老徐的站

5.26-30 周操盘

Sat, 23 May 2026 09:32:59 +0800

══════════════════════════════════📌 下周整体策略总结══════════════════════════════════

【持仓管理优先级】1️⃣ 渝开发 / 金杯电工 → 持有+做T，保护利润2️⃣ 万丰奥威 → 到12.70止损，或趁反弹减仓3️⃣ 普利特 → 必须每日做T降本，反弹14+减仓换股4️⃣ 现金30,000 → 准备抄底PCB/MLCC热点（铜峰电子/金奥博）

【风险提醒】⚠️ 万丰奥威5/22在大盘涨2%时逆市跌2.27%，这是极弱信号⚠️ 普利特浮亏23.7%严重拖累账户，需果断决策⚠️ 总仓位已超90%，现金不足，下周必须优先释放流动性

【下周重点关注事件】

PCB/MLCC板块能否持续（周初决定方向）
海特高新回踩确认后可重新入场
周中若大盘放量突破可适当加仓热点

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🟢 渝开发（000514）— 盈利压舱石现价 4.50 | 支撑 4.44（前日低点） | 压力 4.56（前日高点）/ 4.90（前高）成本 3.620 | 浮盈 +24.3% | ⭐ 最强持仓操作：持有底仓不动，利用4.44-4.56区间做T关注价位：突破4.56加仓5000股 / 跌破4.40减仓3000股保利润⚠️ 注意：成本很低有安全垫，但不要因为盈利就放松警惕，设好4.40为止损底线

🟡 金杯电工（002533）— 盈利票，做T扩大利润现价 13.28 | 支撑 13.03（前日低）/ 12.80（MA20） | 压力 13.35（前日高）/ 13.60成本 10.405 | 浮盈 +27.6% | ⭐ 稳健持仓操作：底仓不动，回踩13.00-13.10区间加仓做T，冲13.35-13.60减仓关注价位：突破13.60则打开上行空间 / 跌破12.80减半仓

🔴 普利特（002324）— 深套票，必须降本自救现价 13.60 | 支撑 13.33（前日低）/ 12.07（阶段底） | 压力 13.68（前日高）/ 14.75（前高）成本 17.829 | 浮亏 -23.7% | 🚨 最大风险操作：每日必须做T！反弹13.68以上卖1300股，回落13.33-13.50接回关注价位：若反弹到14.00以上减半仓止损换股 / 跌破13.00必须减仓（不要等回到17）💡 策略：每周只要能降本0.3-0.5元，3个月就能回到成本线。每天必须做！技术面：股价远低于MA5/10/20（空头排列），MACD绿柱，反弹力度弱

🔴 万丰奥威（002085）— 风险票，考虑止损换股现价 12.90 | 支撑 12.79（前日低）/ 11.88（阶段底）| 压力 13.25（前日高）/ 14.52成本 15.10 | 浮亏 -14.5% | 🚨 考虑止损操作：反弹13.20以上减仓2000股，若继续走弱跌破12.70清仓！关注价位：止损线12.70 / 反弹压力13.25💡 判断：5/22大盘涨+2.18%它还跌-2.27%，明显弱势。万丰汽车零部件概念目前不是风口，考虑止损换到PCB/MLCC电子方向

🟢 海特高新（002023）— 已清仓，可关注回调现价 12.67 | 5/22涨幅 +3.01% | 逆势放量走强操作：等回踩12.30-12.50区间关注，不急追题材：军工+芯片，短期有资金关注迹象

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🔥 自选股周度回顾

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新国都（300130）⭐️⭐️⭐️ | 现价24.34 | 周涨幅 +3.09% | 评分 87技术面：MA5上穿MA10 | MACD零轴附近金叉 | KDJ高位 | RSI 32.95入场条件：短线已清仓（盈利384元落袋），等回调23.50-24.00关注下周策略：若回踩23.50不破可再次进场，止损22.80

金奥博（002917）⭐️⭐️⭐️ | 现价14.66 | 周涨幅 +4.27% | 评分 70技术面：放量突破MA5/MA10 | MACD即将金叉 | KDJ金叉 | RSI 29.19（超卖区反弹）入场条件：S1(14.01 MA5)试探 / S2(13.66 前低)加仓下周策略：推荐标的！刚放量突破，回踩14.00-14.30可建仓，止损13.50

5.12

Tue, 12 May 2026 09:18:40 +0800

① 渝开发——触发：开盘>5.15 或盘中冲5.20+

→ 减仓1/3（约2,800股），目标价5.20~5.40区间分批锁定

→ 理由：浮盈+52%，RSI超买，缩量滞涨，兑现部分利润

→ 如开盘<5.00，暂不动等5.05~5.10观察

② 海特高新——触发：开盘冲高13.80+

→ 不追！观望即可。如盘中回调至13.00~13.10可建观察仓500股

→ 理由：J值94严重超买，追高风险极大

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🥈 盘中观察

③ 兴业证券——触发：开盘>6.13 且量比>1.2

→ 持有不动，观察能否突破6.16→6.29

→ 如放量突破6.29（MA60），加仓2,000股，目标6.44

→ 如缩量回踩6.00不破，可加仓1,000股做波段

④ 普利特——触发：盘中回踩15.50~15.60

→ 做T买入500股，反弹至15.90~16.00卖出

→ 今日假突破后需要消化，箱体操作最安全

→ 止损：如跌破15.13，需考虑是否止损换股

⑤ 万丰奥威——触发：回踩14.00~14.05

→ 做T买入400股，反弹至14.40~14.50卖出

→ MACD多头+均线支撑，适合低吸高抛降成本

⑥ 金杯电工——持有不动，等接近MA60(14.21)再考虑是否减仓

→ 如放量突破14.21可持有看14.53

⑦ 海特高新——不到13.00不接回，管住手

5.11操作计划

Mon, 11 May 2026 09:15:35 +0800

| 🥇 | 渝开发减2,500股锁利 | 5.20-5.35区间 |

| 🥇 | 万丰奥威低位买2,000股做T | 14.00-14.10 |

> → 14.00-14.10区间买2,000股 > → 14.60-14.80区间卖2,000股（T出） > → 若放量突破14.98，加仓1,000股跟涨 > > **关注价位：** > 🔴 突破14.98 → 目标看到15.50以上，加仓 > 🟢 跌破13.59 → 减半仓锁风险

| 🥈 | 兴业证券反弹减5,000股 | 6.25-6.35 |

| 🥈 | 普利特16.20-16.50做T卖出 | 持有1,000股做T仓位 |

> → 15.50-15.70区间买1,000股做T > → 16.20-16.50区间卖出同等数量 > → 若放量突破16.30（站上MA60），可加仓1,000股中线持有

> **关注价位：** > 🔴 突破16.30 → 加仓1,000股，目标17.50解套 > 🟢 跌破14.93 → 止损减2,000股

| 🥉 | 金杯电工14.20-14.50再减1,000股 | 反弹到目标位 |

更新 SearXNG Docker

Fri, 08 May 2026 15:41:41 +0800

步完成 SearXNG Docker 更新

更新 SearXNG Docker 实例非常简单，只需三个命令即可完成：

bash

git pull

docker compose pull

docker compose up -d

这个流程会自动完成以下操作：

拉取最新配置：更新 docker-compose.yaml 和其他配置文件

下载最新镜像：获取 SearXNG、Caddy 和 Valkey 的最新版本

重启服务：以新的容器镜像重新启动所有服务

https://blog.csdn.net/qq_25601345/article/details/148775070

hermes 命令

Mon, 04 May 2026 14:20:40 +0800

启动网关

hermes gateway

启动hermes-web-ui的网页控制台：

hermes-web-ui start

配置模型提供商

hermes setup

核心命令

hermes # 启动交互式终端对话

hermes model # 选择/切换模型

hermes tools # 配置启用的工具

hermes config set # 设置配置项

hermes gateway # 消息网关管理

hermes setup # 完整设置向导

hermes update # 更新到最新版本

hermes doctor # 诊断问题

hermes claw migrate # 从 OpenClaw 迁移

hermes uninstall 卸载

Web UI CLI 命令速查

| 命令 | 说明 |
|------|------|
| hermes-web-ui start | 后台启动 Web UI |
| hermes-web-ui start --port 9000 | 自定义端口启动 |
| hermes-web-ui stop | 停止后台进程 |
| hermes-web-ui restart | 重启 |
| hermes-web-ui status | 查看运行状态 |
| hermes-web-ui update | 更新到最新版本 |

OpenClaw 优化

Wed, 29 Apr 2026 17:32:21 +0800

‌OpenClaw 优化主要通过调整配置参数、限制资源占用及启用缓存策略，可实现内存占用降低 56%、响应速度提升 50% 的效果‌。以下是针对性能、资源及成本的综合优化方案。‌‌‌

核心配置与资源限制

通过修改配置文件和容器限制，解决卡顿、内存溢出（OOM）及资源浪费问题。

‌配置文件调优‌
修改 openclaw-config.yaml 或 openclaw.json，重点调整上下文与缓存参数，减少无效计算。

‌上下文管理‌：将 ttl 缩短至 300 秒（5 分钟），max_turns 设为 3，仅保留最近有效对话，启用 pruning_strategy: "smart" 进行语义修剪。‌‌‌
‌预留 Token‌：在 .openclaw/openclaw.json 中设置 reserveTokens: 16384，防止提示词占满上下文导致输出截断。‌‌‌
‌中间件优化‌：启用 batch_validation: true 合并数据库查询，将 db_connection_pool 设为 20，提升高并发响应。‌‌‌
‌日志级别‌：将 log_level 由 debug 改为 warning，关闭 enable_metrics_exporter，释放约 8%–12% 服务端处理能力。‌‌‌

‌容器与运行时限制‌
在 Docker 或系统层面划定资源边界，防止单一进程耗尽宿主机资源。

‌Docker 资源硬限制‌：在 docker-compose.yml 中设置 cpus: '2.0' 和 memory: 4G，预留 2G 基础内存，避免容器被内核 Kill。‌‌‌
‌JVM 内存控制‌：注入环境变量 JAVA_OPTS="-Xms1g -Xmx2g -XX:+UseG1GC"，最大堆内存建议为容器限制的 75%。‌‌‌
‌并发线程数‌：修改 MAX_WORKERS 为 CPU 核心数 × 2 + 1（如 2 核设为 5），避免过多上下文切换消耗 CPU。‌‌‌

性能加速与成本管控

采用缓存、并行处理及本地化部署策略，进一步降低延迟并控制运营成本。

‌响应速度提升五步法‌
按顺序实施以下优化，累计可显著降低延迟。

‌启用模型缓存‌：设置 preload_models: true 和 warmup_interval: 480，让模型常驻内存，减少冷启动延迟。‌‌‌
‌优化记忆检索‌：采用分层检索策略（strategy: "hybrid"），结合向量索引（如
Qdrant
），检索速度可稳定在 50ms 以内。‌‌‌
‌并行化工具调用‌：在配置中启用 execution.parallel.enabled: true，设置 max_workers: 5，自动分析工具依赖关系。‌‌‌
‌流式输出‌：设置 output.streaming.enabled: true，边生成边显示，用户感知延迟可降低 70%。‌‌‌
‌轻量级模型‌：切换至低开销模型（如 kimi-k2.5 或 deepseek-v3），减少推理压力。‌‌‌

‌本地化与成本控制‌
减少云端 API 依赖，将 Embedding 计算转为本地处理。

‌本地 Embedding‌：修改 config/memory.yaml，将 embedding.provider 设为 local，配置 Qdrant
本地地址
，单日成本可从 $0.50 降至$ 0.02。‌‌‌
‌预算限制‌：通过指令设置每日 API 调用限制（ai.dailyLimit）和每月预算（ai.monthlyBudget），防止费用超支。‌‌
‌缓存清理‌：将任务日志缓存时间 LOG_RETENTION_DAYS 从 30 天缩减为 7 天，开启 Redis LRU 淘汰策略。‌‌‌

常见故障排查与维护

使用内置指令快速诊断运行状态，解决常见报错。

‌常用诊断指令‌

‌查看状态‌：openclaw status 查看主程序状态，openclaw gateway status 查看网关状态。‌‌
‌健康检查‌：openclaw doctor 进行环境体检，openclaw logs --follow 实时滚动日志。‌‌
‌配置检查‌：openclaw config list 查看当前配置，openclaw channels status --probe 探测渠道连通性。‌‌

‌典型问题处理‌

‌无响应‌：检查日志是否出现 pairing request（需手动同意配对）或 drop guild message（群聊需@机器人）。‌‌
‌启动失败‌：若提示 Gateway start blocked，需在 openclaw.json 中将 gateway.mode 改为 local。‌‌
‌端口占用‌：出现 EADDRINUSE 提示时，强制关闭占用通道的程序或更换端口。‌‌
‌浏览器工具故障‌：检查 browser.executablePath 配置是否正确，确认 Chrome 浏览器已安装且路径无误。‌‌

LM Studio 命令

Tue, 28 Apr 2026 16:18:20 +0800

查看模型命令

curl http://192.168.0.111:1234/v1/models 可以看到模型

ollama 命令

Tue, 28 Apr 2026 08:09:38 +0800

启动：ollama serve

停止：按 Ctrl+C 终止命令行进程，或通过任务管理器结束 ollama.exe

查看 Ollama 日志： %APPDATA%\ollama\logs

重启 Ollama 服务

Sat, 25 Apr 2026 22:08:07 +0800

Windows

powershell

# 停止服务

net stop ollama

# 启动服务

net start ollama

Linux/macOS

bash

# 停止 Ollama 服务

sudo systemctl stop ollama

# 或者强制结束进程

sudo pkill -f ollama

# 启动 Ollama 服务

sudo systemctl start ollama

# 查看状态

sudo systemctl status ollama

Docker 部署

bash

# 重启容器

docker restart ollama

# 或先停后启

docker stop ollama

docker start ollama

ollama 针对deepseek 设置系统变量

Thu, 23 Apr 2026 19:17:45 +0800

变量名推荐值作用说明

OLLAMA_GPU_LAYERS 35-40 控制加载到GPU的模型层数。14B模型约40-50层，16GB显存建议35-40层

OLLAMA_GPU_MEMORY_LIMIT 14336(14GB) GPU显存使用上限。为系统保留2GB，避免显存溢出

OLLAMA_NUM_CTX 4096 上下文长度。降低此值可减少KV缓存占用

OLLAMA_MAX_BATCH_SIZE 512 批处理大小。适中值平衡速度和内存

OLLAMA_KV_CACHE_QUANTIZE true 启用KV缓存量化，可节省约2GB显存

OLLAMA_USE_MMAP 1 启用内存映射，加速模型加载变量名当前值问题建议值

OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS 2 同时加载2个模型占用更多内存 1（只运行14B模型）

OLLAMA_KEEP_ALIVE 10 10分钟保持时间可能占用内存 5（减少到5分钟）

OLLAMA_GPU_OVERHEAD 0 可能过于激进，不留缓冲 512（预留512MB缓冲）

变量名当前值分析建议

CUDA_VISIBLE_DEVICES 0 指定使用第一个GPU ✅ 保留，正确

OLLAMA_FLASH_ATTENTION 1 启用Flash Attention加速 ✅ 保留，提升性能

OLLAMA_ORIGINS * 允许所有跨域请求 ✅ 保留，局域网调用需要需要避免设置的变量

变量名避免原因错误示例

OLLAMA_CPU_ONLY 设为1会强制禁用GPU，纯CPU运行

OLLAMA_CPU_ONLY=1 过高的

OLLAMA_GPU_LAYERS 超过40可能导致显存溢出

OLLAMA_GPU_LAYERS=50 过大的

OLLAMA_NUM_CTX 增加KV缓存占用，14B模型建议≤8192

OLLAMA_NUM_CTX=32768 OLLAMA_NUM_GPU 旧参数，已被OLLAMA_GPU_LAYERS取代 OLLAMA_NUM_GPU=999

变量名	设置值	作用
OLLAMA_GPU_LAYERS	`cuda`	关键！强制使用CUDA GPU加速
CUDA_VISIBLE_DEVICES	`0`	指定使用第一个GPU
OLLAMA_FLASH_ATTENTION	`1`	启用Flash Attention加速
OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS	`1`	只加载一个模型
OLLAMA_KEEP_ALIVE	`-1`	禁用保持连接，释放内存