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type: atom
tags: [方法论, 工作流, AI协作]
created: 2026-07-29
status: verified
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# 先过滤再分析

## 场景
开始任何分析工作前，你有一堆原始数据/候选标的/信息源。

## 怎么做
1. 第一步永远是**排除**，不是筛选
2. 建立黑名单（明确知道不要什么）
3. 排除完之后，在剩下的池子里做分析
4. 过滤规则要写死到代码/流程里，不是靠记忆

## A股实战案例
- 白酒19只全量拉黑（政策周期+库存周期+消费降级三重压制）
- 科创板/创业板过滤（±20%涨跌停、散户少、易被操纵）
- 结果是：候选池从5000+缩到2000+，噪音大幅降低

## 为什么有效
人的注意力有限。在垃圾堆里找金子不如先把垃圾扔掉再找。这不是"错过机会"——能被一个简单规则过滤掉的，不是你的机会。

## 关联
- [[backtest-lessons]] — 回测里验证过滤规则的价值
- [[stop-asking-start-doing]] — 不要在确认上浪费时间
MDEOF

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