PANews刊文称，投资里最难的事之一，是在行情火热时克制，在行情很差时仍然保留资金和判断力，去支持自己敢买的决定。文章把这件事落到一个更具体的问题上：当市场出现明显下跌时，眼前的资产到底是被错杀，还是基本面本身出了问题；如果决定买入，还要承受多大下跌，以及需要等多久。
作者表示，自己最近看了一个用 AI 监测市场情绪的视频，认为这个方向值得长期做成流程。思路不是每天追问「今天有什么值得买」，而是平时让 AI 整理数据、跟踪变化，等到真正值得研究的机会出现时，再投入精力。对本身有主业、又希望参与 Crypto 和美股投资的人，这套方法尤其有意义。
先定义想买什么，再谈什么时候买
文章提出的第一步，是先告诉 AI 自己到底想买什么。作者认为，如果每天只问 AI「今天有什么值得买」，得到的大概率会是一份追着热点变化的名单。更合理的做法，是先建立一个自己看得懂的观察池。
在 Crypto 资产上，作者会关注几个问题：项目是否有真实需求，是否已经跑出 PMF，收入是不是靠补贴支撑，团队是否依赖卖币生存，Token 持有人能否实际受益，以及未来还有哪些催化。
对于美股，文章给出的观察维度包括业务竞争力、现金流、债务、估值，以及增长预期是否已经被当前价格充分反映。作者的核心判断标准是，先想清楚哪些资产是自己愿意研究、并且会在合适价格买入的。只有先有明确的观察对象，下跌来临时才知道该看什么。
用 AI 监测市场是否开始「打折」
第二步是让 AI 监测市场是否进入更有吸引力的价格区间。文章认为，这一步不需要一开始就让 AI 设计复杂公式。
美股方面，可以参考 CNN Fear & Greed；Crypto 方面，可以参考 Alternative.me 或 CMC 的恐慌贪婪指数，再结合观察池中资产的跌幅、成交量和资金数据。作者提醒，这些情绪指数的统计口径并不相同，分数不能直接混用。它们可以提供市场情绪线索，但针对单个资产的判断，仍然需要补充更多信息。
作者希望 AI 在这一阶段回答几个更关键的问题：
- 这次下跌是整个市场同步下跌，还是集中在某个板块或某个单一资产；
- 下跌对应的是哪些已经确认的事件，哪些解释还只是推测；
- 把当前压力放回历史区间后，它属于普通波动，还是比较异常的情况。
如果投资者希望自己建立一套评分体系，文章建议先用历史数据做检验，再把规则固定下来，而不是因为「20 分以下太难等」就临时把买入线改到 40 分。
恐慌出现后，重点不是跌了多少，而是筹码值不值得拿
在作者看来，第三步最关键。恐慌说明有人在急着卖出，但真正需要回答的是，他们为什么卖，以及原先的投资逻辑是否还成立。
针对每一个候选标的，作者会要求 AI 同时列出买入理由和最强的反对理由，然后围绕 4 个问题展开分析：
- Upside：如果判断正确，潜在上涨空间有多大；
- Downside：如果判断错误，可能亏损多少；
- Time：投资逻辑兑现可能需要等待多久；
- Volatility：在等待过程中，需要承受多大的波动。
文章特别提到，在 Crypto 市场里，项目有收入，不等于 Token 一定能捕获收益；价格较高点回落很多，也不代表资产已经便宜。只有把质量、价格和风险放在一起看，才更有可能判断某个标的是不是自己真正要找的「带血筹码」。
把这套方法设成真正运行的任务
第四步是把前面的思路变成可持续执行的任务。文章建议，选择支持联网数据和定时任务的工具，把观察名单、监测规则和报告时间预先设好。
作者举例称，Crypto 可以每 12 小时扫描一次，美股可以在每个交易日收盘后复盘。平时输出简报；当预设条件被触发时，再列出需要重点研究的资产。
文章同时提醒，投资者需要确认任务是否真的创建成功，并至少跑通一次报告。仅仅在聊天框里告诉 AI「以后每天提醒我」，并不代表后台已经开始运行。另外，每 12 小时扫描一次，也意味着系统只能在扫描时发现异常，不能被当成实时盯盘工具。
作者给出的监测流程 prompt
文中还给出一段可直接使用的 prompt，作为建立监测流程的起点。核心要求包括：根据投资偏好和观察名单，建立 Crypto 与美股的机会监测流程；先检查数据来源和历史覆盖，再用公开情绪指数、价格和成交量等信息识别异常压力；把市场、板块和单个资产分开分析，并标明数据时间、来源和缺失项。
如果出现明显下跌，prompt 要求 AI 核查这是短期冲击还是基本面恶化；对于候选资产，要列出质量、估值、催化、最强反方理由，以及上涨空间、下行风险、等待时间和波动性。文章明确提出，没有依据的目标价和概率不要编；恐慌分数只用于触发进一步研究，真正的买入还需要符合资产筛选标准和风险预算，未经历史检验的阈值也只适合作为观察提醒。
如果所用工具支持定时任务，prompt 还要求它按指定频率创建任务，并确认下次运行时间；如果不支持，则需要明确说明。最终输出的报告应优先回答 3 个问题：发生了什么变化、哪些资产值得进一步看、哪些情况应该继续等待。
AI 的价值在于降低研究和监测成本
文章最后表示，先把整套流程搭起来，再通过历史检验和实际运行记录判断它是否有效，仍然是必要步骤。即便是 AI 整理出来的公式，也需要经过这一轮验证。
作者认为，投资里很多时候并没有适合自己的操作。AI 真正的价值，是降低持续研究和监测的成本，让投资者少被情绪带着走，也少因为忙碌而漏掉值得看的机会。最终要赚的，还是好资产在合理价格买入后的价值修复和长期成长收益。文章给出的落点是：平时认真研究，给价格设条件，给仓位设边界，然后把时间留给自己的生活。