（北交所） |
| 数据源 | 巨潮资讯（cninfo）· 东方财富 · 同花顺 · 公司定期报告 |
| 货币 | CNY（元 / 万元 / 亿元） |
| 对标池 | 白马龙头、行业 TOP3 |
| 特殊规则 | 证监会政策窗口、定增 / 限售股解禁、机构持仓披露、A 股涨跌停限制 |

### 🇭🇰 港股

| 项 | 说明 |
|---|---|
| Ticker | `HK:XXXXX`（5 位数，前导零保留） |
| 数据源 | 港交所披露易（hkex.com.hk）· 阿思达克 · 富途 |
| 货币 | HKD（港元） |
| 对标池 | 中概股、H 股 + 红筹、港股通标的 |
| 特殊规则 | 南下资金、互联互通额度、H-A 溢价、同股不同权（WVR）结构 |

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## 公司名称中文化约定

有公认中文名的英文公司，**正文中统一用中文**（Ticker 保留英文）：

| 英文 | 中文 |
|---|---|
| Nvidia | 英伟达 |
| Microsoft | 微软 |
| Oracle | 甲骨文 |
| TSMC | 台积电 |
| Tesla | 特斯拉 |
| Amazon | 亚马逊 |
| Google Cloud | 谷歌云 |

**保留英文**的情况：
- 品牌简写：Meta / Google / Apple
- 无通用中文名：SpaceX / Stripe / Palantir / CoreWeave / Lambda / Crusoe
- 产品缩写：AWS / Azure / GCP / CUDA / GB300
- Ticker：NASDAQ:NVDA / NASDAQ:MSFT 等

**中文排版**：中文名与中文字之间不要有空格（"英伟达持股" 不是 "英伟达 持股"）；与英文/数字之间保留空格（"英伟达 GTM"）。

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## 关键量化公式速查

### 1. 加权期望值
```
E[Mcap] = Σ Pᵢ × Midᵢ
Multiplier = E[Mcap] / Current
CAGR = Multiplier^(1/n) − 1
```

### 2. Kelly 公式（保守版，用 1/2 Kelly）
```
f* = (期望回报率 − 无风险利率) / 方差 × 0.5
```
输入：期望 CAGR · 无风险利率（10Y 国债）· 情景标准差。

### 3. 情景标准差（下行风险量化）
```
σ = √(Σ Pᵢ × (Midᵢ − E[Mcap])²)
Sharpe-like = (E[Mcap] − Current) / σ
```

### 4. 敏感度扰动
每个变量独立扰动 ±1σ，其余变量保持基准，计算对 E[Mcap_10Y] 的影响，按 |max(down, up)| 排序。

### 5. 超额回报 vs 被动组合
```
超额 CAGR = 本公司 CAGR - 被动组合基线 CAGR
基线：60% SPY (10%) + 40% 10Y 国债 (4.5%) ≈ 7.8% CAGR

判定：
- 超额 > 5%：justifies 3-5% 单股仓位（yes）
- 超额 2-5%：边缘，仓位 ≤ 3%（marginal）
- 超额 < 2%：直接买 ETF（no）
```

### 6. Track Record 命中率
```
命中率 = hits / (hits + misses + partial × 0.5)

标注：未到目标日期的记为 pending，不计入分母
连续 3 份报告命中率 < 40% → 系统性校准问题，暂停新报告
```

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## 实现参考

- **类型定义**：coin 项目 `src/types/company.ts` 的 `CompanyDetail` 接口（60+ 字段，TS 严格模式约束）
- **数据模板**：coin 项目 `src/data/nebius.ts`（~970 行完整示例，可直接抄）
- **可视化模板**：coin 项目 `src/views/CompanyView.vue`（Vue 3 + Chart.js，含雷达/折线/双向柱图/环形图）
- **生产示例**：https://coin.puliot.com/company/nebius

### 新增一家公司到 coin 项目

1. 复制 `src/data/nebius.ts` → `src/data/<id>.ts`，按 `CompanyDetail` 接口填（TS 会强制检查每个字段）
2. `src/data/companies.ts` 的 `companyRegistry` 和 `companies` 各加一行（含 market + currency 字段）
3. `git push` → GitHub Actions 自动部署上线

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## 加密 / 高 β 标的特殊处理 ★（v3 新增）

针对 MSTR / BMNR / SBET 等"加密财库股"或类似 mNAV 飞轮型标的：

### A. mNAV 折价拆解（不要简单假设回归）

```
mNAV 折价来源 = 治理折扣 + 流动性折扣 + 赢家通吃折扣 + 真实低估
```

| 折扣类型 | 典型大小 | 是否会消失 |
|---|---|---|
| **治理折扣**（CEO 兼职 / 关键人风险）| 10-15% | **不会消失（结构性）** |
| **流动性折扣**（小盘 / NASDAQ < $5）| 5-10% | 仅在做大后消失 |
| **赢家通吃折扣**（vs 行业龙头）| 5-10% | 不会消失，反而扩大 |
| **真实低估**（市场情绪 / 短期错配）| 0-15% | **会回归** |

**示例**：SBET mNAV 0.74x（折价 25%）：
- 治理 12%（Lubin 兼职 ConsenSys）
- 流动性 7%（NASDAQ 小盘 nano-cap）
- 赢家通吃 8%（vs BMNR）
- 合计 25% = **结构性合理定价**，不是市场错误

→ **mNAV 长期均值预计 0.85x（不会回到 1.0x）**

### B. 加密资产长期 CAGR 主流共识（不拍脑袋）

| 资产 | 主流共识 10Y CAGR | 来源 |
|---|---|---|
| **BTC** | **25-40%** | 历史 84%（10Y）/ ARK 40% / 摩根 25% / Cathie Wood 30% |
| **ETH** | **30-37%** | 历史自 2019 161% / VanEck 2030 $22K = 37.8% / Bitwise $14K = 25% |
| **Stablecoin** | 5-10%（usage 增长，不是币价）| GENIUS Act 后预期 |

**禁止用 BTC 15% / ETH 18% "保守假设"**——会系统性低估所有币股 +20pp。

### C. vs ETF 基准用加权 multiplier（不用固定 CAGR）

错误：
```
MSTR 加权 BTC 28% 算自己 = 35.3% CAGR
IBIT 用固定 18% = 错（BTC 牛市/基线情景占 55% 权重）
→ MSTR vs IBIT = 35.3% - 18% = +17.3pp（虚高）
```

正确：
```
IBIT 加权 multiplier:
  0.15 × 28.9 + 0.40 × 12.0 + 0.30 × 3.11 + 0.12 × 1.0 + 0.03 × 0.349 = 10.2x
  → CAGR 26.1%

MSTR 加权 multiplier = 20.4x → CAGR 35.3%
MSTR vs IBIT = 35.3 - 26.1 = +9.2pp（真实）
```

### D. 飞轮加速度递减

mNAV 飞轮的 BTC/ETH per share 增厚速度**会随规模递减**：
- 早期（市值 < $1B）：CAGR 50%+（高 mNAV + 小盘易增发）
- 中期（市值 $5-20B）：CAGR 20-30%（mNAV 接近 1）
- 后期（市值 > $50B）：CAGR 10-15%（流通股已大）

**不要**用早期 6 年 +200%/年外推 10 年——会过度高估。

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## 反弹陷阱识别 ★（v3 新增）

**1 年涨幅 +50%+ 的标的需要重新审视估值起点**——这是 Intel / Nebius / Sungrow 三次校准的同源教训。

### 典型反弹陷阱案例

| 标的 | 1Y 涨幅 | 起点市值 | 修正前 vs 被动 | 修正后 vs 被动 |
|---|---|---|---|---|
| Intel | +449% | $551B | (-) | -7.3pp（bearish）|
| Nebius | +630% | $46B | +16.0pp | +9.1pp |
| Sungrow | +64% | ¥2,848 亿 | +9.3pp | -0.8pp |

### 反弹陷阱检测公式

```
反弹陷阱风险 = max(
  (当前股价 / 12月前股价 - 1) × 0.3,   // 涨幅
  (当前 PE / 5Y 历史中位 - 1) × 0.5,    // 估值
  (当前 mNAV / 1Y 平均 - 1) × 0.4       // 加密标的
)

如果 > 0.5：需要 down-bias 期望 5-10pp
如果 > 1.0：需要 down-bias 期望 10-15pp
```

### 反弹陷阱处理步骤

1. **先确认起点市值**（不用 12 月前的）
2. **重新算 forward PE / PS**：当前估值已透支多少年增长？
3. **下调超牛 / 基线情景的市值上限**：1Y +500% 后，未来 10Y 再 +500% 几何上极难
4. **强调"等回调"建仓区间**：不在反弹完成后追高，等估值合理化

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## v3 校准案例库 ★（避免重复犯错）

7 个具体错误模式 + 可执行教训 → 见 [calibration-cases.md](./calibration-cases.md)

每份新分析前**必须**对照该文件末尾的"自查清单"（6 项）。任一条 ❌ → 不要发布，先 search。

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## 用户质疑机制 ★（v3 新增）

**用户的质疑是分析师质量的最后防线**。

如果用户问：
- "你确定吗" → 立刻 web search 核实，不要 defensive
- "为什么 X 这么高/低" → 检查是否过时数据 / 拍脑袋假设
- "其它类似标的要不要更新" → 大概率所有同类标的都需要重新 search

**反 pattern**：用户连续 3 次质疑同类问题 → 系统性方法论错误 → 暂停新分析 + 全面校准

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## 禁用列表

任何时候都不要做：
- 推荐股票、说"建议买入"、建议具体仓位（要给公式和情景分布，让用户自己决定）
- 不加 disclaimer（必须附"本分析不构成投资建议"）
- 使用 technical indicator 买卖信号（MACD / RSI / 布林带等）
- 预测下周 / 下月股价（只做 5Y / 10Y 概率分布）
- 把公式里的主观概率说成"客观数据"（情景概率本质是主观判断，要显式声明）
- ★ **不查证用记忆数据做"自信判断"**（v3 新增 · 7 次错误同源根因）
- ★ **vs ETF / 被动组合用不一致基准假设**（双重标准 = 系统性高估超额）
- ★ **涨幅 +50%+ 标的不重新 down-bias**（反弹陷阱）