京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,不止要数据,解密行业分析师如何写好研究报告,写研究报告,是分析师的本职工作,投资者与分析师接触,通常都从小小一个PDF文件开始。作为行业小兵,笔者根据自己的经验教训,梳理了写好研究报告的几处心得,与朋友们做个交流。
跟做产品类似,写报告也需要认真研究,从客户的需求特性、产业与公司特点、自身储备三个侧面精心设计,从而产生出一个点子、原型或者框架。尤其是深 度报告,一定要从一个好的构思开始。什么是好的点子?可以是独占的数据,可以是从未被业内使用的框架,也可以是独特的视角或者与众不同的结论,甚至可以是 批驳流行的错误观点。总之,在广泛吸收和梳理发酵的前期准备中,一个好点子能够点燃写作的激情,是动笔的原始驱动力。
对分析师来说,客观专业是最基础的要求。可惜,当前的证券界多数都不太合格。为了自己或所在机构的利益,多少卖方在上涨的时候死命鼓吹,对公司与行业的致命投资风险只字不提,最终给轻信的投资者造成巨大损失。
所谓客观,就是不要主观,要辩证、全面、理性。世界上不存在完美的公司,认识和观点会有分歧,不同时点优势也会变成劣势。比如高杠杆在周期向好的时 候放大增速,而在衰退中加速下滑。制造业的垂直整合,银行的活期存款占比高,消费品类的渠道扩张导致的压货,等等。当前的竞争优势和高增长驱动力,很可能 也是未来走下坡路的催化剂。针对行业特点,我们给出三个建议:
第一,逻辑论证和推演要扎实。要有可靠的数据事实支撑,要经得起证券界和实业界的推敲检验,跟公司/行业实际发展吻合,才有说服力。
第二,认真对待风险提示。对投资风险,多数分析师习惯了点到为止。实际上风险提示也是非常考究研究员功底的地 方。认真细致地分析公司面临的不确定性,哪些是外部风险(建议跟踪哪些变量),哪些是商业模式内生的经营风险等等,以帮助读者建立关于风险的认知地图。分 析师没有预知未来的水晶球,因此充分而可信地揭示风险既可体现专业素质,也能为将来留下辩解的余地。
第三,建立Big Picture。专业的投资经理每天要看那么多报告,他们多数对具体的行业/公司了解不是那么细致,也不需要太多细节。因此建议在报告头或尾部将大的产业环境、竞争结构、投资观点等做一鸟瞰,以帮助读者理解全局。
这点卖方同行一定深有同感。差异化,就是关注那些未被满足的信息需求,关注那些同行做的不太出色而自身正好有优势的领域,关注全新的领域夺取资本市场话语权。
如果对手的行业投资逻辑做的扎实,我可以搞草根调研。
市场悲观时,要注意跟踪数据中的乐观迹象及时提醒;市场狂热时,不妨梳理下产业周期或对高估值、可持续性的担忧。原因有三:第一,资本市场羊群效应 明显,预期一致的时候往往就是拐点。第二,只有与众不同,只有差异化,才能被人记住,才能在投资观点的红海中胜出。最后,始终对事物的对立面保持开放和谨 慎,也不易犯错。
人的认识都是先感性再理性的,感性和情绪是认识过程的背景,无法消除。这体现在研究报告上,就是必须极端重视形式,重视体验。苹果的成功就是实例,诺基亚抗摔的时代已经过去了。要站在提高客户阅读体验的高度,全方位提高形式。包括但不限于:
(1)字体、用词与色彩:字体不超过两种,除图表外基础色调也不要超过三种。用词尽量准确、简洁,可有可无的口语化衔接词一律精简,牢记少即是多。
(2)图表:用红/蓝高亮、排序或加粗来引导读者注意。
(3)逻辑结构。常用的结构范式包括:提出问题-分析问题-给出建议,树立反派-批驳-总结,伟大意义-现实需求-方案建议,历史-现状-未来,行业-公司-结论,等等,可自己总结,自由发挥。也可参考麦肯锡系列的结构化思考。
(4)投资逻辑的形象化展示。如果主逻辑中的变量过多,可尝试画图以展示相互作用。记住,一张图,胜过千言万语。
(5)尊重读者认知过程。人们对事物的认识总是由浅入深、由模糊到清晰,分析过程应尊重这一认知发展过程。包括但不限于:人们都喜新厌旧,喜欢被认同,喜欢秩序而非混乱,喜欢态度明确,喜欢简洁清晰有力的结论而非拖沓软弱和模棱两可,等等。
(6)制造阅读情绪的波动。好莱坞大片成功的原因之一是能够以光怪陆离的视声学效果、巧妙的情节设计和剪辑,引 导甚至掌控观众的情绪波动,从而实现预期效果。优秀的研究报告应该像电影、演讲那样给读者带来愉快的情绪体验。报告中不时地制造矛盾、偶尔的诘问、反派观 点的对比和批判,富有洞察力的个人创见的集中展示等,制造丰富的情绪体验包括疑惑解惑好奇惊喜等,从而给读者留下印象。
形式上的技巧有很多,关键的一条是,要像大导演炮制商业大片一样关注体验,关注视觉和心理效果。将分析中的亮点、卖点和心理冲击点设计为报告的高潮,并在之前逐步铺垫和引导。具体的,可以看看版式设计、色彩心理学、设计原理和iPhone设计规范等,一定会有很多启发。
如同股票的上涨需要超预期的基本面做催化剂一样,一份报告要想获得读者的芳心,也必须超出预期。超预期的第一步是调查当前业界同行的研究水平。客户 对该股与该行业的认识和观点,有无重大偏见,相关持仓,当前的心理状态,有无潜在的研究需求和可能的认知盲点,等等。对客户和同行了解越全面深刻,就越知 道怎么写。第二,不要略超预期,要远超预期。如果你只比客户水平高一点点,客户也不会有多深印象。因为他会想:我稍作努力也能达到这个水准。但如果你超越 客户2-3步,认识水平高出市场平均2个层次,客户就会感受到认知差距和冲击力,敬佩之情铁定油然而生。这才是真正的超预期。如同上市公司,业绩增速预期 是20%,25%只是略超预期,而30%甚至35%就是远超预期。
证券研究是个极其苦逼的职业,工作量无穷大,被众多的上市公司忽悠,被股价涨跌折腾,被每日层出不穷的各种新闻公告折腾,频繁的出差,加上工作中痛 苦的信息收集和发酵过程,痛苦的不断蜕变过程,被自己内心的各种魔鬼折腾。活着不容易,能发出点有价值的声音更不容易。没有人喜欢僵化死板的八股文。我们 需要追求卓越的强烈激情,来激发那灵光一现的洞察力。读者都希望被有价值的观点和强大的投资逻辑所征服,被作者的激情、热爱所感染。时光流逝行业变迁,所 有的逻辑和观点终将湮灭,但当初那个充满激情的分析师形象,一定还会留在读者的心中。研究需要激情,研究需要玩命。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15