Airtable + Wolai：打造量身定制的价值投资系统

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文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。

前言：

我写过几篇有关基于 Airtable 的使用心得的文章（简介、学术科研），在全网的阅读量加起来快达到 10W+ 了，这在某种意义上说明大家对于 Airtable 这样的新型工具抱有非常高的热情与期待，这也促使我更进一步地思考了 Airtable 的一些适用场景，并对此有了更加深入的一些理解。在本文中将借助「股票管理系统」这样一个场景，大家分享在复杂数据应用场景下 Airtable 是如何有效解决相关的痛点问题。

此外，我在这个系统又引入了一个新的双向链接笔记软件 Wolai，用于记录和聚合相关研究资料。个人认为，Airtable + Wolai 的双剑合璧，非常完美地解决了我在「价值投资」这个场景下对信息的记录、整合的核心需求。

内心 OS：最近和 Airtable 相关的文章写的有点勤快，都不像本咕咕了。

差不多从前年开始研究中国股市，到现在也快 2 年了，虽然自己还是棵绿油油的韭菜，但是和两年前的自己相比已经有了长足的进步。趁着毕业前的最后一点时间，我利用 Airtable + Wolai 重新梳理和构建了我自己的价值投资研究系统，同时在这个过程中对双向链接、Airtable 又有了一些心得感悟，遂写出来做个记录和分享，希望也可以抛砖引玉。

前情提要

未来中国股市的黄金十年

就像在十年、二十年前有人看好房地产一样，从前年了解和关注中国股市开始，我就坚信未来十年是中国股市的黄金十年，也有不少专家学者、媒体资料也持有相似意见。在这样的市场背景下，我觉得提升自己关于中国 A 股的敏锐程度，是在下一个十年内实现个人财富快速增值非常重要的一环。

毕竟只有真正深刻理解了二级市场投资中的原理、规律，我们才有可能在这变化无常的股票市场中穿越牛熊，成为时间的朋友。否则只会如同近期诸多恐慌的基民一般，沦为资本的韭菜。

城哥的《价值投资互帮互助社群》

为此提高自己的研究能力，我花费了「重金」加入了城哥的《价值投资互帮互助社群》。

《价值投资互帮互助社群》是由私募基金经理叶城创办的一个以深度价值投资为目标的知识星球社群，在社群里城哥会分享自己团队对行业和个股基本面的研究、讨论，然后大家会针对某些公司针对性的进行讨论和交流研究。

城哥这个社群让我非常钦佩的一点是，他并没有为了所谓的「入圈费」，随意开放知识星球的进入资格。而是选择采用一个长达 3 年的封闭期（除非中间市场出现大范围低估，否则不开启）来更好地深度践行价值投资的理念。这样就避免为了照顾新加入的同学去做大量的解释工作，或是影响原有的投资计划。无论是对他本人还是对我们这些已经在圈子里的成员，都是一个很好的举措。

而在这两年多学习过程中，我逐渐知道了不同行业、公司的估值逻辑，了解了PE、CPS、ROE 等等估值指标，在去年也赚到了三倍于入圈学费的收益，也算是慢慢了解到价值投资的理念和践行方法。

PS：没有安利的意思，只是交代一下背景（而且就算你们想加估计现在也加不了）。

我遇到的问题？

然而，在学习过程中，由于大多数时候是被动接受信息，这就导致我在知识的接受和消化上存在一定阻碍，进而影响到了我的投资行为，这也是导致我去年最终收益率没有那么高的重要原因。我简单总结包含三个方面：

• 信息过于碎片化；
• 股票和行业研究非常多；
• 容易错过买点。

信息过于碎片化

股市投资是非常看重基本盘研究和市场研究的，非常依赖信息的实时性和有效性。虽然城哥作为专业负责的私募基金经理，会实时在圈子里更新相关标的最新的资料，但是限于知识星球的信息呈现方式，每次更新的资料非常碎片化，可能一条更新信息中包含了若干行业和若干公司，如下图所示这种：

这样一来，所有论坛、贴吧存在的问题在这个场景下也凸显得淋漓尽致：

• 信息密度高：如图所示，一段话里可能包含一个行业的整体研究，包含一堆重要公司的点评，如此高能的信息密度，借助语雀这样的传统知识记录工具是非常难以消化的；
• 无法形成体系：过去这一年我几乎没有积累下关于某家公司一年以来的动态，我在去年的时候曾经尝试过语雀，但是没过多久就放弃了，根本原因就是很难整理归类；
• 过往的资料很难找：由于知识星球在搜索能力上做的很弱，所以找到半年以前的某篇帖子的难度非常大。

股票和行业研究非常多

在《价值投资互帮互助社群》里，城哥每天会发五六只股票、两三个行业的研究资料和报告，几天下来就是几十只和十几个行业的资料。我简单做了下统计，在短短一周中，城哥发的研究资料提到的股票数量能高达 140 只，包括大消费、医疗、高端制造、TMT等等。

这么多行业与股票的信息资讯，没有一套合理的管理系统是非常难以整合消化的。我自认为受过不错的高等教育，对于信息的消化和理解能力已经算是比较好了，但是在 follow 城哥的这些研究资料的过程中也经常感受到力不从心。

容易错过买点

我个人很重视自己主业，绝大部分时间精力往往是做主业相关的学习和工作。而这就导致我没有什么时间去盯盘。而当发现某几只股票可以购买时，往往会错过非常好的买入机会。

对于大部分学习工作比较忙的人来说，主动看盘是一件很奢侈的事情。尤其是当手头上的事情一多，就非常容易忘掉。对于价值投资者来说， A 股 80% 以上的交易时间都是垃圾时间，即股价往往远超该股当前的合理估值，而 20% 的有效交易时间往往也转瞬即逝，没有持续的关注很难把握住。

为了解决这个问题，需要将主动看盘的行为变成被动接受的行为，让系统自动去通知我什么时候可以去关注盘面。

解决方案：Airtable + wolai

在描述完我所提到的三个核心问题之后，再来讲讲我的解决方案。

构建思路

这个方案的核心思路是利用 Wolai 的双向链接能力承接来自城哥的研究资料，然后利用双链关联起研究资料中所提及的个股、行业情况。最后使用 Airtable 承载数据的能力构建相应的股票池，实现动态更新的机制。具体来说：

Wolai

• 利用页面嵌套构建个股与行业研究的框架；
• 以日期为颗粒度承接相关研究资料；
• 在研究资料中，使用双链链接与块级引用聚合个股、行业信息；
• 利用嵌入表完整呈现 Airtable 中的股票池结果；

Airtable

• 利用基础的表格管理的能力制作股票池；
• 基于 Automation 的能力实现股价自动更新，当达到合理价格时发送邮件；
• 利用收集表轻松插入新的股票，结合 Automation 自动更新新插入股票代码、股价、CPS等数据。

达成的效果

基于上述这样的思路，我用了一个下午的时间完成了整个投资系统的构建，最终实际使用下来的的体验非常之棒，真的是「妙蛙种子吃着妙脆角妙进了米奇妙妙屋」——妙到家了。这个系统实现了以下效果：

• 最小化了知识星球研究资料的记录成本；
• 将平时的阅读低成本固化为经验与知识；
• 高效聚合个股与行业的研究资料；
• 自动化待跟踪标的的数据记录；
• 轻松筛选和查看相关标的近况；
• 白名单中的股票落入合理估值区间时，自动推送提醒邮件；

价值投资系统详解

虽然这个价值投资系统我不准备开放出来，但是整个使用过程和制作思路会详细分享。

Wolai 的笔记结构

在 wolai 中，我整理了7 个一级页面：包含价值洼地、每日复盘、个股研究、行业研究、研究策略、投资感悟和术语库。关于研究策略和投资感悟这两部分我就不介绍了，主要讲讲剩下 5 个页面的内容：

每日复盘

每日复盘是承接城哥知识星球资料的地方，我会按照时间顺序创建当日的研究内容。当然为了便于近期快速调用，会直接放在每日复盘目录下面，然后等到一个月结束后，将这个月的资料放入研究归档中。

个股研究

在个股研究这个页面，我会按照一级行业、二级行业、细分赛道的分类方式，将所有个股分门别类的归档（其中一级行业、二级行业、细分赛道都是使用了双链关联到了行业研究中），如下图所示：

我看了下简单的统计，目前我的个股研究页面已经包含近 150 只个股的资料，不用这样的结构化手段，个股研究页面就会变得非常混乱、难以管理。

点进任何一只个股时，可以在这里记录关于这只股票的估值、相关资料等信息。

行业研究

行业研究和个股研究类似，也是采用上述一致的结构（所以不 po 了）。在某个具体的行业中，我会记录该行业相关的分析和研究框架。譬如以 CXO 为例：

在相应的引用页面，也可以利用引用关系快速跳转至重要的应用页面中：

术语库

术语库用于记录和整理一些在资料中的关键术语，便于聚合跟这个关键词相关的资料。由于术语库大部分时候只用于参考，因此我并没有结构化这部分的内容。

譬如近期提到基金一定会提到的词：负反馈。

价值洼地

明明这个页面排在最前面，为什么我会放在最后讲？

一方面是这个页面是一个「应用」页面，我不会在这里记录任何相关资料，而是直接用这个页面的内容，查看近期可以关注的股票清单。

另外一方面，在这个页面中嵌入了 Airtable 的相应视图，正好可以顺带引出我在 Airtable 这部分构建的结构。

那这个页面有什么用？直接看图就知道了：

正如上图所示，这个图会实时显示当前值得关注的股票，我将其分类为超额收益、普通收益和关注清单，分别用不同的逻辑对Airtable 中的数据做了筛选，进而针对性聚焦相应的个股。

在这里又不得不感慨 Airtable 是个极为强大的 database 工具，它可以基于当前个股股价动态更新表格中的数据，从而让本来静态的笔记变成变成一个「活」的页面。

Airtable 构建

虽然我在价值投资这个数据库中创建了股票、二级行业、一级行业、估值方法这几张表，但是最核心的其实只是股票这张表，如下图所示：

字段设计

在股票这个数据表中，我创建了股票名称、代码、分析资料、股票市场、一级行业、二级行业、合理 PE、推荐指数、合理股价（年初年末）、股价溢价率（年初年末）、CPS、PE 等字段，如下图所示。（这些字段具体有什么含义我并不打算在这里展开，因为很多已经涉及到关于估值体系这部分的内容了）

行业细分视图构建

设计完字段之后的这个数据表，并没法直接从其中获取有效信息，得根据自己的需求进行相应的过滤筛选，才能聚焦到相应研究场景中。譬如在这些股票清单中，我要找出所有大消费领域的股票，就可以通过对一级行业进行筛选，过滤出所有一级行业为「大消费」的股票，如下图所示：

相似的，我也对应创建了 TMT、大金融、高端制造等视图，用于查看不同行业的股票信息。

完成这些视图创建后，再可以利用 wolai 的嵌入外部卡片功能，将这个视图嵌入到相应的行业研究页面中，如下图所示。这样就可以很方面地在 wolai 中实时查看当前行业的股票情况。

股价数据更新自动化

我在之前关于 Airtable 的文章中都没有提到 Automation 的能力，原因是在绝大多数场景下，根本用不到这个 Automation 的能力。但是在当前这个场景下，Automation 是将静态数据表变成动态数据表最最核心的能力。

Airtable 的 Automation 可以让我们自动化去执行一些脚本，在脚本中我们可以对表格数据进行增删改查、发送网页请求等种种能力。关于 Automation 的详细介绍，可以查阅官方文档：Automations Overview – Airtable Support

在当前的场景下，我编写了一个简单的 API 用于获取某只股票的实时股价，然后在 Automation 中通过网页请求调用 API 得到股价数据，最后将这个数据自动更新到表格中。效果大致如下：

上面这个动图是我在一开始构建的过程中截取的。当时设想的是每个工作日上午 10 点和下午 2 点做一次股价更新，后来我发现 Airtable 支持定时执行，所以最后这个脚本改成了每隔 15 分钟自动更新一次股价：

如此一来，我平日里甚至不再需要打开股票 App 了，只要不时看一下 Wolai 中「价值洼地」的页面，就能够知道最近可以关注哪些标的。

落入合理区间自动发送邮件

主动研究股票的前提是我有空，但是这种情况往往比较少，所以我创建了另外一个 Automation，当条件触发时自动给我发送邮件（即某只股票离区间只有 5%的溢价时）。

 PS：在这里又不得不再吹一波 Airtable 对细节的把控。如果要插入 Airtable 表格中的动态数据时，Airtable 对数据的显示方式做了定制化的设计，让用户可以直接看到字段的名称，非常方便。

发送的结果如下：

轻松添加新标的

目前我的股票数据表中已经包含了 62 只跟踪股票，如果要添加一只新的股票，打开页面滑到视图最下方，点击添加的这个过程是比较不爽的。因此我创建一个表单视图，每当我需要跟踪新的标的时，只需要打开这个表单页面，然后填写相应的内容，然后提交，即可完成一只新股票的创建。

另外值得一提的是，在这个过程中我也使用了 Automation 对新增数据记录自动添加相应的股票代码、股价、CPS等信息，进而进一步降低我创建新股的复杂度。

系统的使用日常

通过上述完整的介绍，我相信大家对我的这个价值投资系统有了一个相对完整的认识。大家可能会觉得这个系统构建的非常复杂，我必须承认，是的。整个构建的过程耗费了我大量的脑细胞，尤其是各种自动化能力的串联和关联，很多能力也都是我第一次尝试，经过摸索才得以实现。所以把这个系统完整架构好着实花费了一点时间，感觉和构建一个产品所耗费的心力不相上下。但是和构建产品比时间上就并不算太久了（就一个下午和一个晚上），进一步体现 Airtable 的神器属性了。

复杂度守恒定律告诉我们，任何一个系统其内在的复杂度是不变的，我们唯一能做的就是将固有的复杂性从一个地方移动到另外一个地方。当我用一整套系统构建完成这个研究领域后，我其实实现了将复杂性内化到了这个系统里面，进而降低用户在平时使用时的复杂度。

所以虽然整个价值投资系统的构建非常复杂，但是在日常使用过程中就会变得极其方便。应用过程如下：

每天梳理研报资料，打上双链的引用

当一天快结束，我会在每日复盘中创建一个日期页面，然后手动复制社群中城哥的研究内容到 wolai，如下图所示。

接下来，在相关的研究资料中，我会边阅读，边针对关键的个股、行业、关键术语都加上双向链接的引用，如下图所示：

这样一来，当我点进去「药明康德」这一只股票时，就可以快速查看到这只股票相关的研究资料。

在个股页观察近期的情况

由于双向链接可以存在反向引用，因此利用反向引用页面就可以快速了解到该股近期（3-5天内）的相关研究资料。

譬如一只名为「恒瑞医药」的股票（我把部分研究图直接放出来，希望城哥别打我），不需要我做更多的解释，光是这里的关于「恒瑞医药」的引用段落的内容，我相信你就已经能够对这只股票的定位有相对清晰的了解了。

采用这种方式，我就可以了解到城哥对这只股票的看法，进而辅助我做出相关的决策。

主动研究有机会股票

当我有空的时候，我就会打开「价值洼地」的页面，查看近期是否存在可以买入的股票，主要是关注清单中的股票，因为这些股票意味着近期可能出现买入的机会点。

然后基于上一步的使用方式，我点击到相应的个股页面中，查看城哥对该股票的研究，进而确定到底是被砸出了黄金坑，还是因为基本盘发生了变化而导致的估值下降。

通过这种方式，我就可以选择性的关注标的（近期有可能可以买到的），而不是一直 follow 城哥的研究资料，被淹没在研究资料的大海中。

被动接收买入通知

在这个系统运行过程中，只要相关股票落入价格区间，Airtable 就会通过Automation 自动发送给我相应的买入提醒邮件。这极大的缓解了我无法看盘的焦虑，让我有了更强的掌控感。

另外， Automation 还支持邮件的抄送。如果我周围的一些朋友对股市感兴趣的，我会把他的邮箱加入到抄送列表中，进而将买入通知轻松共享给他们。

最后的一点构建心得

洋洋洒洒写了 5700 多个字把整个系统写了清楚，最后再写点自己的一点点感悟吧。

笔记能力对比

为什么不用语雀？

看过我之前文章的小伙伴肯定会说，你不是「语雀一生推」吗？咋就开始用 wolai 了？

针对这个问题，我之前写过一篇「笔记管理」与「知识管理」差异的短文：知识管理与笔记管理有什么区别？，其中有讲到，笔记管理的特点需要记录方式轻量、使用方法便捷。在这一个需求上，最适合承载笔记的形态是块级编辑器，尤其是结合双向链接后的能力之后会变得非常灵活。

而语雀在很长一段时间内应该并没有计划转成块级编辑器，或者加入双向链接的功能。所以在笔记管理这个场景下，语雀并不合适。

为什么不用 Notion？

好吧，既然语雀聚焦在知识管理，那不如来用 Notion？很可惜，虽然 Notion 具有块级编辑器，但是 Notion 没有反向引用页面和块级引用的能力。在我当前设定的这个场景下，反向引用是非常非常高效的资料梳理利器。

另外，虽然 Notion有 database，可以完成一定的数据管理需求，但是缺少自动化、缺少 API 的 database 根本就是个残次品，在这个场景下是发挥不出真正作用的。

为什么不用 Roam？

Roam 是双向链和块级引用的鼻祖，为啥不用 Roam 呢？原因有三点：

1. 大纲笔记工具的阅读体验很差。在记过 2 年幕布的笔记之后我发现一个自己很重要的一个特点：长得不好看的东西非常不愿意打开来反复多看。一坨坨圆点的大纲结构虽然极易书写，但也造成极难阅读。这些方面还是展示型的编辑器会舒服很多。
2. Roam 对嵌入内容很不友好，没法很好地与 Airtable 进行关联。说穿了 Roam 本质上还是纯文本资料的大纲编辑器，缺乏各种类型资料的关联能力.
3. 它的定价我实在接受不能。为了这一个东西去付 165$ 的事情我还是做不出来的，性价比太低了。

在这方面，类 Notion 页面级的编辑和书写体验加上类 Roam 的双向链接和块级引用的体验综合体，就是 wolai 了。

「All in One」 不如「刚刚好」

在这几年的学习工作生活中，我的工具选择策略从「All in One」逐渐转向了「场景化」与「领域化」。我会尝试基于特定领域和特定场景，搭配相应的工具链，构建属于我自己的知识体系。譬如：

• 在「学术研究」上，我的搭配方案是 语雀知识库 + Airtable 数据库；
• 在「自学」和「项目研究」，我会采用语雀知识库 + Mindflow 的方式，例如 Electron · 语雀（Mindflow 由于暂时无法展示，所以就不 share 了，等以后有机会再说）；
• 如果需要和他人协作完成某些知识的整理，我也优先采用语雀，例如 设计模式 · 语雀：
• 在系统化学习某些领域教程的时候，我会采用 Wolai 学习和整理笔记，例如 RxJS Basics 学习笔记、RxJS Masterclass 学习笔记 等。

在「股票管理、价值投资」这个场景下，我基于 Wolai 和 Airtable 构建而成的这个价值投资系统对我来说真的是「刚刚好」。

所以找到合适的工具，进而搭建成合理的 workflow，是我现在开始一个领域学习时会优先思考的问题。虽然目前各个工具世界各自为政，实际使用中仍然存在很多割裂感，但是哪怕是存在使用上的割裂感，最终的成果也对我来说有着巨大的帮助。

我一直觉得只要大家保留好一定的接口，多个工具之间的串联还是有很大可行性的（例如 Wolai 的嵌入卡片就很不错），我对这样的世界始终抱有期待。

关于双向链接

很巧的是在我写这篇文章之前，正好看到相关对双链的批判：请不要神化双链笔记 - 少数派，非常建议各位阅读一下。由于本文已经有点过长了（写到这已经 7000+ 字了），如果感兴趣的小伙伴欢迎点击链接查看：双向链接的一点思考 · 语雀

最后的最后

别的话也不说了，祝大家新年暴富~🧧 💰 

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