
买入一只股票以后,难的才刚开始。看着它随市场涨上去、跌下来,暴涨时高兴一天,转头又会想是不是该卖;暴跌时焦虑起来,是加仓、继续拿着,还是干脆割肉?与此同时,夹杂着情绪的消息和观点不断涌来,当初买入的理由,反而很容易在一天天的涨跌里变得模糊。
我也有过同样的困惑。到了今年,AI 办公工具已经能直接读取文件、查找资料,也能围绕同一项工作接着往下做,我才有机会把过去看持仓的习惯整理成一套系统。
我先从自己已经买入的存储股入手。过去半年积累下来的公司资料、行业数据和观察笔记,正好成了这次尝试的起点。最近一个多月,我让 AI 参与日常跟踪,哪些信息值得长期关注,出现什么变化时需要重新检查当初的持有理由,也随着一次次更新慢慢清楚起来。
随着这套系统逐渐成形,我开始想,能不能把自己的看持仓方法和已经整理下来的存储资料装进一个 skill,让其他人不必先学代码或自己搭一套复杂环境,可以直接给 AI 运行;一旦真有人开始使用,它也会反过来约束我,必须得跟着继续更新和优化。
我把它命名为 flatline。可以点击文末的阅读原文详细了解,在 GitHub 和 Gitee 上都有,搜 "flatline 躺平指数 " 就能找到。
本质上讲,它是一个看盘系统,把一个投资者为什么买某只股票、哪些变化会动摇这个判断,以及变化到什么程度需要提醒写进规则。以后再有新信息,AI 便按这些条件更新日报,告诉人哪里真的变了,哪里只是价格在动,哪里还需要更多证据,辅助人来决策。
真正动手开发这个系统时,我选择了豆包工作任务,它可以读取和处理电脑里的本地文件,把一项较长的工作接着做下去;人不在电脑前,也能通过手机继续查看和处理同一个任务。选择它的理由很实际,截至 2026 年 6 月,豆包在 QuestMobile 统计的国内 AI 原生 App 中用户规模排在第一,很多人本来就在用,不必为了使用 flatline 再换一套高门槛的工具。
我交给豆包的是自己的持仓方法和过去积累的存储资料,豆包则把这些内容落到具体公司、长期观察项和 10 个提醒条件里,又做成可以继续更新的日报和看板,第一版 flatline 就这样搭了起来。
01 把看持仓的方法写进规则
我平时看持仓,会反复问自己五个问题:谁在付钱,赚到的钱够不够,扩张的钱从哪里来,什么外部条件可能把前面的逻辑掐断,最后再看市场资金是不是过度集中、借钱加杠杆买入的力量会不会放大价格波动。
前两个问题看生意能不能继续,第三个看公司有没有钱把生意做大,第四个看外部风险,第五个看市场交易会不会反过来伤到持仓。这五个问题各自都能影响持仓,其中任何一项明显变化,我都要回头看看这只股票还符不符合原来的持有条件。
把这五个问题放到存储产业链,第一步是弄清每家公司究竟靠哪一段业务赚钱。
同样是服务器内存涨价,对做接口芯片的澜起科技,要看芯片出货和收入;对做存储模组和 SSD 的江波龙,还要看涨价能否覆盖采购成本、库存和毛利率怎样变化;对北方华创这样的设备公司,则要等存储厂真的扩产,才可能变成设备订单。
我要求豆包沿着产业链梳理出本次需要跟踪的 15 家公司,再按每家公司靠什么赚钱,选出以后需要长期查看的数据。第一次取到的结果留作以后比较的起点,每项数据多久更新一次、暂时还缺什么,也一并确定下来。

豆包把前面选出的观察项整理成 9 条提案,写清平时看什么、什么情况需要提醒,并附上相应的处理建议,最后由我逐条决定是否采用。股东质押率就是其中一条,它看的是大股东拿了多少股份去借钱;比例太高时,股价下跌可能引发强制卖出,即使公司的生意没有变化,也会给我的持仓增加额外风险。


公司的经营之外,资金安排和外部事件也会单独改变持仓风险。大股东减持达到预先设定的比例,或者可靠信息确认了新的出口限制和客户砍单,我都要重新检查对应的持仓条件;定增和可转债是公司新的筹钱安排,先记录下来,等实际融资和股本发生变化再继续看。
存储是全球生意,海外市场的变化也会影响我第二天怎样看 A 股持仓。四个海外参照标的平均下跌 3% 或其中一只下跌 8%,代表隔夜市场出现明显压力。回到 A 股,股票池单日大跌又跑输半导体指数,表明持仓比行业更弱;主力资金连续 3 日流出,则能看到市场资金在持续卖出。
我后来又补了一条市场过热规则。当这组股票连续 5 个交易日跑赢事先选好的半导体指数,累计多涨 10 个百分点时,豆包会在报告里标出这一状态,我再看这轮热度是多数公司一起走强,还是资金只抱住少数领涨股。
看存储供需,除了产品报价,还可以沿着 AI 服务器的使用端找到一项更高频的数据。AI 服务器既要用 GPU,也要配服务器内存和企业级存储,公开租赁市场又汇集了大量零散的算力需求,对供需变化反应更快。豆包因此把 GPU 时租纳入 flatline 的每次更新,和服务器内存、NAND 等报价放在一起连续观察。
一头看存储产品的价格,一头看下游算力市场的松紧,两边同向变化时,存储供需的线索会更完整;走势出现分化,后面就继续核对订单和收入,判断变化发生在哪一端。豆包会在每次更新中接着记录这些数据,等新的产品报价和公司经营数据出现,就能直接和前面的变化对照。
做完整个项目,豆包工作任务最让我满意的是,它把一项需要反复读取文件、修改规则和更新结果的长任务接住了。15 家公司、10 个提醒条件、日报和看板都沿着同一批材料逐步完成;中途有新的要求,我可以直接在原任务里继续批改,它也会接着已经完成的内容往下做,不需要每次重新解释整套背景。
02 一份报告怎样看清持仓变化
豆包最后做出的页面,把不同信息排得很清楚。打开 8 月 20 日看盘报告,最上面是几个观察日的价格变化,往下是产品报价和公司披露,最后是 10 条规则的当前结果。顺着页面看一遍,我能从 " 市场正在怎样交易 ",一直看到 " 发生的变化是否影响到原先约定的持仓条件 "。

存储是全球生意,隔夜海外市场的转向也会影响我第二天的决策。我事先约定,四个固定的海外标的平均下跌 3%,或其中一只下跌 8%,就提醒我复核隔夜风险。8 月 20 日盘前,四个标的平均跌约 1.4%,最大跌幅约 3.5%。海外股市虽然转弱,仍未碰到这两条提醒线。
8 月 20 日收盘,15 只 A 股核心池变成 8 涨 7 跌,平均微跌 0.14%,成交额比前一天减少约 36%。全池下跌没有延续。前一天需要检查的是 15 只股票共同承受的市场压力;到了 20 日,这 15 只股票的表现已经出现分化,未来要分别看各家公司,判断谁只是在跟着板块波动,谁能走出自己的独立行情。

8 月 18 日,公开算力租赁市场 10 个 H100 报价的时租中位价约为每小时 2.67 美元,近三次记录从 2.43 美元、2.52 美元升到 2.67 美元,一个月上涨约 10%。服务器内存和 DDR5 报价偏强的同时,H100 租金也在上行,未来可以继续核对这种变化有没有传到相关公司的订单和收入。

公司的经营之外,资金怎样使用也会影响持仓条件。兆易创新通过了 10 亿元至 20 亿元的回购注销方案,报告把它放进资金安排。接下来真正需要看的,是实际回购了多少钱、注销了多少股份;每次更新时,豆包会接着核对这两项进度。
在报告最后,豆包把 10 个提醒条件放在一起,当前进度一眼就能看清。已经取得数据的条件当期都没有碰线,不过澜起科技的收入要等中报,主力资金要等数据补齐,市场过热还要再积累几个交易日。综合起来,8 月 20 日已经取得的数据还没有改变原来的持有条件,仍在等待证据的地方也被清楚地留了下来。下一次无论价格、供需、公司经营、资金还是外部约束先碰线,我都会从对应的位置重新检查。
03 结语
接下来,我会在自己的存储持仓里继续使用这一版。随着新的行情、产业数据和公司披露不断进入同一份记录,哪些指标真正帮得上忙、哪些规则还需要调整,会在持续使用中慢慢见分晓;等存储这一版跑得更稳,我再把这套思路带到医药、软件等行业,根据不同公司的生意重新选择数据和判断条件,一点一点增加新的样例。
我给它取名 flatline,借的就是 " 躺平 " 的意思。市场照样会涨跌,持仓照样会让人睡不着;下一次再遇到这种时候,我希望自己先打开这张盘,看清究竟是哪一个条件变了。把需要长期盯着的事情交给 AI,把自己的精力留给真正需要判断的时刻,这就是我想要的那点躺平。
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