Récemment, je voyais souvent @aleabitoreddit dans mon fil d'actualité, qui annonçait un rendement de 4502 % sur ses investissements cette année — multipliant son capital par plus de 45.
Le chiffre est impressionnant, mais ce qui m'a surtout intrigué, c'est que sa logique n'a rien de complexe. Des gens ordinaires peuvent même tenter de la reproduire en utilisant des outils d'IA domestiques, sans dépendre de GPT.
J'ai pris le temps de décortiquer sa méthode et j'ai organisé la logique centrale ainsi que les étapes opérationnelles pour les partager avec vous.
Logique centrale : ne pas courir après les tendances, mais trouver les « goulots d'étranglement »
La plupart des gens achètent des actions en regardant ce qui monte ou en se ruant sur les secteurs chauds dès qu'un influenceur en parle. Résultat : ils entrent souvent quand les prix sont déjà gonflés par les institutions.
La méthode de Serenity est l'inverse.
Elle ne court pas après le vent ; elle cherche le « goulot » du vent — le maillon d'une industrie qui est le plus sujet à une pénurie, le plus difficile à remplacer, dont l'offre est la plus lente à s'adapter, mais qui est pourtant absolument indispensable.
Par exemple :
Si un secteur explose, la première chose à manquer n'est généralement pas une usine d'assemblage en aval, mais une matière première en amont, un composant clé ou un processus intermédiaire obscur. Ce maillon peut avoir une petite capitalisation boursière et peu de couverture médiatique, mais s'il vient à manquer, toute la chaîne industrielle est bloquée. Trouver cette étape, c'est ce qu'elle appelle « là où se trouve la valeur ».
Trois étapes pratiques : ma méthode de déconstruction
J'ai suivi cette logique moi-même et je l'ai décomposée en trois étapes pour éviter de choisir des actions émotionnellement.
Étape 1 : Déterminer si la tendance macroéconomique est solide.
Ne regardez pas les plus fortes hausses du jour. Trouvez des directions qui devraient progresser dans les prochaines années, comme la robotique IA, la substitution nationale, l'économie de basse altitude, l'encapsulation avancée ou les matériaux clés pour le stockage d'énergie. L'exigence est que la demande soit certaine pour 2 à 3 ans, pas seulement une politique à court terme ou un trimestre de commandes.
Étape 2 : Décomposer l'industrie en une chaîne détaillée.
Une fois qu'un secteur est choisi, ne regardez pas les actions immédiatement. Cartographiez la chaîne industrielle : matières premières en amont, types d'équipements clés, composants intermédiaires, modules, intégration système en aval et applications finales. Vous pouvez utiliser l'IA pour cela, je vous expliquerai plus tard.
Étape 3 : Trouver le « goulot d'étranglement », pas le leader.
C'est l'étape la plus critique. Je me demande à plusieurs reprises :
- Si la demande industrielle explose, qu'est-ce qui manquera en premier ?
- Quel maillon a la barrière technique la plus élevée et est le plus difficile à mettre à l'échelle ?
- Quel maillon est le plus difficile à remplacer pour les clients une fois qu'il est intégré ?
- Quel maillon n'est pas la plus grande entreprise, mais est le plus susceptible d'être le « goulot d'étranglement » ?
En passant par ces questions, on élimine généralement quelques candidats « goulots d'étranglement ». Vous ne voyez plus « ce secteur monte », mais « si ce point est coupé, tous les autres doivent attendre ». Cette valeur est souvent celle que les institutions réalisent tard et qui n'est pas pleinement reflétée dans le cours de l'action.
Comment utiliser les outils d'IA domestiques pour ces étapes
Beaucoup pensent qu'il faut GPT ou Gemini pour l'analyse sectorielle, mais des outils domestiques comme Doubao, Qianwen ou DeepSeek sont parfaitement adaptés si vous posez les bonnes questions. Mon expérience est d'éviter les questions vagues et de les rendre spécifiques et percutantes.
Par exemple, vous pouvez demander étape par étape :
- « Pouvez-vous m'aider à cartographier la chaîne industrielle complète de la [Robotique], des matériaux en amont à l'assemblage en aval, classée par hiérarchie en détail ? »
- « Dans cette chaîne, quels maillons ont les barrières techniques les plus élevées ? Lesquels ont l'expansion de capacité la plus lente ? »
- « Si les commandes de robots augmentent de 10 fois l'année prochaine, quel maillon atteindra un goulot d'étranglement de capacité en premier ? Pourquoi ? »
- « Dans ces maillons de goulot d'étranglement, quelles sont les principales entreprises nationales ? Quelle est leur fidélisation client et leur difficulté de remplacement ? »
Interrogez chaque maillon séparément et creusez avec des questions de suivi.
Je pose les questions à Doubao, DeepSeek et Qianwen séparément et n'extrais que les informations mentionnées par les trois, puis je les vérifie avec des prospectus ou des rapports sectoriels. Cela offre une fiabilité élevée même sans modèles étrangers. Bien que l'IA domestique puisse être légèrement en retard sur la pénétration des chaînes mondiales, cette méthode de vérification croisée comble efficacement l'écart.
Réflexions personnelles
L'essence de cette méthode est de remplacer un état d'esprit de « suivre la foule » par une « réflexion en termes de chaîne industrielle », en utilisant l'IA pour structurer rapidement l'information. Cela ne vous rendra peut-être pas riche du jour au lendemain, mais cela ramène la sélection des actions au point fondamental de « ce qui est vraiment rare ».
Un petit conseil :
Si cela vous intéresse, ne vous précipitez pas pour acheter. Prenez une industrie que vous connaissez bien et posez ces questions à DeepSeek pour voir si vous pouvez trouver des « goulots d'étranglement » que vous aviez ignorés auparavant. Les informations vraiment précieuses sont souvent cachées dans ces maillons négligés.
Enfin
Le contenu ci-dessus est un résumé personnel d'idées d'investissement et ne constitue pas un conseil en investissement. Investir nécessite votre propre jugement. N'hésitez pas à en discuter dans les commentaires et suivez-moi pour plus d'informations.
