郭磊：我一般如何写研究报告

             一、写一篇研究报告的意义

在如今的卖方规则下，写研究报告的性价比越来越低。我相信有一天市场会意识到这个问题，并回归本源。在规则激励下不断涌现新鲜的研究才是投研这个商业模式能有价值、能够成立的关键。

以今年这种自上而下特征较强的资产定价环境为例，我觉得观察和思辨过程尤为重要，框架尤有意义。因为不断有新变量、新特征，但变量运行的规则又似乎并未打破基本的经济和金融常识。我自己的《投资率在中期如何打平》、《利率的本质》、《当前宏观面处于哪个阶段》、《W型曲线与新一轮常态化》、《环比的意义》等报告，实际上就是在对宏观面演进逻辑做“尝试性理解”。有一次和一个买方研究人员交流，他说相对于听路演，他更喜欢看研报，因为你如果一直能保持对原创性报告的跟踪式阅读，就可以连续地看到市场研究人员的思维过程。

前一阵组内准备年中展望，我也不断和同事交流应该如何写一篇研究报告，讲的多了，就突然想到不如顺势写一篇方法论心得。方法论总归有外部性，如果有些许道理，那就可以有助于更多的人。

             二、写一篇研究报告的步骤

一篇典型的研究报告怎么写？

第一、我一般会围绕要研究的主题，自己完整筛一轮数据。这一过程包括浏览相关数据、试着寻找有没有被忽略的冷门数据、猜测数据之间的关系。这样一则可以梳理下到底能够依赖哪些信息，其中有价值的信息是不是足够；二则梳理的时候会产生很多新的idea，比如某某现象是不是会和某某逻辑有关，我会做实验一样逐一测试它们是否成立，在这个过程中，逻辑也得到了一个整理；三则我相信长期摆弄数据的习惯会转化为预测手感。总之，“数据实验”构成一篇研究报告的底座；“数据实验”比较成熟了，才有必要、也有信心下手去写框架。

第二、在“数据实验”的基础上，我会在草稿上搭建一个分析框架。框架是一篇研究报告的魂，对市场认识具有引领性，对写报告来说搭框架是最难的一个环节。如果对一个问题的研究程度还不够或者存在断点，框架是搭不成的，或者是蹩脚的，自己都会觉得平庸，不具备让人眼前一亮的启迪性，那就只能继续思考、继续知识充电。框架代表着我们对这个世界已经尽可能简化的提取。就像大卫·希尔伯特曾经讲过的那个道理一样，你越透彻，框架就越简洁。当然，对研究人员来说，如果时间存在约束，我们只能尽可能靠近这一点。

第三、然后就是开始写报告。和多数人习惯不同的是，写报告的过程我会同时写正文和写摘要。在这个过程中对摘要反复推敲和修改。这么做最大的一个好处就是你会假设自己是一个最终读者，读到摘要某一部分的时候会质疑什么，你会沿着这个质疑进一步做出拆解和解释；不能解释的部分会自己跳出来，为解释它你会再去继续找新的数据，如果既有思路不能成立就果断放弃。最终写完的时候，摘要已经修改N遍了，甚至已经面目全非。总之，摘要不应该是最后简化凑成的，摘要应该是一个伴随你思考过程始终的、逻辑环环相扣的卖方Story。

第四、行文上最好同时照顾专业读者和半专业读者。行文对一篇研究报告也是重要的。对专业读者来说，关键信息是“不同点”和“技术细节”；对半专业读者来说，关键信息是“共识点”和“基本结论”，我们最好是在表达习惯上同时涵盖这四点，我们随时假设有这两类人阅读。这种意识客观上也会约束你，只照顾前者你只能让人不明觉厉；只照顾后者你会不知不觉间宏大叙事和口号化。总之，尽量简明而不失专业性。

第五、写报告过程不应该有其他任何人参与，否则报告就会有明眼可辨的“材料感”。在如今使用助理、使用实习生已经成为标配的时候，这一点对资深分析师来说很难做到，但实际上它是很关键的。我甚至认为连初始查数据阶段都不应该由助理帮忙，否则卖方报告几乎很难避免“材料感”，只有刷存在感的意义。刷存在感对卖方来说是一个红海，只有原发研究才是蓝海。卖方研究报告读得多的人，对于“材料感”是头几秒钟就能够辨识出来的。

第六、在写报告过程中重在积累新鲜方法，不要只积累数据库。我自己比较少做数据库，虽然我知道它有意义；我觉得目前的第三方平台都已经足够方便，任何时候你都可以把数据随手重新拉出来。新鲜的方法是最有意义的，任何一个领域，主流的研究方法都是一代又一代研究人员逐渐积累的结果，有些其实极尽精采、很有解释力，但很久不用容易被遗忘在角落；世界是没法被穷尽的，但我们掌握的方法越多，可能越靠近于真相。一个金融市场研究人员应该对自己知识边界外的新框架、新思路、新指标、新的经验规律有兴奋感，就像一个生物学家发现一个小物种一样兴奋。

             三、写一篇研究报告的“心法”

1）事实重于逻辑。在逻辑和事实不一致的时候，我们不能假定逻辑是天然正确的，无论它听起来多合理。特别是，我们绝不能用逻辑去反驳事实；逻辑只能提供一个猜想，要证明市场有效或者有错，经验规律性相对为优，它代表关于未来的一个大概率。

2）简单推测复杂。研究的本质是化繁为简，而不是化简为繁。你不能反过来通过判断一个比股市更难判断的指标去推测股市，比如短期的商品价格、人民币汇率、地缘政治风险，以及长期的产业变迁方向。但实际上，这种错误非常常见。

3）情形优于定论。很多指标趋势一定会如何是很难说的，但是，多数指标都会存在典型的“上下行不对称”的特点，这会对应着资产定价的胜率和赔率。对不同假设情形下胜率和赔率的梳理更靠近研究本质，它胜过拍脑袋的定论。

4）单边没有意义。市场其实已经足够有效，所以，任何背离真实基本面的短期一致预期都是速朽的。研究不能预设结论。放长时间去看，单边乐观或者单边悲观的研究，无论一时对错，都会强化“信息茧房”效应，对投研是负贡献。