40004-98986
鹰对鲨如何写一份全面且优秀的行业研究报告
无论是金融机构研究员、咨询公司顾问甚至是互联网战略分析师，他们都有一个必备技能，那就是需要会做行业研究报告，从战略和经营角度为企业提供发展建议。如果没有通过专业的训练，很多人是不清楚如何做一份行业研究报告的，比如你身处短视频行业，你领导突然下达一个任务，让你做一份短视频行业的研究报告，你一定会是懵的，无从下手，从哪里切入？1行业研究思考框架 行业研究的逻辑线索简单来说就是从大到小，从宏观到微观。第一步，分析 宏观环境和整体 行业趋势，为之后的分析定下基调。第二步，分析 细分领域和 具体公司情况，因为宏观的概念无法落地。第三步，分析竞对企业情况和 应对策略，怎么样才能碾压对手or不被对手玩死。第四步，分析企业未来的发展趋势和 投资价值。（这一步不是必须的，可以根据研究的目的和具体的业务要求的不同灵活处理）以上四步，下面会针对每一步来详细讲具体的研究方法。2宏观形势分析分析宏观形势，大致也可以分为下面四步：1. PEST分析一个公司，一个行业无不受到整个国家乃至全球格局趋势的影响。如果想要预测和把控一个行业的发展机遇和方向，就一定要有更高的格局。更重要的是，现在一个行业的颠覆往往不是来自于内部企业，而是来自于看似完全不相关的外部企业，甚至是来自新的行业。第四次工业革命来临，大数据、AI、云计算带来的科技变革会产生很多新兴的公司和行业，而这些新来者往往正是传统行业的掘墓人。咨询公司常用到的PEST（Politics，Economy，Society，Technology）模型是分析宏观环境最好的工具之一。其中Politics（政治）维度是最需要重视的。有些不能过审的内容这里不能多讲，举几个简单的例子：国内有很多行业都是需要政府补贴的（例如新能源电动车等），还有很多行业是需要看政策风向吃饭的（例如动不动就翻车的P2P行业）。国外政府的态度和风向也很容易影响行业格局。华为就是最好的例子。川大统领从行政命令的角度对一个商业公司的封杀就是降维打击，本来是可以直接搞死企业的（例如美国弄死“法国华为”阿尔斯通的案例，可以参考《美国陷阱》这本书）。好在华为一直坚持自主研发的精神，在（窝巢支持下）和美国硬杠的道路上一骑绝尘，虽然芯片国产化的技术难度在短期内很难追上，但硬杠到底总比妥协屈服后被步步蚕食的下场好了太多，毕竟老牌资本主义国家的嘴脸一直是贪得无厌。这个问题北宋文学家苏洵在《六国论》里说的过于精辟，以下原文引用预警：今日割五城，明日割十城，然后得一夕安寝。起视四境，而秦兵又至矣。然则诸侯之地有限，暴秦之欲无厌，奉之弥繁，侵之愈急。古人云：“以地事秦，犹抱薪救火，薪不尽，火不灭。”2. 产业链分析任何一个行业其实只是整个产业链中的一个环节，通过对整个产业链条进行分析，其实可以帮助我们更好的了解行业。这里具体的方法很多，可以层层逼近的方式来深入了解行业，具体的问题例如：行业在产业链条中的位置是什么？上下游都有哪些？行业在产业链条中的价值是什么？行业在产业链条中是否不可或缺的？行业是否具备在产业链条中的定价权？…………二级市场行业研究经常会对一个公司背后的整条产业链进行分析，例如苹果和华为，这两家行业巨头的背后，是无数上下游供应商提供的各种零配件和技术。从芯片、到面板、到摄像模组、到音频系统等等，每个方面都是各种供应商的配件和技术结晶，最终才能呈现出一台优秀的手机。天朝大A股市场也常出现XX概念股（例如苹果概念股，5G概念股等），也是来自于产业链分析的结果。3. 行业规模估算既然要在一个行业发展或者深耕，就一定要知道这个行业的市场规模，这样才能知道有多大的蛋糕可以分（市场潜量），或者还剩下多少蛋糕可以分（市场存量）。估算市场规模（Market Sizing），是咨询公司面试常用的题目，一般可以从供给端（Supply）与需求端（Demand）出发，进行交叉验证。简单来说，本质上就是要把一个你不知道的数，拆成几个你知道或者容易推测的数。举一个例子，如何估算北京市每年的奶茶店市场规模？从需求端角度来看，可以拆成一个很简单的问题：我家三口人，只有我每两天喝一次奶茶，每杯30块钱。那我家一年花多少钱买奶茶？转化成专业一点的公式就是：市场规模 = 用户基数（3口人） x 渗透率（1/3） x 消费频次（约180杯/年） x 客单价（30块）这个公式里面，用户基数已知，客单价已知，渗透率和消费频次可以根据经验拍一个数，如果要提高准确率，还可以通过用户分群的方式估算不同人群的渗透率和消费频次。实际工作中，还可以通过数据分析、专家访谈、市场调研的方式获取更准确的数据进行估算，具体市场调研操作方法可以参考我之前写过的文章，这里不赘述。需要注意的是，很多时候只能做一个粗略的估算，并且不同估算方法考虑的因素不同，最后的估算结果也可能会有很大差异。更多的估算方法如果大家有兴趣，之后我会再写一篇文章给大家讲更多的例子。最后，如果想要省事，或者实在不好自行估算行业规模的话，也可以查找市场上现有的一些行研报告，采用报告中的估算数据，以作参考。4. 行业发展阶段分析通过上一步的市场规模估算，我们大概知道了这个行业还有多大的空间可以供企业争取。接着就需要判断行业处于哪个发展阶段，毕竟在不同的行业发展阶段，企业的竞争策略也是不同的。一般来说可以关注下面几种指标来判断行业的发展阶段：A）市场增长率、销售额/销售增长率、用户数/用户增长率这是主指标，与行业发展速度相匹配。传统企业更关注销售额/销售增长率，因为传统企业是利润驱动的。互联网企业更关注用户数/用户增长率，因为互联网企业是资本驱动的，只要有风口，就可以投入大量资本驱动行业增长，疯狂扩张，能熬死别人就赢了。举一个典型例子，瑞幸咖啡的前身神州租车就是这么玩的。B）利润率行业平均利润率，可以反应盈利能力和吸引投资能力。C）集中度行业前几名企业的销售额占比，反应垄断程度和竞争情况。集中度越高的行业越难进入，因为进入壁垒高，所以行业龙头的盈利水平较高，例如手机行业的苹果，常年以牛逼的毛利水平制霸全球同行财报。同理，集中度低的行业进入门槛低，但竞争激烈，盈利水平低。行业在初创期和成长期都很适合企业进入并抢“量”，成熟期和衰退期就需要稳扎稳打保持现有优势并谨慎探索未来方向，通过这样的思路来定一个策略上的基调3细分领域分析宏观的概念无法落地，所以第二步的分析要围绕整体策略，思考一个具体的落地方向，即下沉到一个细分目标市场。可以从以下5个维度思考这个问题：1. 商业模式是什么？严格来说其实没有所谓的互联网行业，只是互联网公司的产品以虚拟产品为主，而具体的深耕领域有游戏、广告、电商平台、社交、O2O平台、新闻资讯、互联网金融等等，更加垂直的领域有汽车、房产、美妆、母婴等等。这里谈的商业模式，更多关注盈利模式，下面举一些例子：B2C（商家对消费者）：网易严选、小米商城等品牌商自己运营的平台、P2PB2B（商家对商家）：咨询公司、广告公司、百度、头条B2B2C（早期是B2C）：京东（有京东自营，有入驻商家）C2C（消费者对消费者）：闲鱼二手交易、58同城二手板块B2VC（商家对投资者）：绝大部分互联网公司都是，例如瑞幸咖啡、共享单车、B站O2O（Online to Offline）：这个其实不能和上面几种放在一起讲，因为O2O的分类维度是从线上线下，而不是从交易对象的角度看。但是O2O可以包括B2C、B2B、C2C、B2B2C等等看到一个很生动形象的例子，也分享给大家：你在地摊买东西，C2C你去超市买东西，B2C超市找经销商进货，B2B超市出租柜台给经销商卖东西，B2B2C你在网上下载个优惠券去KFC消费，O2O所以问题来了，除了常识和经验，还有哪些方法可以用来搞清楚盈利模式？这里提供一些分析的思路，当然绝不仅限于这些思路：A）与业内人士交流问前辈，问同行，加入专业社群，付费咨询等B）看新闻，财报，行业文章通过关注行业新闻建立基本的认知，关注财报了解利润来源C）站在企业的角度看问题用户看问题是看功效（这个东西好不好用？）企业看问题是看谁来买单（能把这个东西卖给谁？谁会买？付多少钱买？）2. 细分市场是否有开发价值？这里主要是讲细分市场规模的现状与变化趋势。在前面的宏观形势分析里提过了估算行业规模的方法，同样的，针对细分市场也可以做进一步的市场估算，具体方法这里不赘述。3. 面向哪些消费群体？了解不同区域的消费群体规模、用户需求、消费者使用习惯与态度、品牌/产品渗透情况。具体分析方法参考之前写过的市场调研的文章。值得注意的是，传统行业除了分析消费群体，还特别注意具体的地域。因为每个大区、每个省、每个市可能都会有很多具体差异，光讲大趋势是落不了地的。4. 要做出什么产品？选择满足消费者需求，有增长空间的产品品类，并关注产品渗透率、产品所处的生命周期等。注意对于用户和产品的研究最好有量化数据。脱离规模谈需求，脱离用户谈产品，脱离地区谈策略，都是很不专业的。企业需要根据具体的数字做预算规划，行业研究想要落地，也离不开对一线业务的了解和调研。5. 有哪些风险制约因素？风险制约因素有很多，下面提供一些思路，但不仅限于这些思考维度：A）细分市场的PEST因素看具体落地时是否有机会点/障碍点B）行业的进入壁垒（也是关键的成功因素）即行业内既有企业在多年经营当中建立的优势。进入壁垒一般有：客户忠诚度，政策与政府关系，资本金投入，规模经济，技术积累，品牌效应，渠道，运营经验，产品差异化等等C）企业面临的潜在风险政策/法律风险（如贸易保护、行业限制、反倾销等）市场风险（如需求减少、竞争者增加等）经营风险（如员工过剩、成本提高等）财务风险（如坏账，现金流断裂等）…………D）核算成本和利润，看是否能盈利主要是传统企业，互联网企业可能不太在意利润的问题，毕竟烧钱是主流衡量盈利水平的指标一般有毛利率（Gross Margin），净资产收益率（ROE）和息税折旧摊销前利润（EBITDA）等等在研究具体项目时，一般会采用投资回报率（ROI），内部收益率（IRR），投资回收期（Payback Period）等等4竞争情况分析完成了对细分目标市场的分析之后，对行业的洞察已经可以具体到战术层面。如果还要更深入到战斗层面，结合行业趋势给出具体的操作方案，就得做第三步，竞争情况分析。大致的分析框架也可以分为下面四步：1. 竞争情况梳理首先可以做的一步是梳理一下行业目前有没有巨头？这些巨头是出于发展阶段还是已经占据了大壁江山？他们的研究方向是什么？除了新兴行业和高速发展中的行业，大部分行业的蛋糕其实已经被瓜分得差不多了，后来者如果想要搅局，就需要创新的思路。例如当年的新闻资讯行业，是门户网站的天下，例如新浪、搜狐、腾讯等，拥有大量的采编团队，对于已经形成如此体量的行业龙头而言，以传统的思路跟它们竞争是行不通的。于是今日头条作为搅局者，用算法分发的思路创新性地重构了行业格局，后来居上地占有了新闻资讯行业的一大块蛋糕。2. 选定竞争对手做竞争情况分析一定是需要对标一个甚至几个对家的。否则就是自嗨。只有选中对手才能谈优劣。因为最终选择权在用户手里。用户不会理会企业的各种策略，只会考虑我是谁、我需要什么功能、我觉得这个产品好不好用、我觉得这个产品贵不贵、我觉得对家产品是不是更好用、如果更好的话好在哪里……选中对手，才能真实测试用户态度，了解真实的竞争优势劣势，才能知道我们想象中的用户到底买不买单。3. SWOT分析SWOT（优势Strengths、劣势Weaknesses、机会Opportunities、威胁Threats）分析是最常用的竞对情况分析模型。通过对这SWOT四个因素的排列组合，可以确定之后的竞争策略。具体的思考维度可以参考但不限于以下思路：主要竞争品牌的知名度总体市场及各销售渠道的市场占有率用户构成、用户画像产品特点价格定位销售渠道、铺货范围、供货程度各销售渠道的优劣势各零售店的促销活动广告营销费用比例…………针对上面的每一个维度，都可以做SWOT分析，具体操作的时候建议结合当前业务关注的问题，选择最紧迫的几点有针对性地分析。抽象的概念不好理解，举一个好玩的例子来讲SWOT分析。时至2020年穿越剧仍然是很热门的话题，上半年就有从现代文明穿到古代文明拿狙击枪开挂吊打古人的，还有编剧穿到自己写的剧本里开上帝视角结果差点翻车的，所以这里可以提一个很有意思的问题：如果你穿越到三国时期，怎样才能成为人生赢家？（小目标是先赚他一个亿，大目标可以是一统天下）优势S作为穿越人士，最大的优势自然是对历史趋势的了解（俗称上帝视角、开天眼）。预知未来这个技能是所有人都梦寐以求的吧？要是让我回到2000年，我砸锅卖铁也要去买房子好吗。。。或者回到2010年，我愿倾家荡产投资茅台的股票。。。有人会说穿越人士还有一个优势是对现代军事科技的掌握，拜托你醒醒，火药你知道怎么配制吗？枪你可能会开，然而你会制造吗？你有图纸吗？有图纸你能一起带着穿越吗？重武器就更不要说了，不是专门研究这个的工程师就不要做梦了。。。还有人说穿越人士对兵法的了解？你是认真的吗？纸上谈兵还能有这么自信？古代战场上的天气、地势、敌我双方情况都是瞬息万变的，没有真正上过战场能理解这些细节吗？而且你知道怎么保障后勤吗？兵马未动粮草先行您能否考虑一下？所以作为穿越人士，要对自己有清醒的认知。你懂的是天下大势和历史人物的特点，不是具体的操作，所以请合理利用优势，广纳人才——因为你知道谁会打仗，谁会奇谋，谁会治军，谁会治国，所以请不要登月碰瓷三国时代名将谋臣的专业能力，你只需要知人善任，关键时候做出决策，老老实实做他们的老板就可以了。。。劣势W最大的劣势就是你作为一个穿越人士，光杆司令一个，没有认识的人，没有群众基础，连家人和朋友都没有。电视剧里那种一穿越就能碰到男主角/女主角的事情，想想就好，不要当真。更实际的情况是你穿越之后连衣服都没有，连一块烧饼都买不起，上无片瓦，下无交通工具。当然你要是开了金手指，开局直接魂穿了某位无辜群众，前面的话当我没说。机会O说到机会，从商业角度来看，就是要看前面提过的行业宏观形势和细分市场情况。有下面几个机会点可以考虑：1）致富请找医疗行业宏观形势是，三国时期瘟疫影响了很多战争的发展和结果（黄巾之乱就是源于东汉末年的大瘟疫，赤壁之战曹军水土不服也是一个例子），瘟疫和伤病也导致了很多名将谋臣的陨落。从细分市场来看，搞医疗行业必定是能致富的，但是关键问题在于你不掌握核心技术。所以赶紧去抱华佗大神的大腿，比如说对麻沸散这种神药进行商业化操作（由你作为药企掌握定价权），对五禽戏这种神操进行大规模推广开班（可惜不能直播教学）。不管是把华佗发展成商业合伙人，还是通过人格魅力发展成挚友，都是靠谱的方法~2）搞事请找你喜欢的合作伙伴如果想要改变历史进程，你需要先和诸侯或地方豪强合作，毕竟你手里没兵没粮，巧妇难为无米之炊。先获取诸侯豪强的信任，获得创业的第一桶金（即兵马钱粮），接着就可以靠你的天眼一步一步扭转历史。具体跟谁合作取决于你穿越到了哪一年。举个栗子，如果穿越到建安二年，你可以去找曹老板，建议他不要去搞张绣的婶婶。如果穿越到建安五年，你可以去找孙策，建议他不要单骑出猎。如果你要和刘备一起干，随时可以建议他去请诸葛先生出山并且尽快把法正从刘璋那里挖过来。威胁T整体的宏观环境威胁来自于你不会武功，又没有军队，被抢劫or被暗杀or亡于兵灾的可能性很大，所以需要考虑和本地豪强合作，或投靠某位诸侯。具体的细分领域威胁来自于你要发展的行业：如果要发展医药行业就要紧密观察华佗会不会抛弃你单干，是否能够获取核心的商业机密（例如麻沸散的制作方法等），或者如何通过股权运作的方式保住你在公司里的地位等等。如果要搞事，最大的威胁就是曹刘孙三家诸侯，他们在你羽翼未丰之际是强大的竞争对手，在你形成实力之后是随时会卷土重来的隐患。接下来可以看一下具体的竞争策略了：机会优势战略（OS）如果外部的机会正好是你的优势，赶紧利用起来机会劣势战略（OW）外部有很好的机会，但是目前是你的劣势，你就需要改进优势威胁战略（ST）你具有优势但是外部存在威胁，那就需要时刻监视、保持警惕威胁劣势战略（WT）既是威胁又是你的劣势，请及时逃离并消除以下是结合“如何在三国成为人生赢家”这个问题的具体战略说明：4. 标杆分析标杆分析（Benchmarking），就是把企业经营的各方面情况与与竞争对手或行业一流企业的产品、服务、经营业绩进行对照分析的过程。说的通俗一点就是高级的拿来主义，怎样把别人的优秀经验化为己用，如何对别人的经验取其精华去其糟粕，并调整为符合自己战略和特点的操作。这里举一个例子：对于销售部门来说，标杆分析是很适合的方法。如果直接对销售进行指导，无异于纸上谈兵。毕竟总部的分析师不一定会去一线接触销售跑单的业务，就算接触了也是钦差出巡体验生活，并不是真的和基层销售员一起跑业务，所以上来就指手画脚经常是脱离实际的。销售会质疑总部的分析人员，但不会质疑比他们自己做得好的销售，最多抱怨自己没有人家的外形条件、地域条件、促销政策、话术指导、以及其他支持资源等等（是的他们可以找一万个理由证明业务做不过人家不是自己的问题）。所以对于这种情况，树立标杆比讲道理有用，让他们跟着做得最好的销售标杆案例学习是让他们心服口服的好办法。全国的销售团队，总有一个大区的业绩最好，这个大区里又有一个省市业绩最好，这个省市里又有一个商圈业绩最好，这个商圈里又有一个门店业绩最好，这个门店里又有一个金牌销售业绩最好。为什么人家业绩好？刨除不可复制的因素之外，学TA的成功经验就好了。销售行为毕竟还是可以通过一定的观察和分析，总结出套路和流程化操作的。你的目的不是把60分的销售变成90分，而是把不及格的销售变成60分，量变引起质变，最后对总体业绩的提升将会是明显的。这里就不展开来说未来趋势分析这一点了，毕竟对于未来趋势的把握，需要长期的行业经验积累和商业洞察才能做到，大部分人的预测都只是看看而已，就算是数据模型，对未来的预测也有太多的变数。这一点以后有机会再聊。5去哪里找数据最后讲一下数据要去哪里找。毕竟不管是做行研，还是做分析，一切研究的基础都需要有数据，所以找数据是第一步。1. 怎么找数据？从大的角度看，有5种方法：1）搜索引擎谷歌大法好，请善用搜索引擎，可以帮你节省大量时间，准确找到需要的信息，并且发现一些新的思考维度。唯一的门槛是需要科学上网。2）搜索引擎搜不到的其他网络内容例如微信公众号的内容，就是一个信息孤岛，不开放给搜索引擎的，所以只能自行关注感兴趣的行业，寻找相关的媒体或自媒体。3）公开二手数据国家官方公开数据，例如统计局数据上市公司公开数据，例如招股书、财报、重大公告以及来自咨询公司、数据平台、第三方机构的研究报告4）市场调研数据这些数据可以是二手的，也可以是自己调研得来的一手数据，具体调研方式包括但不限于专家访谈、用户访谈、问卷调查、实地考察、Cold Call等等。5）人脉交流这部分数据就看各位同学的本事了，可以是你家里带来的资源，可以是你的同学、老师、校友、同事、朋友带来的资源，也可以是你自己通过社交、会议、沙龙、社群等方式获得的人脉资源。毕竟很多内幕消息和行业核心信息，只掌握在少数人手里，必须接触到相关人士，才能了解到这类信息。总的来说，看脸，也看缘。2. 怎么看待数据？拿一张表做说明：1）官方数据最权威的数据来源是国家统计局。但是即使是国家统计局，拿到/上报的数据就是一定真实的吗？不敢多说怕不过审。行业协会数据同理。2）第三方机构数据这种数据比较真实，但是有两个问题：一、数据来源于使用了第三方机构产品的企业。例如TalkingData（这个公司是做数据服务的）发布的互联网行业报告，但是注意这个报告对互联网行业的定义，仅限于那些用了TalkingData产品的互联网企业。那还有很多没有用这个公司产品的互联网企业，就不算了？二、第三方机构的数据只能用于某些特定行业的分析，例如电商、社交、游戏等互联网属性强的行业，有大量的用户数据供分析。但是对很多传统行业而言，要么没数据，要么很难收集数据，你怎么分析？3）市场调查数据调研数据也是比较真实可信的，局限在于样本太小、成本又太高。只要涉及到抽样，都会有样本是否有代表性的问题，反推可能过于夸张，而且还有幸存者偏差。国家统计局也会做抽样，但是样本相比全国的企业简直是九牛一毛。如果做全量统计，除了公安机关民政机关，就是运营商和微信有这个能力了（三大运营商用户智能机设备数超过14亿，微信用户数接近12亿），但是微信采集不到其他APP的数据，三大运营商采集不到没有智能机的人群的数据。这都是客观局限。4）企业主动发布数据上市公司的财报、公告等信息一般可以从官网的投资者关系这一栏找到，同时上市公司的招股说明书对于新手了解一个行业非常有用，会有一些章节详细介绍上市公司从诞生到上市的情况，包括业务情况和运作方式，并将公司所在行业进行一次梳理。招股书、财报这类数据，虽然存在粉饰的嫌疑，但总体来说也是比较真实的，但是也有两个问题：一、数量太少、频率太低，毕竟你不能逼着企业发布数据啊。二、对于广大非上市公司，你怎么分析？估计只能猜了。当然还有一些其他渠道的数据，但除非能够相互印证，一般都不能直接使用。3. 数据不准确怎么办？既然能获取的数据存在这么多问题，那应该怎么用呢？如果数据不准要怎么办？首先，不要迷信行研的数据。严格来说，行研数据肯定不准，也没办法准，如果你的内部数据和行研数据对不上，也很正常，相信你的内部数据，不要强行说服自己。但是商业数据通常很难获取，特别是竞争对手的数据，即使是通过私人关系从对方内部拿到的数据也是天差地别，无法甄别。因此通过第三方咨询公司购买是最常用的做法。除此之外，从对方网站爬数据，通过搜索引擎收集相关的新闻报道、公司高管的采访视频、投资人对公司的评价等等方式也是常用的手段。虽然比较麻烦，但是把以上方式收集到的数据综合在一起看却是最接近真相的数据。行研真正的价值，不是具体数字，而是分析师对于行业整体发展趋势的判断。好的分析师能够结合其他的数据和信息，看到数据背后隐含的商业行为和价值，这才是真正做战略分析的意义所在。所以行研的参考意义大于实战价值，如果内部数据都分析不出来问题，行业分析更是只能作为参考，更多的时候是给投资人画饼的时候的背书。更关键的是，逻辑有时候比数据更重要。不管你通过数据分析出了多少结论，最后都要输出并且说服别人。这就需要你有讲故事的能力。说服力强的故事通常有着严密的逻辑分析推理过程，因果关系在大多数情况下也是成立的。这个过程并不比数据收集分析简单，或者说更具有挑战性。因为你的读者（不管是同事、老板、还是客户）可能很难质疑你的数据，所以会更加注意你的逻辑是否合理和严密。思考的逻辑可以是树状的，但是沟通的逻辑最好是线性的，表达和汇报的时候需要有清晰的结构和重点，对于逻辑思维和表达的训练说起来又可以单独写一篇文章了，以后有机会再跟大家分享。4. 常用工具推荐下面推荐一些常用的找数据的工具和网站，供大家参考：官方统计数据：国家统计局行业统计数据：各大行业协会官方网站咨询公司报告：MBB、罗兰贝格、德勤、普华永道、尼尔森、IBM等第三方数据机构报告：CAICT中国信通院、 CNNIC国家互联网络信息中心、阿里研究院、企鹅智酷、360研究报告、 199IT、 TalkingData、QuestMobile、前瞻网、乐晴智库、友盟、艺恩、艾瑞、艾媒、易观、亿欧、极光等二级市场研报：WIND万得金融终端、迈博汇金（慧博）、Bloomberg（彭博）等上市公司财报：上交所、深交所、港交所、美国SEC、上市公司网站投资者关系页、巨潮网、证券星等创投媒体：36 氪、虎嗅、猎云、亿邦、新浪科技等财经媒体：华尔街见闻、财新网、FT、新浪财经等垂直领域研究与资讯：微信公众号、知乎机构号等宝藏工具：B站，包括但不限于知识区的财经频道，科普频道，社科频道等个人推荐的行研报告查询平台：发现报告 https://www.fxbaogao.com/并购家 http://ipoipo.cn/作者：胖小丁 知名咨询公司管理咨询pointer，头部互联网战略分析师和策略分析师。
丹麦版研究报告要怎么写？
在实用文体写作中，论文和报告是一个难点中的难点，今天咱们就来说说报告。报告有很多种，今天着重说下研究报告，它的特点如下。研究报告：更注重对比，注重数据和证据，还要对证据进行分析。研究报告：主要是指跟自己无关的对象事物和现象的研究结果，如各个智库的发文，研究报告针对需求非常强，结论一定要清晰，不能因为怕说错话而模棱两可。一份专业的研究报告也分为4个要点。①分析要中立、客观写论文讲究创新，而研究报告注重全面客观，即使内容会有多处呢，重复也无所谓，千万不要为了添上新的内容，而把无关要紧的东西都要写进去。在研究报告中，不恰当的标新立异常常会误导读者。②做好横向和纵向的对比分析一个公司，要放在一个行业里，也要放在一个较长的历史时间里。同时和他过去的发展和未来的潜力做一下对比，一个好的研究报告所做的研究工作，可能要比想象的工作量多出一个数量级来。一个好的研究报告可能不仅仅是十里挑一，更可能是百里挑一。③注意证据的充分性和数据的规范性论文中，我们讲了非凡的结论，要有非凡的证据来支持。在研究报告中，结论不仅要从正面去证实，而且要找到反例，看看是否能证伪。和一个结果可以有很多种符合逻辑的解释，如果我们认定的结论最合理，就要否定其他的解释。④对数据的解读做可视化处理大多数读者来说，对研究研究中的海量数据，只希望短时间内了解结论，而不是自己花很多时间再做一遍研究，具体研究分析的细节并没有兴趣了解。下面简单总结一下：论文侧重上下，要有深度，而报告要前后左右说清楚，要有广度。生活中，对于非专业的写作者，对论文和报告的写作情况，可以说是非常的少。如果有这方面的需求，就要多做练习。多次学习课程是一个方法，通过相关文章下面的留言，可以借鉴高手的经验。下面就是摘录网友一个鸡蛋工作经验。①以需求为导向，搞清楚报告的目的。②听众是谁？关心什么？喜欢什么？搞清楚。③帮人代笔，要从领导和部门的角度来思考。④做之前先定结构，然后找重点，找到合适的固定模式。⑤然后找素材，最好直接上数据。⑥按部就班地把素材放到结构的合适位置。⑦平时要注意优化结构，收集素材，真正做到工作时手到擒来。说百遍不如写一遍，按照以上的方法，我们找一点政府报告，按照以上的方法论，好好地梳理了一遍。提高一下自己的思维和写作水平吧！相关阅读：《综述报告怎么写？》《论文研究假设怎么写？》《保研简历要怎么写？》
老阿姨周报为写而写、建议大家不看 申万宏源的耿直研报火了
蹭热点、过度娱乐化且一味唱多的券商研报屡屡被投资者诟病，最近申万宏源电子组分析师看空电子行业的分析报告，成为一道另类的风景。 据不完全统计，今年以来，券商分析师发布的行业报告已达26803份。如何从数以万份的研报中脱颖而出，让投资者印象深刻？昨天，申万宏源电子组的分析师做到了。6月24日，申万宏源电子组微信公众号发布的一周观点认为，A股电子行业根本不会有行情，大家近期可以不用看电子行业了。同时表示，本周周报是为写而写，不值得浪费时间阅读。随着市场关注度的大幅提升，申万宏源电子分析师骆思远24日晚间发文称“实在对不起大家！我的原意是想表达：现在电子基本面真的不差，就是信心溃散而已。”6月25日，骆思远再度通过公众号更新了一周观点。新发布的内容当中，删除掉了之前的情绪化发言。并强调研报的核心观点是贸易战乌云密布，掩盖苹果备货光芒。年内旺季提前来临，信心处于崩溃状态。记者按照研报上的电话进一步咨询该分析师，但始终未能接通。曾在某券商任职首席电子行业分析师的业内人士向记者透露，电子行业确实还是受贸易战的影响较大一些。01 对电子行业持保守态度的研报不止一家 国海证券给出中性评级 其实，近期对电子行业后续走势持有保守态度的，并非只有申万宏源电子组的分析师。以6月25日为例，共有川财证券、光大证券、平安证券、广证恒生、东吴证券、国海证券以及中信证券等发布了8份电子行业的分析报告。其中，川财、广证恒生和中信未给出具体的推荐评级，光大证券给予“买入”评级，平安证券的两份研报则给予“强于大市”评级，国海证券给出了偏保守的“中性”评级。国海证券研究报告指出，未来贸易战恐怕会从关税战转为时间拖得更长的商业战，认为市场当下背景仍未明确好转，所以维持行业“中性”评级。给予电子行业“买入”评级的光大证券则认为，今年手机产业链将逐季向好，当下时点正是估值较低、预期差较高的阶段，适合逐步加大对受益于国产新机拉货和三季度苹果新机拉货的产业链龙头。市场所担心的中美贸易摩擦对手机产业链的影响，从目前阶段来看，政策并没有直接影响到手机零组件。因为手机产业链对于产能和生产工艺技术的要求较高，多年形成的产业格局将较为稳固。Wind统计数据显示，截至今日收盘，电子行业下跌0.32 ％。而今年以来，电子板块跌幅达20.42％。2 看空报告很罕见？券商评级下调上市公司评级并不稀奇 一般而言，投资者会认为券商看空的报告相对少见，但实际上，券商下调上市公司的评级，也可以算得上是一种不看好公司股价走势的行为。Wind统计数据显示，过去六个月内，券商发布了106份下调上市公司评级超过5％的研报。其中，风语筑、陕西黑猫、横店影视以及昭衍新药等4家上市公司券商评级下调幅度超过15％。3 券商看空能影响股价吗？光大证券看空伊利股份的启示 券商发布看空报告，随后上市公司股价短期下跌的情况并不少见。其中，伊利股份遭遇光大证券研报看空的案例较为典型。2014年6月2日，光大证券就曾在端午节前夕发布题为《伊利将遭遇低温奶、常温酸奶和进口奶全面冲击》的文章，给予伊利股份“卖出评级”，并将伊利股份六个月目标价设为22.7元。随后，端午后的第一个交易日（6月3日），伊利股份下跌7.75％，报收31.87元，蒸发53亿元市值。不过从后续的市场表现来看，伊利股份的股价走势并未如同光大证券所预期，从2014年6月1日到2014年12月31日期间，伊利股份上涨了34.74％。从光大证券看空伊利股份的情况来看，短期内券商的看空报告确实可能会对股价产生较大影响（当然也不排除，券商看空和股价下跌只是时间先后，而非因果联系），随着时间的推移，信息披露得更加充分、市场的博弈更加充分后，上市公司基本面足够好的话，股价还是不会受到看空观点太大的影响。业内人士透露，券商分析师的报告，不仅仅会涉及到券商的经纪业务分仓，同时也会影响到公司的自营业务和IPO业务，要做到完全独立客观、尤其是看空上市公司发表负面观点，需要承担不小风险，所以在一般情况而言，券商相关的看空报告还是会相对少一些。本文源自证券时报网
金字塔三分钟读懂热门研报
通过阅读优秀的行业、公司研究报告，我们可以拓宽投资视野，理清逻辑思路。市场虽然每天充斥着浮躁气息，但拿着真金白银投资的小伙伴，一定不能忘了加强基本功。小编抽空梳理了近期两篇热门研报，带大家几分钟掌握内容精华。SaaS，计算机中的消费股——胡又文（安信证券），17届新财富计算机最佳分析师第1名首先，科普下SaaS，是Software-as-a-Service的缩写名称，意思为软件即服务，即通过网络提供软件服务。核心逻辑：为什么说SaaS是计算机中的消费股，安信证券认为：SaaS和消费类企业的用户粘性都很强，造就了较宽的护城河；两类企业收入可复现程度都很高，且都拥有充沛的经营性现金流。海外市场表现：从年初至今收益来看，约70只美国SaaS股票YTD收益中位数为38%，显著高于市场平均水平。国内行业现状：国内SaaS企业经营情况4. 投资建议：安信证券投资建议专注创新的眼科器械龙头企业——张金洋（国盛证券），17届新财富生物医药最佳分析师第3名核心逻辑：我国是世界上盲和视觉障碍患者数量最多的国家之一，眼科整体市场规模2019年达1700亿 元。 眼科器械市场规模从2014年的111亿元增长至2018年的226亿元，复合增速高达19.45%。投资建议：国盛证券认为爱博医疗（688050）作为国内专注创新的眼科器械龙头企业，产品覆盖手术和视光两大领域，现阶段核心产品人工晶状体及角膜塑形镜均为国内领先水平，产品技术比肩进口产品。盈利预测关键假设爱博医疗财务数据
泛爱万物智能时代，自动生成投研报告很简单，3步轻松搞定！
在投资银行的投行业务与证券研究业务中，会涉及到大量的固定格式的报告撰写工作，比如说招股说明说中的部分章节，研报，以及投资意向书。这些报告撰写需要大量的投行初级员工进行长时间枯燥繁琐的数据罗列、整理、反复copy-paste的工作。而在这一点上，通过AI技术自动生成投研报告，效率会比人类高。目前，自动报告生成主要运用的是自然语言（NLP）中的两种技术：自然语言理解（NLU）：将日常话语消化理解，并转化为机器可后续处理的结构；自然语言生成（NLG）：将由机器拆分好的机构化数据以人们能看懂的自然语句表达出来。对于以上两种技术，我们可以理解为是对日常对话这一原料的拆分加工和整理成可以理解的自然语句。然而要想实现自动生成报告，需要利用以上技术完成3个步骤：1、处理海量异构数据将投行分析师需要阅读的年报、数据以及行业分析报告等等海量数据，先让机器进行消化和学习。2、分析数据在这一过程中，需要运用知识图谱中常用的知识提取与实体关联，将逻辑主干抽离出来，再结合事件地点等因素，获得报告的关键信息，并嵌入到预先设计好的报告模板中。3、报告生成经过上面两个步骤后，即可生产新闻、投行分析研报、企业研报、企业公告等等。用户只需要选择符合其需求的模板并确定好主题与关键信息，以及报告呈现的形式，便可生成基本内容。机器是死的，它没有自己的主观意识。所以，在通过人工智能技术自动生成报告后，投行的分析师可以进行校对，还可以进行人工二次编辑，加入有价值的观点和结论。这样人机协作的方式，既能提高研报写作的效率，还能提升报告的精准度。自动生成报告已经被广泛的运用到新闻行业中，在国内的科技公司中吗，具有代表性的公司当属Giiso（智搜）的智能写作技术，已经实现了自动化生产文章和报告。但是，Giiso不仅仅满足于为新闻行业提供自动文章和报告生成的服务。其智能化研报写作、文本抽取、自动摘要、知识图谱等技术服务，可以为投行、证券等金融企业，快速解决人工撰写报告效率低下的问题。在智能写作领域，Giiso有丰富的经验积累，特别是数据写作。之所以Giiso的智能写作在行业类具有领先优势，主要得益于Giiso的两大核心技术——智能语义和知识图谱基于深度学习打造的智能语义技术让机器理解自然语言的关键技术。核心是基于大数据和深度学习构建机器可以理解人类表达语义的模型。语义识别最高精度达到92.67%；平均精度：84.22%；同类方法中最高。知识图谱通过一系列的机器学习技术，把非结构化数据转化成机器可以理解的结构化知识的过程。机器人基于知识图谱技术，可以快速的学习和进化到普通人对内容的运用水平。基于知识图谱构建的追踪引擎最高精度：95.06%；平均精度：94.52%；远高于传统的搜索算法。Giiso在这两大核心技术的支撑下，再与大数据进行技术融合，分析和理解数据的重要性，从而产生简短的文字表述或结构化的报告内容。从而让机器来处理数据和信息，实现机器替代人工做绝大部分基础工作的目标。
道一研报的“难言之隐”和“话里有话”：一份研报的五个解读角度
来源：雪球1/5、研报中的“事实、假设、观点”收到一个同学给我的建议：XXX：刚哥，关注你大半年了，发现你的特点之一是经常会参考券商研报。我在券商研究所行研组实习过，写过不少研报，坦诚来说大部分研报的质量都是很一般的。在我个人看来，大部分券商研报的作用仅停留在帮你整理了一些客观信息，那些主观的观点、判断、预测等非常的“拍脑袋”。不知刚哥怎么看？毕竟是业内人士，非常了解一份研报有多少水分。但问题在于，个人投资者了解公司研究资讯的渠道有限，研报是最重要的、免费的（对于散户而言）研究资讯来源。首先，所有的研究都建立在假设的基础上，而求证则有待下一步跟踪，再加上研报这种形式更多是呈现结论性的内容，难免给人“拍脑袋”的感觉。而研报作为一个所有人都能看到的东西，到你手上又晚了很多天，寄希望于按研报进行买卖，还是以前“靠消息买卖股票”思维的一种体现，几乎没有什么胜算。事实上，卖方研究团队可以集众多买方的力量，获得上市公司高管、行业内专家的一手资讯（虽然到你手里可能晚几天，而且只有结论的一部分），很多研究员长期研究该行业，其思考深度也非一般投资者可比。如果没有研报覆盖的公司，连研究的价值都没有，现在卖方服务过剩，不可能有好公司被漏掉。我现在做为一个专业投资者，有了更多直接的沟通渠道，但我的研究仍然是 “以研报的连续分析为核心”的体系。正确的对待研报的态度是回归“研究参考”的定位，帮助（而非直接告诉）我们理解一家公司。其次，研报正确的理解顺序应该是“行业框架或行业研究报告——公司深度分析报告——事件分析研报”。行业框架研究是让你建立对这个行业方法的基本看法，深度研报的作用是帮助你全面理解一家公司。然而投资者接触的大部分研报都是“事件跟踪型研报”的，包括公告事件的研究、对业绩报告的研究，等等。如果不建立基本研究框架，直接看这些“事件跟踪型研报”，就会觉得看了跟没看似的。更重要的是，“拍脑袋”不是什么大问题，“大胆假设，小心求证”，研报是有连续性的，往往假设在一份上，求证在后续的跟踪中。所以我们必须分清一份报告中的“事实、假设、观点”三者的区别，我去年也写过一篇《新手的致命亏损，总是在“不确定”的机会上盲目重仓》，其中以珀莱雅为例，分析了当时（2019年2月）券商是如何建立研报逻辑：假设：新一代的消费者，愿意选择本土品牌化妆品，且更偏好线上渠道。事实：珀莱雅是国产化妆品中的中低端偏年轻时尚的品牌，主要客群还是在三四五线城市，近年的线上销售增速很快。观点：未来三年，线上和线下分别保持30%和10%的增速，并加速单品直营店的开店速度。（一年过去了，其中的事实有什么变化？假设还存在吗？观点正确与否？本文后半部分将有一个小小回顾）“假设”是一个大前提，如果你不认同，那就可以直接放弃阅读了；而“观点”则不一定要你相信，这是需要你后续跟踪的。不过，分清楚这三者并不光是语文要好，还要有洞察人性——你得知道，卖方研究员的一些“难言之隐”和“话里有话”。2/5、卖方研究的立场和话术体系假设你是一家企业的管理层，手下有十几个下属，那么你了解到的大部分情况肯定都来自下属的汇报，而每一个下属的汇报又都是基于各自的立场、能力和利益关系。其中有一些是事实的客观陈述，有一些是个人的偏见，还有一些是对自己问题的掩饰和工作成果的夸大，还可能代言一些外部利益。但你却不能因为下属有私心，就把他们一脚踢开，自己去获取一手情报。下属有私心很正常，所以，一方面你要找到既有能力又有职业操守的下属；另一方面，你的大脑里要有一台“自动翻译机”，能还原出被员工过滤了的事实。现在，你就是那个上司，卖方研究员就好像是你的下属，你只能通过他们了解一家公司，研报就是他们向你汇报工作，你要能识别出优秀研报，就像上司能识别出拍马屁的下属和有能力的下属一样。被下属蒙蔽，是老板能力不够；看不到研报里“隐藏”的信息，也是你不习惯研报那一套自成体系的话术。为什么卖方研究员没法实话实说呢？首先，分析师的大部分信息都要从上市公司处获得，就要跟上市公司搞好关系，尽量不能出现负面的表达，如果觉得公司有大问题，那就干脆不出研报。所以，一旦你发现一家公司之前跟踪的几家研究团队忽然“失踪”，基本肯定公司出大问题了。其次，卖方分析师的收入与来自买方的分仓佣金，对于一些市场认同度很高的行业龙头，也必须推荐，但分析师如果内心并不认同这些公司，在言语表达上往往人云亦云（想想你是怎么配合同事发言的），看上去自然都是套话废话。所以要重点分析主推该公司的机构的研报。最后，分析师的职业成就行业地位往往来自于对黑马的挖掘，来自行业不同的观点，黑马之所以不是白马，正是因为存在明显的弱点，如何既大力推荐，又合理提示风险，是需要研究员在撰写报告时费尽心机的事。列举几种分析师常用的语术：第一类是“把观点或假设表达成事实”：“XXX龙头，XXX即将放量”，即将放量的意思不是马上放量，而是“有一定可能性放量”，“有望放量”的意思是“也许会放量”，“期待放量”的意思是“会不会放量我也不知道”，……第二类是“坏话好说，反话正说”：感到类似“恢复性增长”“短期波动不改长期增长”“危中存机”都是需要警惕的词。第三类是用一些“高大上”的词来淡化新业务的转型风险：“转型”“渠道战略升级”“技术红利”，都不是拍板定论，是需要我们去跟踪的。翻译这套术语并不需要“辞典”，想一想，我们平时是怎么跟上司汇报不确定的消息的，怎么汇报“没有进展的进展”的？再想一想，如果我自己是卖方分析师，某一负面或未来不明确又很重要的信息，我们怎么表述才能让它“看上去很美”？此外，就像下属当然都是报喜不报忧，研报说的大多是优点，所以你可以认为：所有很重要而研报又没有提及的内容，那就都是问题了。比如说中国好企业一般都是行业空间大、而竞争格局比较差。如果研报中没有关于竞争格局的描述，就说明竞争格局一般，我们反而更要了解其竞争格局差到什么程度。作为老板，还有一个很重要的听汇报的技巧，如果一件事情很重要，参与者又多，可以分别找很多下属来，一个个的谈话，了解他们对这件事的看法，不同的人从不同的角度，最终就能形成一个更全面立体的印象。这个方法是有心理学研究支持的，群体进行了充分沟通之后的共识，往往比其中最聪明的人的判断，还要准确。这个方法在研报学习中，被我称为“研报群阅读法”。下面，我就以恒顺醋业公布年报之后的众多研报为例，介绍一下这个方法。3/5、研报群阅读法在读这些研报之前，我们必须对恒顺醋业这家公司有一个框架性的看法：1、醋是必选消费品，行业集中度很低，是一条优质赛道；2、恒顺醋业是老字号，有根据地市场，目前最大的挑战是克服醋口味的地区性差异，提高全国渗透率；3、恒顺是地方国企，前几年多业经营，走了一段弯路，近年开始重回主营，做大做强主业，但国企如何建立激励机制，是公司面临的一个大课题。建立了这个框架性的结论之后，大家先用十秒钟的时间迅速浏览下面这16个标题：然后回忆一下，其中最经常出现的词（有意义的）是什么？尽管有几份出现了“加快”“加速”的字眼，但最出现的字眼还是“稳”——想一想，我们在跟上司汇报工作时，什么情况下频频使用这个“稳”字？这个字眼“翻译”过来的意思是：本来预期就不高，实际也是刚好达到预期。一半以上的都出现了“改革”的字眼，但更多的描述是“静待改革”“可期”，接着前面的稳字，在一个需要“改革”的时候，呈现出一个“稳”字，只能说明改革任重道远。但其中重点跟踪的机构的报告中有“改革步伐加快”的字眼，所以要看一看具体内容。实际描述是“19 年底新董事长上任释放积极信号，预计将进一步深化产品、营销、激励改革，推动内部提效”——实际上还是预期，是需要跟踪的重点。另外还有两份报告提到了“毛利率提升”，需要去看一看具体原因是什么，是提价？还是高端占比提升？还是费用优化？为什么毛利率上升没有提升整体利润增速？结果是既有主力产品提价因素，也有高端占比提升因素，但因为管理费用上升，导致整体利润增速一般——这其实是有一点让人困惑的。所以整体上看，恒顺并没有明显的变化，股价目前的强势，只是随着板块跟涨而已。小结一下“研报群阅读法”，在事件发生之后，研究机构纷纷发布报告，把它们放在一起，比较标题，跟自己已经建立的研究框架进行比较，看大的基调有没有什么改变，再重点看看有哪些不同的描述，最后看这些不同的描述的原因是什么。除了“话中有话”之外，研报还有一个比较有争议的地方，就是预测业绩。4/5、关于盈利预测有一种观点，研报主要看逻辑，业绩预测不用看。前半句肯定正确，但研报给出的业绩预测也是比较重要的。重要之处不是分析师预测的准，而是因为我们需要把研究结果进行量化。所有的研究都是要落到交易上，交易必须量化，定性研究中同样被认为是好公司的，三年复合增长30%和三年15%，当然不一样，除非你自己对对业绩进行预测，否则，分析师的预测你还是要看。业绩预测不是“要不要看”的问题，而是“怎么看”的问题。首先，最重要是今后两三年的增长率，不同的增长率对应着不同类型的公司，这是定性研究中最重要的判断依据之一。特别是市场对一家企业较为一致的看法，哪怕未来会偏离，但至少影响到目前的估值。其次，如果把一家机构的不同时间的研究报告连起来看，你会发现，预测本来就是动态调整的，所以重要的不是预测数值，而是数值的变化方向，是向上调整，还是向下调整，调整多少。最后，投资者往往特别在意预测准不准，这就把研究当成“算命”了，巴菲特早就批判了这种倾向，这叫“精准的错误”，宁要“模糊的正确”，不要“精准的错误”。研报只是帮助你理解公司的资料，就算相差10%，只要方向正确，也基本不影响最终的投资收益，我们的目标是星辰大海，不是月球和人造卫星。不过，分析师常常是拍脑袋出预测的，特别是复杂的行业和业绩波动大的公司。为了谨慎的处理这些数据，我们还需要统计过去一两年，机构预测业绩和实际业绩的吻合程度。把历史预测串起来分析，已经属于“历史分析法”，事实上，我认为研报最重要的功能就留存了各个时期市场对公司的看法的变化轨迹，让历史告诉未来。以我开头提到的珀莱雅的那份研报为例。5/5、利用研报进行“历史分析”在这份珀莱雅去年2月份的研报中，分析师的观点是：未来三年，线上和线下分别保持30%和10%的增速，并加速单品直营店的开店速度。一年过去了，珀莱雅的年报也发布了，结果如何呢？结果是线上增速远远超过预期，达到50%，而研究员认为的子品牌和多品类拓展战略也得到证实；而线下增长10%，刚好符合预期，但线单品直营店的开店速度并没有起色。去年2月到现在，股价上涨160%，业绩上升40%，估值水平上涨了80%，估值的影响远高于业绩的影响。珀莱雅已经从传统品牌变成了一个线上品牌（线上营收占比超过50%），从护肤为特色的功能性品牌变成全品类的化妆品品牌，这才是估值提升的原因。回归到去年的那份研报，我觉得它验证了研报的作用：逻辑判断最重要；业绩趋势向上时，预测往往落后于实际（反之亦然），对强势产品或渠道的预测往往趋于保守。所以我前面才说，数据准不准是其次的，方向才是最重要的。今年天风对年报的标题是“电商持续高增，美妆龙头多品牌类矩阵渐成”，季报是“新品精华减缓疫情影响，多品牌&品类矩阵发力”。前一半是事实，后一半是观点，这个“多品牌类矩阵”说法显然比去年的观点（去年的标题是“全渠道高增长助力业绩超预期，19年趋势延续持续推荐”）更进了一步。但它仍然是一个观点，能否能成立，是否可以未来的业绩增速来支撑近70倍的估值，这不是我们现在可以判断的，而要留给我们未来的持续跟踪研究。研报的“历史分析法”，可以帮助我们更好的理解一家公司的成长脉络，尤其是消费股，你只要翻一翻这些公司历史高低点时的研报，就等于持有了几年。感受一下研究重点的变化——这是我认为研报的最重要的作用，如果大家感兴趣，我会专门写一篇文章，详细介绍我的研究方法。、总结一下研报的几个分析重点：1、“假设、事实、观点”三要素2、研报的话术体系3、研报群研究法4、如何看待业绩预测5、研报的“历史分析法”重点是，不能光看，研报不是会议交流，它并不是一份来龙去脉完整的资料。看之前要带着问题，需要你先建立行业或该公司的基本框架；看了之后，要有结论，要有下一步研究的重点作者：思想钢印9999链接：https://xueqiu.com/9277793488/147882942来源：雪球著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
独化手把手教你读“脱水研报”：隐匿其中的暴涨机会其实都在字里行间中！
脱水君得闲给大家分享下脱水研报的思路和读者到底该怎样去读他？以昨日晚间文章为例来说明。完整的昨日文详见新能车的大利空被忽视的细节，妖孽的市场可能会炒另一分支？春季躁动最大的风口，可能是他！——12月17日脱水研报感兴趣的读者，建议大家边对照着昨日文边阅读此文。首先，看目录，读者可以一眼就知道今天脱水君都写了哪些，分享了哪些主题/板块的研报。再来逐条过一遍：一：第一条，照例过周策略，之前一直强调每周末各家卖方的最新周策略，希望大家一定要重视。这体现的是卖方机构最新的观点，其中有一致共识的地方、也会有分歧互怼的逻辑。这对于你了解当下市场的投资者情绪、资金面情况、宏观政策面都能有一个整体的把控。昨日着重分享的荀玉根的观点，是脱水君阅读了多家策略后选择的。文章思路很好，短中长期都有一个前瞻。其中提到的春季躁动需要重视政策事件，而未来最大的政策事件就是中央经济工作会议、农村工作会议、1号文件等，都指向什么？农林牧渔。这也是每年年底都炒的板块。周一盘中也是明显的受到资金关注。种业、糖业、养鸡等都表现尚可。二：第二条分享了新能源汽车，这条主要是因为周末大事件叠加。因为退坡的大新闻，整个新能源车利空的基调是奠定了。但也有一些相对受益的方向。一是三元电池（逻辑上没问题，但是这种利空大新闻下，短期泥沙俱下肯定是主流，所以即使是真正的三元占比大，短期可操作性也差。二是，蔚来汽车这事其实相对来说更新一些，所以为什么是山东威达早盘的高开，很正常。三是，燃料电池，这是脱水君在新闻中看到的，机智的分享了我们选股宝主题库的资料，这作为知识储备分享给大家，且将雪人股份放在了第一位。因为这票有记忆（炒燃料电池第一时间会想到他，而且也有实在的业务高相关）。周一，也是有小的资金关照。三：芳华这条作为对周末热剧的回应。除了华谊兄弟外，脱水君还点名了北京文化。但这种热剧排期与预期都是相对可监控的，其实更适合潜伏。周一大幅高开肯定就是一个坑了~四：这条是对美国加息、周五国内夜盘的跟踪。隔夜的期货品种暴涨，对应到股票次日大概率有一个短期高开的表现，但持续性存疑。周一市场也的确如此，黑色、有色系等多品种都高开验证逻辑。此外，昨日脱水文第六条，焦煤也算是对第四条的呼应，但更多的逻辑更值得详阅。周一盘面，潞安环能、西山煤电、平煤股份等早早的起涨。================再度强调下，脱水团队每日的工作也是兴趣便是专注汲取券商研究报告的精华，取数据、探逻辑、看动机、做对比，挑选出研报中的分歧与共识、低关注与超预期以及更细节的信息增量给热爱投资的你。我们的所有内容皆来自公开渠道。脱水研报希望成为您投资的好工具，分享的行研干货、策略思路、板块个股能为您的投资有所借鉴~最后再次感谢下各位读者，目前脱水研报已经成为选股宝APP内最大的付费专栏，关注人数超过6W+。感兴趣的读者，也希望大家能够包时段阅读，一方面可以更全更完善的了解我们。另一方面现在包括脱水研报、脱水个股、脱水调研栏目，包时段优惠比较大。*免责声明：文章内容仅供参考，不构成投资建议
接舆写作技巧丨如何利用信息写简单的研究报告？
今天给大家分享的是人教版五年级下册第六单元的习作解读，照例让我们先看一下习作要求。习作主题：利用信息写简单的研究报告了解了习作主题后，下面就让班马书院的老师带领大家来看怎样在作文中写研究报告。研究报告的三个准备步骤一 确定研究主题根据自己的实际情况确定研究主题。例如：居住区环境状况、社会用字情况、校园午餐情况、花园里的花草长得怎样等主题。二 根据主题，划分小组1 根据共同关切的主题选择分组。2 确定小组组长、组名、人员任务等方面，责任到人，明确分工。三 选择研究方法1实地研究的方法。（研究方法：如问卷、走访、测量等。）2 根据研究的主题选择可行的方法，同时根据组员的个性安排不同任务（根据个人能力，家庭可以提供的方便条件等）。关于研究资料在整个报告研究过程中，首先要对资料进行大量的收集、整理、归类。在此基础上，需要仔细的研读和理解，这是研究的基础。并且在引用资料的时候要注意资料的准确性和严谨性，如时间、地点、人物等。关于报告主题的选取同学们可以研究中国小学生名著阅读情况，小学生的用眼情况与近视率，还可以研究小学生的零花钱是如何支配的。还可以研究小学生习惯养成的一些问题，比如读书习惯、写作习惯、生活习惯和学习习惯。还有和小学生每天生活息息相关的早餐、午餐、晚餐的研究，以及小学生都喜欢哪些书籍等等。关于小学生喜欢的电脑游戏，以及小学生学习时间过长的情况，小学生最喜欢作业主题、最喜欢的课程，小学生寒假、周末活动研究等等，这些都是同学们可以作为研究主题的内容，可以选取一个自己最感兴趣的主题来研究。关于研究报告的结构1 原因：我为什么要做这样一份研究？2 研究：研究的主题和方向是什么？3 分析：即研究报告的主体内容，分析研究的情况。4 结论：我通过这份研究报告得出了一个什么结论。5 建议：通过这份研究报告，我给出大家一个什么样的建议。研究报告的结构组成是：原因、研究、分析、结论和建议，并且顺序是不能打乱的。研究报告的一般写法：1 确定研究对象：交代所研究问题或现象。2 确定研究主题：直截了当地把研究的问题写在标题里，如《关于XXX的研究报告》。3 交代研究原因：交代所研究主题的原因。4 研究内容：确定方法，按一定顺序写清楚研究内容。5 分析结论：分析事实得出结论。6 提出建议：联系实际提出建议。以上就是关于研究报告习作的一些指导，希望对大家有所帮助~
灵魂这家投行开始用AI写研报！分析师要丢饭碗了吗？
人工智能“入侵”金融行业的步伐根本停不下来。近日，又一家大银行开始用AI撰写研报。据英国金融时报，德国商业银行（Commerzbank）正在试验最新的AI技术，用其来自动生成体育报告。这家德国银行正在与Retresco合作，后者是两年前德商行的金融科技孵化器部门投资的内容自动化生产公司。德国商业银行研发部门Mainincubator的负责人Michael Spitz表示，AI撰写研报的领域很有前景，因为股票研报评估季度收益时，经常有着类似的结构，原始文件通常是按照通用报告标准来编制的，使得机器学习程序可以更容易地提取和处理相关数据，然后使用自然语言处理工具将其嵌入到报告中，Retresco目前正使用类似的技术在编写足球报告。Spitz表示，在编写季度收益报告时，AI技术已经足够先进，能达到人类分析师75%的水平。但上述媒体表示，总体来看，该项目还处于初期阶段，可能需要数年的时间，才能生产出质量足够高的报告，令银行愿意将其卖给客户。在欧洲投资者保护措施Mifid II实施之后，银行面临着削减股票和债券研究成本的巨大压力。新规要求银行对研报要明确定价，让投资者明确知悉研究费用具体是多少，而不能将其捆绑到交易佣金中。欧盟认为，通过交易佣金来支付研究费用（或其他服务）存在一定诱导风险，为确保买方的交易执行和卖方的研究之间不存在任何关联，新规禁止通过交易佣金来支付研究费用。这也引发了各大银行和券商的价格战，一些银行表示，其研究方面的收入下降了30%。由此，一些中小券商由于其研究难以带来交易佣金，而将逐步退出市场，欧洲证券研究行业的集中度或将进一步提高。金融行业应用AI技术来撰写研报早已有之。曾被《财富》杂志形容为“一家让华尔街人神共愤”的公司——Kensho，就是专注于为大型金融机构提供人工智能和投研分析服务的公司。Kensho开发的Warren分析软件（取自沃伦·巴菲特），使用户只需要通过文本框输入简单的文字，就可以搜索复杂的问题（如新款苹果手机上线，哪只股票将快速上涨？），让量化投资分析实现大众化。Warren基于云计算的信息辅助系统，通过大数据搜索和分析经济报告、货币政策、政治动向、自然灾害等所有对资产产生影响的资料，在几分钟内完成分析过程，为用户提供投资建议。而对比以往的传统模式，资产分析师团队往往需要几天时间搜集数据、建立模型，然后进行分析、撰写报告，最后得出结论，整个过程可能需要一周。目前，AI撰写研究报告已具有相当的精准度，以Kensho为例，其曾成功预测特朗普当选后的美元走势，并预测到科技公司将跑赢大盘。
方将踌躇A股研报点评：如何快速找到优质研报
大A个股众多，券商众多，分析师也众多，基本上每天都会有各种研报发表出来，那么如何在众多研报中快速找到优质研报并进而根据优质研报在股市获取利润呢，这是个难题，今天就给大家简单讲一下，这里抛砖引玉，希望大家能够积极评论，发表各自的看法。个人认为，首先要找到优质的分析师，一个好的分析师写出来的研报，大家都会重点关注，也就是说会吸引资金的关注。这里拿天风证券的邹润芳老师举个例子吧，邹老师是全国第十五届新财富机械最佳分析师第1名，看研报就要看这种作者是细分领域排名前几名的，有影响力。然后我们看一下邹老师具体研报，个人比较喜欢“深度研究”这类研报：我们发现“深度研究”这类研报总体质量很不错，但是有的月份连发好几份，有的月份只发一份，有的研报隔了好长时间才发出来。那么问题来了，这也就是我想强调的，一定要重点看在时间上稀缺的研报，比如上图中三一重工的研报，距离上次研报有一个多月的时间，再比如上图中八方股份的研报，3月份仅此一篇。为什么呢，时间的意义在于能够代表作者付出的程度。最后还要指出，一般散户见到个股出研报后就发牢骚，说机构喊他们去接盘，在各种股吧里一通看空，于是会有不知所以然的散户开始卖卖卖，这也正好给大资金低吸的机会。如图所示，三一重工和八方股份，第一个向上的箭头代表研报出来的时候，第二个横着的箭头代表当时收盘附近的点位。可以看到出研报后一般都有个洗盘的动作，这里也就是上面说的，不知情的散户受看空情绪的影响在卖，而大资金则在低吸，吸完货再拉升，股价也走了出来。个人创作，没有团队，希望大家能关注并转赞评，您的支持是我创作的最大动力！
