P2B-C5 · 你自己写一个 thesis¶
核心一句话
写出来才叫学会 — 6 个月后你会有你自己的 thesis library, 比任何 KOL 推荐都值钱。
Layer 2 · 看一只票 — 学完产业, 现在落地到一只票
L2-C5 (共 5 章, 最后 1 章). 学完这一章, 你有一个可执行的模板 + 周/月/季 review 节奏, 24 小时内能 ship 第一个自己的 thesis。
1. 问题: 前 4 章都是看别人的框架, 不写不变成你的¶
C1-C4 你跟着:
但是…3 天后这些全忘。原因:
- 没有你自己的存档 → 想复习找不到
- 没有review 节奏 → thesis 一周后过期你不知道
- 没有自己的 ticker library → 你只对 NVDA 有感觉, 别的票还是 0
写出来才叫学会. 这一章给你: 完整模板 + 5 项 self-check + 周月度节奏 + 6 个月路线图.
2. 解决方案: 完整 thesis 模板 + review 节奏 + library 累积¶
完整 thesis 模板 (复制使用)¶
存成 1 个 markdown 文件 (e.g. ~/thesis/NVDA_2026-05-19.md):
# Thesis: NVDA
created: 2026-05-19
last_reviewed: 2026-05-19
my_position: starter / core / full / hedge / pass
my_time_horizon: 3-12 months
# ===== Layer 2 主线 (C2 4 维) =====
view: bull # bull / bear / neutral / watching
confidence: medium # high / medium / low
core_thesis: |
1-3 句话核心 view (能不能 1 分钟跟朋友解释清楚?)
# WHAT 维
supports:
- 具体证据 1 (有数字 / 有出处)
- 具体证据 2
- 具体证据 3
# RISKS 维
red_flags:
- text: 风险 1
trigger: 如果观察到什么, 此 risk 触发
- text: 风险 2
trigger: ...
# SO WHAT 维
catalysts_90d:
- date: 2026-05-20
event: Q1 FY27 财报
look_for: revenue >$43B, gross margin >74%, FY27 guide >$200B
price_outlook:
current: $225.32
base_90d: $215-235
bull_90d: $245-260 (if Q1 财报超预期)
bear_90d: $190-205 (if Q1 miss OR 三星罢工冲击)
# ===== Layer 3 多视角 (RISKS 强化) =====
multi_pm:
value_pm: hold/pass (估值贵 PE 30x 但 ROE 100%+ 史无前例)
growth_pm: bull/add (TAM AI capex $725B+, NVDA 核心受益)
macro_pm: bull/volatile (long-duration AI 票 + Fed 鹰派环境)
my_takeaway: 长期 bull, 短期 volatile, 不加仓 (基于 3 PM 共识)
anti_thesis:
core: Hyperscaler $725B capex 是周期顶 over-investment
mechanism: GenAI ROI 不及预期 → MSFT/GOOGL 下调 capex → NVDA 库存+估值双 contraction
invalidation_triggers:
- MSFT 或 GOOGL FY27 capex guide < 10% YoY
- Rubin 平台 delay 到 H2 2027
strongest_advocate: SemiAnalysis (Dylan Patel) - 偶尔写此 angle
macro_overlay: |
当前 regime mixed, near-term neutral. Fed 鹰派压制估值但流动性改善 offset.
→ 不变 NVDA bull thesis, 但短期 volatility 容忍度需要
technical_overlay: |
trend=uptrend, ADX 30.9 (强), RSI 61.7 (中性), 价格 $225 接近 BB 上轨.
→ 不该追高, 等回踩 $215-220 (20d SMA) 加仓
# ===== Action =====
action:
position_size: starter (3-5% of portfolio)
entry: $215-218 (现价 $225 等回调)
exit: $245-260 (Bull case) or 跌破 $200 (止损)
rebalance_trigger:
- Q1 财报后 thesis 大变
- 任一 invalidation_trigger 发生
# ===== Review schedule =====
next_review: 2026-05-27 (1 周)
review_cycle: 周度 (financial 数据更新), 月度 (full thesis review)
3. 工作原理: 5 项 self-check + 3 个 review cadence¶
5 项 self-check (draft 完成前必过)¶
[ ] core_thesis 我能 1 分钟跟朋友解释清楚吗?
[ ] 每个 support 都有具体数字 + 出处吗 (不是 "AI 是未来" 这种空话)?
[ ] 每个 red_flag 都有可观察 trigger 吗?
[ ] 90 天内至少 1 个 catalyst 吗?
[ ] anti_thesis 我能 explicit 说出反方最强论点 + invalidation_triggers 吗?
5 个全 yes → ship. 任一 no → 回去补.
3 个 review cadence¶
周度 review (每周日, 10 分钟 / 票)¶
- 检查 support: 还都成立吗? 有新数据 strengthen 或 weaken?
- 检查 red_flag triggers: 任一触发了吗?
- 检查 catalyst progress: 距离触发日多远? Look-for 数字有 leak 吗?
- 检查 price_outlook: 价格走到哪 (base/bull/bear)?
- 更新 last_reviewed 字段.
任一重大变化 → 触发月度 review (重写 thesis).
月度 review (每月 1 号, 1 hr / 票)¶
- 重写 core_thesis 1-2 句 (不变就维持)
- 重写 supports (老 supports 失效就移除, 新 evidence 加入)
- 重写 red_flags (触发的标 resolved, 新 risk 加)
- 下个月 catalyst (最重要 1-3 个事件)
- 更新 price_outlook (基于新 quarterly data)
- 决定 position adjustment: 加 / 减 / 不变
90 天复盘 (每季度) — 最重要¶
看你 90 天前 thesis 对不对:
| 90d 前 | 当前 | 怎么解读 |
|---|---|---|
| Bull, price up 15% | 现 bull, price still up | thesis 跟价格一致, ✅ |
| Bull, price down 10% | 现 bull, 但有 1-2 supports 失效 | thesis 部分错了但有支撑, partial credit |
| Bull, price down 20%+ | 现 neutral/bear | thesis 错了, 学到什么? |
| Bear, price up 20%+ | 现 watching | bear 错过, 反方 evidence 是什么? |
关键: 不是看价格对不对, 是看 thesis 整体方向 + supports/red_flags 是否被 validate.
4. vs C4 你已经会的¶
C4 给你完整循环 1 圈 — 但只是 NVDA, 而且没说怎么维护 5-10 只 thesis 同时.
| 维度 | C4 你能做 | C5 你能多做 |
|---|---|---|
| 1 只票 1 圈循环 | ✓ | ✓ |
| 模板可复用 5-10 票 | ✗ | ✓ (yaml 模板) |
| 自己 library 存档 | ✗ | ✓ (markdown 文件夹) |
| review 节奏 | ✗ | ✓ (周/月/季) |
| 90 天复盘机制 | ✗ | ✓ (最重要) |
| ship/no-ship 判定 | ✗ | ✓ (5 项 self-check) |
C5 是从单票循环到 library 系统. 没这个, 6 个月后你 thesis 全过期没人 review.
5. 试一下: 24 小时内 ship 第一个自己的 thesis¶
任务:
- 挑 ticker (你最熟的行业, 推荐你工作 / 兴趣相关的 1 只 — 不挑 NVDA, 这样跟 C4 不重复)
- 复制完整模板 (见 §2) → 存成
~/thesis/<TICKER>_<date>.md - 走 C1 → C4 串一遍:
- C1 30 字 1 句话 → core_thesis 种子
- C2 4 维 yaml → 填 view/supports/red_flags/catalysts/price_outlook
- C3 术语 → 确保 supports / red_flags 有真数字
- C4 KPI predictions → 至少 3 个 + verify_at 日期
- 跑 5 项 self-check (全 yes 才 ship)
- 加进日历 —
next_review: <一周后>
Ship 标准:
- 5 项 self-check 全 yes
- 文件 ≤ 200 行 (太长说明你没 distill)
- 你能在咖啡杯前 (没翻笔记) 跟朋友讲清楚 view + 1 个 support + 1 个 red_flag
24 小时内做不到 → 回去 C1-C4 找哪步漏了.
6. 接下来 (Layer 2 终, Layer 3 始)¶
恭喜, 你完成了 Layer 2 看一只票 全 5 章.
你现在:
- 有 1 个自己写的 thesis (单票闭环 ✓)
- 有完整 yaml 模板 (可复用 5-10 票)
- 有周 / 月 / 季 review 节奏
但你 thesis 全是单视角 — 你 1 个人在 echo chamber 里转. 万一你 systematically 错呢?
→ 真实分析流程 教你:
- 8 心智模型 / 50 mental models library
- Value / Growth / Macro 3 PM 视角自动跑你 thesis
- anti-thesis (强迫反方论点)
- macro + technical overlay
Layer 3 = 给你 thesis 装 3 个独立审稿人.
7. 深入 (optional): 不要做的事 + 工具推荐 + 6 个月后画像¶
点开看 4 个 anti-pattern + 工具栈 + 时间线
❌ 4 个不要做的事¶
| 反模式 | 为什么不 |
|---|---|
| 每天 review | 太频繁, 会被 noise 带跑. 周度足够 |
| 基于价格波动改 thesis | 价格变 5% 不该让你换 view. 是 thesis 应该改价格, 不是反过来 |
| 看 Twitter 立刻加 thesis support | 信息密度太低, 先 verify (找 transcript / 13F / 公司 IR 原始文档) |
| 抄别人 thesis | 你的 review 节奏跟别人不同, 抄的 thesis 你 read 不熟, 一跌就慌 |
🛠 工具推荐 (够用版, 不需要付费)¶
- 存储: Obsidian / Notion / git folder (我推荐 git folder — 你之后可以 diff thesis 演变)
- financial data: Yahoo Finance (免费足够)
- 新闻: SeekingAlpha (免费 tier) / Bloomberg (paywall) / WSJ
- 深度: SemiAnalysis (付费, 但 freebie 也多) / Stratechery / Motley Fool Transcripts (完全免费!)
- alert: IFTTT / Zapier 监控 RSS + ticker 价格
付费 (Bloomberg / FactSet) 不必要. 入门 6 个月只用免费 source 已经超过 90% retail.
📅 6 个月后你应该有什么¶
| 时间 | 应有 |
|---|---|
| 1 周 | 1 个自己写的 thesis (C5 任务) |
| 1 月 | 3-5 个 thesis + 1 次月度 review 经验 |
| 3 月 | 5-10 个 active thesis + 第 1 次 90 天复盘 (看哪个对哪个错) |
| 6 月 | 5-10 个 active thesis + 每个至少 review 6 次 + 2-3 个 90d 复盘 |
这是你自己的 thesis library — 6 个月后你不再需要任何 KOL 推荐, 因为你知道你 thesis 的所有细节 + 你的判断 record (哪类 thesis 你对, 哪类你错).
这就是 Layer 2 的终点. Layer 3-5 是放大器, 但 library 本身才是核心资产.
🎉 完成 Layer 2 — 持续 build 你的 thesis library, 1 年后回头看会很惊讶你成长多少.