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私募必杀技：如何做好投研选择题
发布时间：2017-05-03 09:43:16 | 点击：4454本文为高毅资产董事总经理、投资经理冯柳与研究员团队作投研分享讨论的部分纪要。
(以下参与讨论发言的基金经理还包括：高毅资产董事长 邱国鹭；高毅资产首席投资官 邓晓峰；高毅资产董事总经理 孙庆瑞；高毅资产董事总经理 王世宏)
冯柳：我是那种研究领域较窄，且对新事物学习速度较慢的人，而很多机会是藏在新东西里，所以在研究支持方面，我希望研究员能多传递新的信息给我，平时我在独立研究方面花费时间比较少，主要是在市场已有的研究和结论基础上去做选择。
邱国鹭：可以讲讲你希望研究员怎么去做研究，或者你希望从研究员那里得到什么样的支持。
冯柳：因为我习惯做选择，能够在已有的范围内做出相对好的选择，所以，我希望能够看到更多的东西，这样我能更好地进行选择。我不太擅长琢磨大方向将往哪里走，这需要学习能力和对新东西的接受能力，这么多年，我很少独立做研究，因为不擅长，所以我从来都是做白马不做黑马。通常会把别人研究好的、我觉得有道理的东西全部列出来，然后从中挑选。如果让我独立做研究，我很容易走偏，拘泥于一处走不出来。有时候可能看到我有几处神来之笔，但也会看到我有一些股票会表现的很差。实际上，表现好坏都与我无关，主要是运气。我在学习新事物和方向感方面没有优势，所以我最希望能像孙总那样对大方向有所把握。我最开始见到邱总时也是这么说的，我是思考能力、选择能力不错，但是学习和独立研究能力不足，所以这么多年来我花在研究上的精力较少，所以研究经验的分享我真讲不出来。
邱国鹭：你对乳制品、博彩业、保健品的思考都算研究，你的研究效率其实很高。这怎么不算研究呢？
冯柳：这些都不算研究，都只能算选择。我会把所有的东西罗列出来，思考涨的理由是否可延展，跌的逻辑是否可被化解。2015年底选择的那个标的，股价涨了一波后被业绩打下来，我觉得涨的逻辑还没有完全展开，而跌的逻辑在跌下来就可以消失，因此我是在做选择而不是做研究。
邱国鹭：这样很好！研究员们可以提供选择题给冯总，让冯总从ABCD中去勾选。
冯柳：我希望得到的研究支持不是结论，因为给了我结论反而让我不知道如何决策。我希望大家把所有的可能性(无论好坏)都列给我，最好结合历史上涨跌的原因，然后我就知道如何选择。例如在大家都抛弃医药股的时候，我能够在医药股最底部时看多它，这种选择对我是很容易的，前提是要把好的坏的方面都罗列出来。我喜欢做关注度很高的票，因为关注度高，我能知道大家在想什么；对于关注度低的票，我不知道大家在想什么，因而无从进行选择。历史上我自以为是的研究基本都是错的，选择则基本都是对的。
我希望知道在股票涨跌的时候市场在想什么，最好有一个进程图，这样我就知道如何选择。不是我看到了别人看不到的东西，而是我觉得是市场展现出一个逻辑，又展现出另一个逻辑，我会思考倾向于选择哪一个逻辑。我们参与市场的时候，要听最强者的声音，尊重对手，跌的时候要听看空的人的声音，涨的时候听看多的人的声音。市场是不断交替的，多的理由和空的理由都存在，市场演绎多的时候，要记住那里还有一个空的理由，当多方的理由不充分时，就选择加入空方。这个过程中，没有我的研究见解，更多是我的猜测和选边。
这个世界没有真相，我们认为的真相往往是一种偏见或者说是一种阶段性的逻辑。这个世界太复杂，我们没有办法去认知。我认为市场都是对的，关键是我们什么时候去选择相信什么。所以，我不进行研究，一般做选择。
研究员能把一个公司好的方面和坏的方面罗列给我，同时有倾向性的观点，这样对我帮助更大，方便我更好地进行选择。我最需要的是全面的呈现，当然最好是和过去股票波动结合起来的呈现，这样我能够去做选择。我做这么多年股票，大部分的研究预测都没有实现，有的人奇怪为什么我经常能在股价的最低区域去买，认为我的研究超越了市场，但其实并没有，我也是读别人的研究报告，只是我在合适的时间进行选择。我非常重视主导趋势的逻辑，在下跌的时候应该把所有看多的逻辑放在一边，全面理解看空的逻辑，当觉得看空的逻辑已经体现后，再去想看多的逻辑，过早思考看多的逻辑容易出现偏见。
另外我是孙总(注：高毅资产董事总经理 孙庆瑞)的粉丝，因为孙总的方向很对，要站对大时代、大潮流，在鸡毛蒜皮里选择没有什么意义。所以，我最希望得到孙总那样的支持，同时我还希望研究员能带给我各方面全面的呈现，方便我进行选择。当然，我并不希望大家像我一样，因为我是散户出身，散户做研究的结果往往是靠碰运气，你以为研究对了，其实赚的是运气的钱，运气不好就会很惨。因为散户的研究大多很片面，并且容易陷入偏见，所以我自己不怎么做研究。我发现这样自己越走路越窄，因而希望能加入团队合作；希望大家能够帮助我，像孙总一样指明方向，研究员帮我呈现细节，然后我进行选择。
我之前是站在散户的立场不赞成过度依赖研究，但是后来听了邓总、世宏总的研究后，感到很震撼，包括世宏总对地产股的研究，邓总对电力、汽车股的研究。我觉得他们这是很强的能力，拥有这种能力之后会很有底气。我是做长逻辑，所以持仓时间比较长，但是很多时候我自己不太有主意，但却时时刻刻在想别人的研究逻辑是否是对的。很多股票我自己不敢碰，因此错过了很多票，虽然我知道可能会有机会，但没底气，总希望市场呈现出一种力量后再给我机会，但很多时候等市场呈现了这种力量之后往往并不会给我机会，这样我会错过很多，以前我认为这种钱我是没法赚到的。大部分时候市场多种逻辑交互出现，这种时候我们只需分辨什么逻辑可以延展、什么逻辑是可以等其自身消除然后再介入，但很多时候市场并不给外行机会，这时候需要更透彻的研究。
不过我还是相信市场比个人有智慧，很多人否认这一点，因为他们看到过市场愚蠢的时候。但我认为，那根本不能称之为市场，那种时候市场的参与者变少，生态不丰满，被某些信息或情绪主导使得它的参与者呈现出某一种特质的思维方式，这时候市场就不成为市场。当它非市场化时，它是愚蠢的；但当它是市场时，它一定是超越我们大多数人的智慧。对那些高关注度、高参与度的股票，我们指望市场出错是非常困难的。从我自己的经历来看，我每次赚钱都是因为相信市场是对的然后我进行选择，每次亏钱都是我以为我的研究让我看到了别人没看到的。
投资很重要的一个出发点是你看见了未来，同时相信你所看见的未来。但我不相信自己能看见未来，所以会更多的基于赔率，市场会展现多种逻辑，当一种逻辑被反映了，我选择相信没有被市场反映的逻辑。当然，我希望以后在大家的帮助下，能够更多地做研究。你们有研究能力，可以这样去深入研究，但是研究完你们得问自己：为什么我的研究是对的，为什么我不是偏见。从我自身来讲，回顾我这么多年的研究，发现大部分都是偏见。
邓晓峰：为什么我们要看业绩基准？根据过去的教训，我发现人存在很多偏见。我们做研究或投资时如何克服偏见？国外通常会看与业绩基准的偏差，分析哪些做对、哪些做错、哪些是超额收益、哪些不是超额收益，我们国内市场也应该借鉴这种做法。每个人需要隔一段时间去检验对错，把市场实际发生的与你所假设的比照检验，分析你的回报率来自哪里。传统上归因分析通常是罗列出所有的行业配置，看在各个行业上的配置权重是否超配、低配，存在正贡献还是负贡献，这样的做法让你在更广的图谱上了解市场、认识自己对错的原因、分析需要加强完善的地方。
我们需要阶段性地分析或回顾这个市场发生的事情，做全市场的回顾可以帮助自己发现盲点和偏见，这个过程是不断提醒的过程。过去做组合投资的经验让我觉得，根据业绩基准去评判基金经理能力是有依据的。随着经济发展的不断变化，市场的业绩基准也在不断变化。我们至少半年需要做一次回顾，分析哪些是大家认识不充分、或者哪些是社会里你没有关注或理解的变化。
A股在有些方面特别有效率，大家对概念的接受程度比其他所有市场都快，也反应了市场对资源的配置能力和调动能力很快，因为上市公司天然地比非上市公司拥有更多的优势，他们能够通过融资重新配置资源。第一轮所有人扑进去，基本上赛道出来了，在股票第一波涨的时候我们可能还不清楚具体发生了什么，而待事情发生一两年之后，如果行业出现大发展，我们更容易把握。第一轮错过了没关系，但我们要去学习、反思并总结，去把握第二轮机会，第二轮赛道和公司个体都选出来了。中国的资本市场已经把一级市场的很多做法吸收进来，有很多人擅长做第一轮这些概念性的东西，可能他们自身具备这样的优势，但是对于我个人而言，参与第一轮可能有心理障碍，那就不妨参与第二轮，只要事情真的能成，机会还是会给大家的。所以，当有新东西出来时，大家需要互相提醒、互相多学习。这个过程也会比较有意思，不会在过去的知识框架里不断重复。
归根结底，市场有些时候很有效、有些时候很没效率，与基金经理的认知偏差、投资者结构等都有关系。大家与市场多接触，了解市场、了解自身，总体上使自己处于一种更清醒的状态。做研究了解更多一定是好事情，正如冯总所说，我们需要知道市场是什么样子，刚才冯总简单的总结里蕴含着深刻的智慧，值得大家借鉴。在中国市场，我觉得做投资比发达市场更容易创造超额收益，因为我们的市场不成熟的投资者比例更高，过程会放大。我们需要思考清楚自己的定位，不同人在不同阶段做出最适合投资的选择，这是基金经理顺应市场的生存技能，也是与研究有不同的地方。以后可以时常请冯总从最敏锐的直觉帮大家判断市场，利用多年的经验帮大家分析。
研究员：冯总，您看到市场的主逻辑造成了某种趋势的发展，请问如何判断主逻辑到了尾声？
冯柳：所有的研究报告里都有说明看多的逻辑和目标价，参照这些分析师推演的逻辑和力度来进行选择。把长逻辑和中逻辑分别罗列出来，尽可能地选择长逻辑，当中逻辑已经被体现，我就进场等待长逻辑做长线。这其中存在的问题是机会少，而市场未必给你机会，因此我不能轻易卖股票，一直握着钱可能就被市场淘汰，这时候我会选择有持有价值的股票。
我不在意是否有低估、是否有成长，因为成长很难判断其持续性，我在乎是否具备持有价值，是否长期屹立不倒，至少能够抗通胀。选择具有持有价值的股票可以帮我应对找不到有机会的股票的困境，因为长期拿着现金肯定是亏，长期来看股权肯定赚钱，毕竟人类社会要发展资本就必然会获得回报。所以，永远要有仓位，选择相对更好的机会，做时间的朋友，至少不能是敌人。
所有的涨跌逻辑都是阶段性的，冲着涨的逻辑进入，必然会有逻辑消失的时候，如果没有新的机会，卖掉就只能持有现金，但是持有现金就违背了一个大逻辑，即超长期来看股权一定跑赢现金，所以我要选择具备持有价值的票，当它们有涨的逻辑时我持有，当它们没有涨的逻辑时我去找下一个有逻辑的，如果找不到我就继续持有原来的那只。
研究员：冯总非常敬佩孙总把握大方向的能力，请教孙总是如何把握大方向的？
孙庆瑞：过去这么多年我一直是比较粗放地思考，出发点是思考需求的满足程度到了什么水平。每个时间点我都选择成长行业，包括07年之前的周期股，08年市场下跌之后的西部水泥，09年之后全部转向消费行业。这是我过去所有逻辑的出发点，以需求端为引导。消费端的吃穿用住行和娱乐，作为正常需求的几个层次。根据需求是否满足及满足程度的多少去进行选择，至于需求什么时候爆发我并不确定，我只是认为它应该会爆发，之后具体选择什么公司就交给我们的研究员。
例如，12年转向传媒，是因为传媒行业在移动端、智能手机开始普及，娱乐的满足程度在吃穿用住行中相对最低，基于这两点选择了一批传媒公司。今年我之所以非常坚定地选环保，是因为我思考当所有人的一般需求都基本满足时，环保是最没有得到满足而又最迫切需要得到提升的，例如空气、水的质量。但我这个思考程度是很粗放的，因为我无法确定爆发的时间点。不过这也没关系，只要在强需求拉动下，不管行业处于什么状态、生意模式是否好，即便短期可能缺少机会，我相信之后某个时点一定会有机会。
生意模式好不好也不重要，因为模式只有等发展成熟后再反过来证明判断好坏，但在企业规模小又面临强需求爆发时，所有模式都是OK的。根据这个选择标的风险不太大，只需要挑选行业里最好的公司就好。但是我也面临较大的挑战，过去在公募也不在意回撤，所以拿住了等它爆发就好。现在私募在意回撤和业绩表现，我会更顾虑什么时候爆发，是否会对收益率有拉低。
邱国鹭：孙总的分享特别好！研究员们可以看看各自覆盖的行业里是否存在还未满足的强需求、较大的成长空间，虽然不知道什么时间能够实现，但只要有痛点，总有人能够思考出解决方案使其得到满足。而且A股上市公司很能折腾，只要有机会，他们总能够折腾出来。
冯柳：孙总目前除了环保，还关注哪些行业？不看好消费品和医药？
孙庆瑞：就行业整体而言，站在这个时点不太看好消费、医药。最终消费就是个人或者政府采购，企业采购最终也是为了个人，所以我觉得站在政府端和个人端能够思考得更清楚。站在这个时间点，消费只有单品爆发的alpha机会，整个行业已经没有太多的成长性，去看看大行业下的各个细分类，更多可能是结构性的成长机会。当然医药行业会比食品饮料行业好一点儿。总体而言，我会更关注总量，当然在各个行业下也会看更细分的子类，发现结构化的机会。
王世宏：请教下冯总，历史上每次市场见大底的时候，我们都可以找到许多好的投资机会。如果我们不知道是否已经见底了，这时候做出了选择可能是错的。这样的情形怎么办？
冯柳：抄底是为弥补研究能力的不足，所以希望在最负面的情境下进场。但是，抄底必须是站在最强者的逻辑上，把最悲观的逻辑列出来，当觉得最悲观的逻辑成立也不怕时，才可以去抄。用下跌的逻辑来证明跌不动，千万不能在下跌时通过对上涨空间的论证来证明跌不动，而是本身跌不动才可能有后期的上涨。我们的行为是站在了市场的对立面，但心要顺应市场、要理解它，把注意力放在现有趋势的主导逻辑上，放在最强者身上，这是对对手的尊重。
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第一部分：关于研究与投资的心得体会分享
我先就自己从业这么多年做研究和投资的一些体会，和大家做一个分享。
一、时间是每个人唯一稀缺的资产，要学会研究最重要的问题
做研究最为重要的是时间管理，我们每一个人最稀缺的就是时间。研究工作面对的是一个非常复杂的、非结构化的海量信息。时间的稀缺性与信息的无限性就会派生出两个问题：
1、要研究最重要的问题
我一直说，我们研究的应该是大问题，要把握的是产业与企业的大方向，并在判断与决策上获得大概率上的正确。概括起来就是，大问题、大方向、大概率。
无论是资深的分析师还是学校刚毕业的初学者，都一样要去学习站在产业的最高处、最前沿，以企业老板的角度去思考大问题，即使在一些细枝末叶的问题上做得多么完美，其价值也是有限的。大问题上的模糊准确远远比小问题上的完美精确更为重要。
2、在正确的路径上持续积累
解决效率问题的第一步是要树立科学合理的正确的研究方法，然后通过不断的学习，去持续优化这个思维框架与方法体系。要在正确的路径上持续地积累，守正出奇。不能在丛林里面的羊肠小道里奔跑，要找到穿越丛林的阳关大道。在正确的道路上即便像乌龟一样爬也能爬到终点，而在无方向的丛林里奔走却可能一直迷失。在正确路径上，持续积累的力量是非常强大的。
二、四个维度去思考什么是重要的问题
我们怎样思考，什么是最重要的问题？我个人的总结，研究一个课题，可以通过四个逻辑框架去思考，即：宏观逻辑、产业逻辑、业务逻辑与财务逻辑。
宏观逻辑，包括宏观经济因素，还要从社会思潮、群体心理、甚至政经关系等大格局去看问题。比如在全球化和互联网的大环境下，传统商业的逻辑机会发生很大的变化，企业与各种组织变得边界更为模糊，对竞争的理解就要从全产业链的生态去思考；再比如，这个时代商业的影响力、伟大企业家的影响力，都要远远超过以往时代，影响力即权力，由此社会、经济、产业的发展逻辑都会与以往时代显著不同了。
产业逻辑，不同的产业在不同的发展阶段，其核心驱动因素与竞争要素是发生变化的，而且在当前互联网与全球化的时代，其变迁的原理更加与以往不同。比如，由于创造性破坏更为普遍，厂商与用户的关系发生本质变化，技术优势与商业模式的生命周期也变得更短。
业务逻辑，看一个企业的业务首先还是要看其战略布局、业务方向是否符合前面说的宏观逻辑与产业逻辑，是否符合社会大潮与产业大方向。即使一个公司的团队是多么牛，如果是逆着这两个大方向，其经营的难度还是会非常大，成功的概率还是很低。
财务逻辑，财务就像数学是对其他自然科学最好的表达一样，财务是对企业过去的经营行为进行数字化、结构化的总结与记录，通过这些数据可以很好地分析与验证其业务上的特征与问题。
这四个维度是看一个公司和一个产业的相互验证、相互有勾稽关系的逻辑闭环。研究一个微观的企业一样要有很强的自上而下的思维，在大逻辑上有严重瑕疵的公司，一方面成功的难度很大，另一方面研究的难度也很大，研究的投入产出比就很差。
三、把握产业本质、核心要素与关键变化
不同产业在经济学与商业模式的本质上有着显著的特点。比如水电行业的产能发挥与下游需求长期比较稳定，成本结构、产量、价格等指标也比较清楚，其本质更像是一个加了杠杆(高负债)的利率产品；传统零售业也接近于商业地产的租赁业务；动画行业更像是一个内容创意与计算机软件相互加强的IT行业。
看一个产业，还要看驱动产业发展与企业成长的核心要素是什么。比如芯片技术驱动了计算机的计算能力，才导致TMT行业各个领域硬件、软件与应用的飞速发展，技术路径选择与全产业链的生态竞争是相关公司最为重要的战略；比如消费品的核心驱动力是产品力，产品力越强的公司相对于渠道的谈判地位就越高，产品力在时间上的累积与空间上的传播才形成了在消费者心目中的品牌。
研究一个产业的长期方向，在一些拐点时刻把握关键变化也十分重要。比如现在这个时点的TMT行业，智能手机的普及与流量红利可能已经基本上结束了，移动互联网用户的使用时长开始接近天花板，增量的创新变得越来越难、更多可能是存量之间的替代竞争。而这些相对小的创新，也更容易被大公司进行早期并购。在这个背景下，理解相关的细分行业与具体公司的逻辑与方法都要和前几年有本质的区别。
再如对于消费品而言，由于人口红利的逐渐消失、商品的普及率和渠道的渗透也已经结束等原因，大单品增长的时代也基本上结束。现在的机会可能更多的是存量的结构升级与中小规模的品类创新，这对基数特别大的公司来说就不是好事，因为其产品创新的边际贡献会比较有限，业绩增长就比较困难。但对一些非常具备创新能力、能够深刻理解消费者的中小公司来说，可能反而是不错的机会。
四、从时间、空间与人看企业的核心能力
从时间、空间、人这三个维度可去看产业与企业，也是说明很多本质原理的重要角度。
好的商业模式要顺应社会大势的发展、顺应人性的良性发展、顺应为社会贡献更多的总福利，这样的商业才是可持久的，是时间的朋友。
还有一个概念是空间。一个好的企业除了做时间的朋友外，同时还不能做规模的敌人。大部分商业活动，随着规模扩张，一般都会出现效率递减，或者说空间(规模、地域、管理幅度、多事业部等)与利润之间可能有一个最优解或次优解，超过这个最优解的空间拓展，反而会导致规模不经济。比如依赖于厨师的餐饮公司，就是规模的敌人，凡是实现了有效连锁扩张的餐饮企业，几乎都是不依赖于厨师的。流程标准化是服务业规模化的前提。好的商业模式要应该在时间与空间上具备不断复制与持续优化的系统能力。
另外一个最重要的维度就是人，其中最核心的是企业家精神。一个公司的核心竞争力本质上是公司治理结构。而好的治理结构是企业家与一小部分团队的思想成果，这在相当大的程度上取决于企业家的心胸、情怀、战略，以及团队的执行力，取决于企业家持续的学习、分享与创新。创始人、企业家、治理结构，是一个公司最终的核心竞争力，伟大的企业家与优秀的治理结构才会激发每一个人的正能量与创造力，好的组织与好的商业模式应该充分激发人性善的一面。只有人，才是创造价值的终极源头。
一个企业的核心能力是能够构筑相对于竞争者形成的可持续的壁垒，比如强大的系统能力形成可持续的成本优势与规模优势、强大的研发能力形成技术或产品创新上的持续领先、非常好的产品与服务形成很好的品牌与用户粘性，这些结果上的核心竞争力本质上都来源于企业家的远见胸怀与优秀的公司治理结构。
五、从四个逻辑简单分析几个大类行业
1、消费品行业
从宏观逻辑与产业逻辑看，消费品行业有几个重要的因素需要关注：
1)消费的人口红利基本消失。中国特殊的人口结构(尤其是过去一胎制的人口政策的结果)与过去二十年在生产与渠道上的快速扩产，商品普及与渠道渗透基本完成；未来消费的顾客数量与人均消费量几乎没有什么增量、甚至会出现下降，大单品的增长时代基本结束。
2)中产阶层的人口与互联网一代的人口占比会在未来几年迅速提高，存量市场的结构升级与品类创新会有机会，体验、服务、健康、审美等需求成为购买决策的重要因素，但创新的边际贡献会递减，对大公司来说边际贡献不会太大。
3)厂商与消费者的关系。从过去的厂商导向，到现在的消费者导向，消费者才是最终最有影响力的引导者，但好的厂商深刻理解消费者又要超越消费者。对厂商来说，最重要的是要和消费者建立高效互动的沟通模式。现在的IT技术可能会帮助他们做到这一点，用大数据去记录消费行为的全流程，用这些数据来进行深度挖掘。做到流程更加优化，供应链效率更高。并在这些数据的基础上不断启发有效的创新，带来更多的，产销对路的产品。过去厂家生产太多品质凑合的、消费者也凑合购买的商品，以后更多应该是更为精准的东西。
4)品牌与产品力。互联网的普及基本上消除了信息不对称，消费者的认知能力大幅度提高，消费者相对于厂商的谈判地位上升，品牌忠诚度的挑战更大，但同时优质品牌获得更多的市场份额的效率会更高。期间更为确定的是渠道的价值大幅度被压缩、差的品牌被迅速淘汰。从这个意义上来说，产品力(广义的内容，包括服务)的价值将更容易得到体现，持续的产品创新能力、有效准确的传播(代替传统意义上的形象代言与广告)、与消费者的良性互动变得越来越重要。
在这样的宏观逻辑与产业逻辑下，观察企业微观的业务与财务数据就和过去有不同的侧重点。比如，我们就要看一个老品类的毛利率是否在提升或维持、新品类的占比是否提高、新品类创新的边际利润是否提升、总量上的市场份额是否提高等指标。
再比如对消费者的观察还要看客户人数、客单价、复购率等多个维度的业务数据与财务数据，去验证这个企业是否具备持续的学习与创新能力。
2、服务业
宏观逻辑上看，在商品消费普及基本结束的背景下，体验消费与服务消费的占比将持续提升，这也符合宏观经济意义上人均GDP达到一定水平后的居民消费倾向的特征；同时商品与服务的融合也越来越普遍，对于消费者的认知来说，“服务即产品、产品即广告”。在当前的宏观经济背景与中产阶层占比快速提升的条件下，服务业的空间仍非常大。
产业逻辑上看，从马斯洛需求层次理论来说，在生理需求、安全需求等生存需求满足后，社交、尊重、爱等归属需求以及自我实现的心灵需求就会大幅度增加。所以，服务业最重要的是要站在用户的角度，建立更好的体验、口碑和以及由此递进的用户粘性，是要提升消费者在功能需求、体验满足、情感共鸣与文化认同上的总效用。
顺着上述两个逻辑，看服务业企业的业务与财务，可以有一些重要的维度：
1)用户数及其变化，这是一切的基础，尤其要看可以产生交易或付费的用户数量；
2)用户的续单率(对应的流失率)与ARPU值(或ASP)，这是对口碑与体验最好的数据验证；
3)获得新客户的边际成本与边际利润：一个企业通过品牌、传播、广告获取新客户的能力非常重要，获取新客户是否有边际利润；比如客户推荐率指标就是非常好的数据(NPS值，Net Promoter Score，净推荐值(NPS)=(推荐者数/总样本数)×100%-(贬损者数/总样本数)×100%，消费品也适合这个思路)，好的产品或服务，老客户是最好的传播者。
4)客户的学习成本是否够低、转换成本是否较高，即客户更容易进来而不容易离开。
当然，服务业是一个非常宽泛的概念，既包含传统的服务业，也包含基于互联网基础实施的各种信息服务业，但背后的核心逻辑原理是相似的，理解与研究的框架完全可以打通。但传统服务业与有互联网属性的新兴服务业在用户、流量或销售额、现金流、净利润等业务与财务数据的发展路径有显著差别，传统服务业更接近于时间与空间上的线性增长，而有互联网属性的新兴服务业更表现出某种指数级增长的特征，以及由此导致的赢者通吃(极少数公司占据大部分市场份额)的行业格局。
3、制造业
从宏观逻辑看，制造业(包括广义的硬件)有以下几个要点：
1)中国制造业的总体能力仍较难被其他经济体所替代，经过过去20多年的积累，中国制造业全产业综合配套能力在全球仍有较强的竞争力、甚至这个竞争力还会进一步提高；
2)尽管中国的整体的人口红利消失，但工程师、高素质劳动者的人力资源红利仍可能维持较长时间；
3)更为特殊的因素是中国有着非常庞大的本土市场作为很好的试验场，对于很多企业来说，其试错的成本就远比其他经济体低得多；
4)由于发达国家总体经济较为低迷，一些制造业企业的财务状况较差，这给中国的领导型企业带来了难得的全球化机会。
这几个因素给我国的制造业升级提供了较为有利的条件，但可能只有少数非常优秀的企业在这些方面把握住机会。
从产业逻辑看，传统制造业的核心逻辑是产品与流程的标准化与规模化，从而达成在时间与空间上的自我复制能力，上个世纪后期以日本企业为代表的精益生产充分体现了这个逻辑，这个逻辑在现在的中国还会适用一段时间，我国的白电行业也充分地说明了这个逻辑。
另一方面，在计算技术、大数据与云计算飞速发展的现在与未来，过去难以规模化的非标准产品也可以在相当程度上实现全流程的数字化改造，并可能实现个性化量产，这在一些细分行业(如定制家具、制衣等原先非常难以实现行业集中度提高的行业)已经开始出现，以突破非标品“规模是敌人”的可能，当然这个过程的摸索过程会较长、研发的前期沉没成本会较高，其难度也远远高于标准品的产能复制规模化，但做成功以后的壁垒也会更高，这方面的研究在长期战略上要重视、在投资时间上要严谨与有耐心。
从业务与财务逻辑看，无论是产能复制式还是个性化量产的模式，制造业有两个因素非常重要：一是广义产能规模(财务上包含固定资产、无形资产、商誉等因素，业务理解上也包含制造、研发、营销等一线人员的数量)的扩张是否带来正的边际利润，好的扩张还会带来边际利润率不断上升，从而有能力提升公司总体的ROE水平。
二是这个规模的扩张是否带来显著的长期竞争力的提升，如对有壁垒的核心技术的掌握、终端的规模在品牌上的持续积累并因为这个品牌导致的产品溢价与份额提升。总结起来就是，在空间上形成规模与成本优势，在时间上积累品牌溢价。
4、TMT行业
从宏观逻辑看，技术进步是经济长期增长潜力最为重要的因素之一，过去几十年TMT行业集中了人类历史上最大规模的技术进步与商业模式创新，也是全球过去几十年最为重要的增长动力。科技革命，尤其是过去二十多年的互联网革命完全重构了全球经济格局、产业演进与人类生活方式的全新面貌。
但从另外角度看，也许技术进步的速度已经超过了宏观总需求的增速，再加上创造性破坏的特征，在过去十年显示出经济总量低增长与低就业的效应。科技革命加上现代金融技术与资本的力量，又使得初次分配更容易集中到技术精英与资本(股东)身上，普通劳动者的报酬并没有显著提高，在全球包括发达国家的贫富分化继续加剧，也许这是08年以来的金融危机的深层原因之一。就像《人类简史》中论及的，普通民众，无论作为劳动者(更大程度的被机器与数据替代，机器的生产率提升空间可能大于人)还是作为消费者(报酬提升很少，消费弹性降低)来说，其经济价值可能仍将持续贬损。
从产业逻辑看，TMT的技术演进路径、技术成果的商用普及以及由此带来商业模式的创新路径尤为重要。技术与商业模式的领导者将由于“报酬递增原理”，其领先优势与市场份额在相当长的时间里持续扩大，行业集中度迅速提高。无论是硬件，还是软件、服务，都显示出这个特征，比如芯片、显示、存储、各种应用软件、流量平台、社交网络等各个细分行业都是如此。所以，在同一个细分行业，不同公司的命运是天壤地别的，产业中观的研究尤为关键。
站在现在时点看，智能手机的普及与流量红利基本上结束，新的技术进步需要跨越到下一个S行曲线，大级别的技术创新可能需要较长时间的探索，大数据、云计算、下一代智能终端的形态(AI、AR/VR，难以形成几亿量级的标准化大单品，更可能的是硬件、软件、内容、服务的融合)都和前二十年的发展逻辑又将有新的变化。
从企业的业务逻辑看，TMT行业的技术路径选择的错误成本非常高，错误的选择会是灭顶之灾，经典商业读物《追求卓越》案例中的一些“伟大企业”，现在不是惨淡经营就是已经不在了；主流技术的领先性所主导形成的全产业链研究尤为重要。
从财务逻辑看，技术导向型的企业，其收入，利润，现金流的变化，不像传统制造业那样线性变化。对于技术研发型的企业来说，最先增加的可能是技术人员与研发费用，然后才是收入，净利润与现金流更为滞后；对于商业模式创新的服务型企业来说，最新体现的可能是流量与用户，再有收入的增长，最后是净利润与正的现金流。
上面说到的几个大类行业，并不是一个严格的区分，这些粗线条的大逻辑只是简单说明了一些重要的共性与规律性的东西。很多产业本身可能具备多个特征的综合，当然这些特征会有显著的主次关系，对于具体的细分行业还要做更为深入的分析，并形成严谨的逻辑框架。另外，在现在的经济与产业背景下，跨学科的、融会贯通的研究越来越重要。
六、研究的三个环节：归纳、演绎、实证
研究一个问题，或认识一个问题包含三个过程，即归纳、演绎/推理、实证。三者之间是互相促进、相互验证的过程。
归纳：我们要把碎片化的信息进行格式化，先解构再重构。按照矛盾的主次关系，我们要知道哪个是最重要的，排第一和第五的是哪个，把次要的先放一边。归纳的过程中，我们不仅是信息的传递者，更是信息的整合者，要搞清楚问题的逻辑关系与主要矛盾。
演绎：在归纳的基础上提出最有可能的几种假设，研究科学史的时候知道，整个科学史就是一个假设演绎法的推演过程。我们对过去的信息、理论进行归纳后，提出几个最有可能的假设，再通过实证研究进行验证。演绎需要一种有逻辑的、突破线性框架的创造性思维，假设的过程中可以需要一定的理性的想象力。没有想象力的话，过去的互联网公司都没法投资了。
实证：科学家在研究自然科学需要做实验去验证假设与推理。100年前爱因斯坦提出的引力波，他自己也怀疑，然后全球最牛的一批科学家花了100年最终证明了引力波的存在。实证研究的结果，有时候可能会彻底否定之前的几个假设，却获得了新的答案。在实证的过程中还可以启发更多新的思维，这是实证研究意外的收获。在找桃子的过程中可能找到了苹果，这也很好。在研究A问题的时候，有时候会获得研究B问题的思路。
当然对做博弈的投资人来说，他们可能只做了归纳与推理，或者在逻辑和推理上可能比别人稍早一步、更强一些，他也能赚到了智力优势的钱，但却很难持续获得成功、过程也会比较忐忑。但对基本面研究来说，我们要努力把这三个步骤都做好。我们要做的是把通常60%确定性的理解提升到90%以上，事实上60%确定性的判断几乎是没有决策价值的。
这个原理可能是这样的：通过更有效的实证研究，也许掌握的只是比市场多出10%的有效信息，却可能让你对问题的理解力、基础信息的处理能力提升了一个档次；从而把研究的确定性提升到显著高于大部分人的水平。这个可能就是创造阿尔法价值的过程。
七、优秀研究员的个体特质
要做好研究与投资，我个人认为从业者需要一些显著不同于其他行业的特质。某个公司在校园招聘上提到三个词：求知欲、诚实，独立。我认为这是非常牛的总结。
第一个，求知欲/好奇心。这个才是一个人内心最深的自我驱动力，是一个人内心的底层代码。我把这个称为“无压力与无任务情况下的自我驱动力”，没有考试压力、没有考核压力、没有人给你布置任务的时候，你都会痴迷于研究某一个有意义的问题，那么在天性上，你就非常适合做研究工作。
第二个，诚实。实际上大部分人、包括我自己，在这方面都做的远远不够。诚实这个东西看起来是很简单的要求，但实际上是非常不容易做到的。人总是更容易接受、甚至强化对自己有利的事情，有利于证明自己观点的论据，更容易接受获得被认同的东西。如果有个人和你PK，大部分人就会逃避或抵触，这个对投资或研究问题是不利的。我们要有非常强的自省和纠错的能力。最重要的是要知道自己错在什么地方，让自己每次错的成本越来越小，并且不断减少错误的次数。 投资不应该有什么悲观的或乐观的看法，只有客观的看法，对研究对象要客观，对自己的认识更要客观与诚实。对自己能力边界的认识要非常清醒，要知道你一直不敢面对与自我逃避的重要问题，总会在某一天找上门来的。“如果你不够真诚，你终将成为自己的牺牲品”。
第三个，独立。如果我们讲的东西都是别人的二手资料和二手观点，是没有多少价值的。独立的思考与判断，其最重要的好处就是能够进行清晰的归因分析，并会逐步积累属于自己的可以持续优化的思维体系。另外，无论是多么权威的意见，也要经过自己严谨的独立判断，不宜直接引用，否则创新思维就不可能发生。
八、正确的心态：必要训练时间与放下经验
《异类》一书中说，人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等，而是付出了持续不断的努力。1万小时的锤炼是一个人从平凡变成专业的必要条件。对于年轻一点的研究员或者刚毕业的来说，不管做什么工作，要经过1万个小时的职业训练，才会有一个从量变到质变的过程，得有5年左右的时间才能成为专业的选手。如果天资悟性好的，你每天的有效工作时间又比别人多出20%，那么你成长的时间就会缩短。对于过去学习很好的学霸们来说，入行不久的人经常会有一点迷茫，会比较着急，需要树立正确的态度。NBA巨星科比说，你经常见到洛杉矶四点钟的凌晨吗？
对资深的人，我们又反而需要强调先放下一切经验。在这个互联网与技术进步对全社会进行深入改造的时代，很多过去传统的思维方式反而会成为研究很多问题的绊脚石。我们需要放下过去的成见，以清零的心态去面对这个世界。从业时间越长，有的时候在某些方面更容易犯错误。从这点来说，对于自己某些非常笃定的观点，反而要更为刻意的重视反方观点。要感谢那些和自己反复PK的人。
另外，如果一个研究员要做的好，必须要有属于自己独立判断的成功案例和错误案例，是那些刻骨铭心的成功案例和刻骨铭心的错误案例，才能帮助自己成长。
九、日常工作的建议：
1、建立属于自己的智慧圈
不管是资深的还是刚从业的，都要学习逐步建立属于自己的智慧圈。在一个重要课题上，要有3个以上的行家里手成为你的朋友。这样对研究那个课题，是站在那3个牛人的肩膀上。为什么是3个？因为即使是一个很牛的人，即使是企业家自身，也可能因为自我立场(利益立场、情感立场等)的偏见导致错误的判断。芒格说，“立场导致偏见”。假设每个人的脑子里有5个重要课题，每个课题有3个朋友，那就有15个人；每个人背后又有几个朋友，这样的智慧圈就非常厉害，这有点类似互联网思维，这也是一种认知盈余。我们每个人的大脑是无边界的，智慧圈也是无边界的。我们每个人不可能成为很多领域的专家，但可以通过不断向很多专家与牛人学习、经常进行深度的思想分享，互相启迪思维。
2、广泛的学习与阅读
我们这个研究工作本质上就是学习。向同行学习，向同事学习，也向书本学习。除了眼前的当下的任务之外，要进行广泛的阅读，对长期重要课题的深度阅读与前瞻思考非常重要。广泛的阅读、独立的思考、深度的讨论与互动。
3、构建独属于自己的研究体系
要按照自己的方式建立单独属于自己的行业与公司研究的逻辑框架与方法体系，对于年轻人来说，更需要把基础的工作做踏实，在做基础数据的同时才会有自己的思考沉浸其中。要通过持续的学习、不断的积累来持续优化与修正这个体系。
4、结构化研究文档
日常工作中的研究效率怎么提高？建议把自己的工作底稿进行结构化记录。比如对于一个重点研究的公司，可以把各种重要信息放在一个EXCEL表格里，把各种要素进行有逻辑的数字化表达。过去调研的，阶段性思考的东西，都放在这些文件里面，然后不断的更新。下次拿出来讨论、编写与输出文档的时候，就非常方便。几年下来，这些研究成果沉淀下来是非常有价值的，还方便对自己过去的研究进行复盘。
第二部分：问答环节
Q：时间管理上，研究员覆盖的行业与公司数量通常较多，时间上怎么高效利用？怎么快速决定在哪些上面快速花时间？有些短期机会，不一定是大牛股，属于经营节奏的改变，怎么让研究员做好时间分配？怎么预判一个行业或公司值不值得看？对于一些市场短期的很多热点，研究员怎么很快的判断是否值得深挖？
A：从研究的时间精力分配上，我个人觉得应该将70%-80%的时间花在重要问题上。而把较少的时间花在短期变化的公司上。要把大部分时间放在一个产业最重要的大方向与最关键的变化上，以及在这个逻辑下的最重要的少量公司。每个人在漫长的职业生涯里，一定要树立做重要事情的思维，才可能磨练这个能力，越早明白越有利。如果一直忙于做短期的事情，那么思考长期重要问题的能力就难以积累，人们通常容易忽略短期不紧迫、而长期十分重要的事情，反而忙于应付短期紧迫、长期价值不高的事情，这是本末倒置的。
研究一个课题的出发点一定要是这样的，当然具体问题具体分析。其实很多行业与公司用排他法就可以判断。比如长期趋势非常明显向下、而且行业底部难以判断、总体估值又不低的行业，基本上就不要看；比如那些在熟悉领域都没有做出多少成绩、团队又没有换的公司，他说要在一个全新的行业做到如何如何，这基本上就是吹牛；比如一个说自己技术如何牛、如何高科技，你发现其产品毛利率很低、人均收入很低，基本上就是假的。这些简单的常识判断就可以排除很多公司，对于这些类型的公司，无论涨的多么牛，都不是我们研究的对象，就像前面我说的，研究的目的是要把高价值的事情、重要的事情的确定性提高到非常高的水平，才有真正的决策参考意义。
Q：比如说某个行业，年底复盘的时候发现，属于我们认同的基本面驱动的牛股有好多个，我们如何要求研究员把握这些公司？
A：举个例子，中国制造业升级的公司，分散在各个行业，假设20家公司需要研究。其实这20个公司一定会有某一些显著的共性，在宏观的、产业中观与企业微观层面的一些显著的特征是共通的，依据这些逻辑假设我们深度研究了其中的5家公司，最后在3家公司上重仓买入，并获得非常好的收益，我认为这个投资就非常成功，或者说买入的3家公司的收益率好于20家公司的总体收益，这就是成功的投资。至于没有投另外的15个公司，逻辑上根本没有关系。如果要让一个研究员在一年内对20个公司进行非常高质量的研究，其实是非常难得。把5个公司研究到90分远比把20个公司研究到70分，反而要容易得多，而70分的研究是没有阿尔法价值的。
Q：如果要研究好5个公司，那就要把那20个公司也研究好啊？
A：这个在逻辑上不矛盾。研究好这5个公司，肯定也要看另外的15个公司，是在这20个公司比较之后，按照重要性原则选出5家公司进行真正深度的研究，对这5家公司的研究一定要做到显著好于同业；另外，从这20个公司中通过一些方法挑出要重点研究的5个公司，这个并不难。前面谈到的四个研究逻辑、对产业核心要素和关键变化的判断、对企业家精神与公司治理结构的理解，都是挑出某个领域少量重点公司的研究方法，至少在很大程度上可以做到排除法的结果。
Q：哪些机会是一定要把握的？哪些机会是错过了不行的？
A：前面也说过，代表了社会、经济发展重要方向与产业关键变化的东西要把握住。但我还是认为，在这些行业代表中可能有10个公司，如果研究员能够抓住3个并形成投资实际贡献，这就很好。如果要求把10个都抓住，可能实际上投资实践的确定性反而是降低的，可能在过程中患得患失、不敢重仓也不敢较长期持仓，还是要把这3个的研究确定性大幅度提高。如果在这些代表重要方向与关键变化中的10个公司中，一个都没有抓住，那一定是研究方法体系有问题。
回过头来看，其实市场中基本面驱动的牛股非常多，大部分投资者对很多公司不是没有研究过，而是研究的深度不够，才会在投资的过程中患得患失错过很多机会、或者中途下车，最后收益率不够理想。另外，当组合的股票只要超过一定的数量，其风险的分摊就有显著的提高，业绩的波动其实是不大的，这个逻辑非常简单。
对于研究员来说，不管什么行业，还是要自己学会亲手去建立一个属于自己的思维框架和研究体系。通过这个体系有逻辑的去发掘机会与管理时间。
Q：研究了好公司，但估值较贵怎么办？
A：这个主要是基金经理需要考虑的，和研究员的关系不是最大。这是对整体估值的考量，包括大类资产之间的估值比较，包括行业之间的估值比较，更包括不同产业生命周期、企业成长轨迹、不同业绩增长逻辑下不同公司之间估值比较的问题。
不同行业、不同公司的估