从资产双轴到晨间早报：一个零成本的自动化脚本

每天早上 9 点，GitHub Actions 会准时跑一段 Python 脚本。

它做的事情很机械：拉纳指和标普的行情、算估值分位、看均线、扫一眼 10 年期美债和黄金、抓几篇 Hugging Face 的热门论文，再从《经济学人》里切一段双语段落。最后把这些东西拼成一封响应式 HTML 邮件，通过 QQ 邮箱发给我。

做这个东西的原因挺俗的：我管不住自己的情绪，也讨厌每天早上在几个 App 之间来回切换。

邮件长什么样

这是一张实际收到的邮件截图。因为整封信比较长，做成了一个可以在框内滑动的预览窗口（也可以点击右上角看全屏原图）：

📱 邮件排版实况 (框内滑动) 🔍 全屏大图

↕ 框内上下滑动 · 点击全屏原图

整封邮件从上到下分成几块：

1. 资产双轴看板： 标出当天的定投建议倍率，以及是否有标的触发趋势止盈；
2. 宏观异动条： 标普500、10年美债收益率、COMEX 黄金、费城半导体、美元兑离岸人民币；
3. 四个核心指数卡片： 纳指100、标普500、沪深300、中证500的点位、PE/PB 分位与 SMA200 偏离度；
4. Hugging Face Papers： 社区前三篇高票论文与中文精简速递；
5. 政经要闻： CNBC 抓取的三条关键宏观消息；
6. 《经济学人》双语精读： 原文段落、分块学术译文、核心生词与长难句拆解。

为什么要做双轴模型

以前买指数基金，我犯过大部分散户都会犯的错：牛市涨得厉害的时候忍不住加仓，震荡下跌的时候又慌着停投。

靠意志力对抗贪婪和恐惧通常行不通。后来觉得既然人性靠不住，不如直接写成死规则：估值只管买多少，均线只管什么时候卖。

1. 估值管定投（新钱进多少）

每天根据纳指、标普、沪深300、中证500的历史 PE/PB 百分位计算综合估值评分。评分决定定投倍率：

2. 均线管止盈（存量怎么卖）

很多人高估就一把清仓，结果错失后面的主升浪；或者舍不得卖，最后坐一次过山车。

止盈规则限定得很死：

• 评分 ≥ 95%，或者（评分 ≥ 90% 且收盘价连续 2 天跌破 SMA200 均线且 20 日斜率为负）；
• 触发后分批卖出，每次卖存量的三分之一，卖出后间隔标的继续上涨 10% 才允许执行下一次；
• 卖出操作和定投完全解耦，卖出的钱沉淀到货基，定投按定投的规矩来。

宏观、论文与《经济学人》

邮件剩下的部分是顺手加的，主要是为了减少每天早上到处翻手机的摩擦力。

• 宏观资产： 10 年期美债收益率是全球资产定价的锚，黄金反映风险偏好，费半反映科技股风向。每天扫一眼这几个数字，大体知道当天的流动性水位在哪。
• AI 论文： 社交媒体上充斥着大量包装过的 AI 营销文。抓 Hugging Face 当天的高票论文，看看真实研究者在折腾什么模型架构、推理优化或边缘计算，信噪比高得多。
• 《经济学人》双语精读： 考研和四级需要看英文原刊，以前下过很多背单词软件，两天就荒废。后来索性用脚本每天从《经济学人》里切一段精炼段落，强制做物理分块：
  • 先给英文原文（不带中文）；
  • 用一条水平分割线 --- 隔开；
  • 接着放学术翻译、3~5 个高频核心搭配和长难句语法剖析。 每天吃早饭时花 3 分钟读完这一小段，反而坚持得最久。

为什么是 Serverless

这个系统没有租任何一台云服务器。

个人跑个每天只运行一次的小定时任务，特意买台轻量云服务器挂着，每个月几十块钱完全是浪费。整个流程全部跑在免费的云基础设施上：

1. 触发： GitHub Actions 的 Cron 调度（每天 09:00 CST 自动启动容器），备用触发挂在 Cloudflare Workers 上；
2. 执行： 纯 Python 标准库编写。没有装 requests，用 urllib.request 搞定请求，用 smtplib 发邮件。零外部 pip 依赖，GitHub Actions 的 Runner 启动到跑完只需要 8 秒；
3. 容错： 海外接口偶尔抽风很正常。每个抓取模块都做了 try...except 降级，某一个接口超时只会填入备用标记，绝不让整封邮件崩掉；
4. 安全： QQ 邮箱的 SMTP 授权码保存在 GitHub Secrets 里，代码仓库完全公开也不用担心泄露密码。

结语

用了几个月，最大的改变是早上省下了大把时间。

9 点收到邮件，花 3 分钟把估值看板、论文标题和英文段落扫完。看完了心里有底，关掉邮箱该上课上课，该敲代码敲代码。不需要再打开雪球看散户对骂，也不用在小红书或推特里漫无目的地刷信息流。

把机械、重复的信息搜集工作外化给程序，注意力才能留给自己的主线。