我们看到了什么
保留当时真实可见的信息与市场语境。
精选案例库
把市场决策
保存为可复盘的案例
案例因逻辑质量、决策路径、人机协同、验证价值与学习价值进入案例库，而不是仅仅因为获得了较高收益。
3 个精选案例经过人工确认收益率不是主角
案例原则
每个案例都回答三个核心问题
我们如何决策
记录开盘侧判断，以及已核实证据变化后判断如何调整。
市场如何验证
追加可观察的市场证据，不根据结果改写原始决定。
01
精选案例INTC
2026年9月16日 → 9月21日
AI谨慎观察 → 人工发现机会 → 人工引导后续确认
01
我们看到了什么
9月16日，AI捕捉到 INTC 与 SK hynix 的事件叙事，但只维持 C 级谨慎观察，并没有把它评为当天最佳机会。专业投资者从国与国之间产业协同的大叙事中，识别出了系统尚未充分定价的更高等级机会。
02
我们如何决策
凭借专业经验，人工判断这不只是一次短期事件交易。在利率靴子即将落地的宏观窗口中，它同时提供了较好的趋势介入条件，因此人工放大了决策级别和计划持有周期。
03
市场如何验证
9月21日，人工主动引入 MUSE 作为后续驱动，用它进一步确认 CPU 需求叙事，并确认了加仓机会。
02
精选案例DELL
2026年9月2日 → 9月10日
预期差 → 证据强化 → 趋势逻辑升级
01
我们看到了什么
预期差与持续改善的行业反馈。
02
我们如何决策
9月2日介入；9月10日获得进一步确认后，升级为更强的持续趋势跟踪逻辑。
03
市场如何验证
后续证据持续强化原始判断。
03
精选案例MRNA
2026年8月19日
重大催化 → 快速重定价 → 不做无依据的重新介入
01
我们看到了什么
重大事件催化带来了快速重定价机会。
02
我们如何决策
快速介入，并在当日大幅重定价后止盈。
03
市场如何验证
此后没有出现足够的新强化信号，因此没有重新介入。
入库标准
学习价值优先于收益标题
案例库只发布经过核实的案例叙事。缺失的对话、市场数据或验证细节，不会根据后续价格反向补写。
1逻辑代表性2决策路径代表性3人机协同价值4结果验证价值5学习与复盘价值