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
日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13