证券分析师的第一堂课
互联网怪盗团特邀成员 战车（元芳）
怪盗团团长按：本文的作者是我的一位前同事和好友。他目前担任某券商传媒互联网首席分析师，在培训新人方面投入了很多精力。根据我过去多年的经历，国内投资行业对年轻人总是要求太多，恨不得入职之后立即发挥巨大作用；训练又太少，几乎谈不上成熟的培养体系。其实，中国的职场哪里不是这样呢？工作了几年，只能依靠自己领悟，没有形成工作框架的大有人在。
本文题为“证券分析师的第一堂课”，但覆盖范围不仅限于有志于当分析师的人。在投资研究中形成的方法论、分析能力，广泛地适用于各式各样的行业研究和战略研究。感谢战车（元芳）将自己的内部培训框架分享出来。这是第一堂课，还有第二、第三乃至更多的课程，今后将分批刊登出来。
以下为正文。
尽管证券分析师是很多人向往的工作——自由、待遇高、空间大等，但大部分新入行的人并不知道证券分析师的基本工作是什么、需要培养怎样的能力。大多数证券分析师的在职培训采用的都是“学徒制”模式，新入行的证券分析师基本都是给高级分析师打下手，但这些资深人士又很少愿意花时间来培训员工，并且培训是相当困难的，很多“常识”是必须但需要时间积累的。
首先，分析师的基本工作是什么？简单来说就是“找到预期差，引导预期”。做一下详细拆分的话：
第一，识别并检测关键因素。分析师需要识别影响行业估值和表现的因素，历史是最好的老师，尽管历史不是简单重复的出现。（例如，对于生猪养殖行业，猪粮比和出栏量都是驱动股价的关键指标，每轮周期都非常相似，但是随着养殖行业规模化程度提高以及生猪期货，美国生猪周期翻倍。）
此外，也包括海外经验和跨行业经验，都可能提供相应的“范式”，但要充分注意比较“核心驱动力”和“对比对象的区别”。（参考自动贩卖机、有赞和Shopify等例子，后续不断丰富案例）可能是供需分析、财务分析以及股价表现的历史分析、产业链分析等。
当某个信息在证券分析师的投资期限内有可能驱动一只股票时，那么它就是关键因素，比如说产品价格、用户数、并购事件等，这些也是决定预期差的关键要素，你可以在历史股价的表现中看到蛛丝马迹，但这也不是一尘不变的。一般来说，影响股价的关键因素只有2-3个。
第二，建立财务预测模型并及时更新。财务模型是做出预测的关键工具，不仅是自己能够看懂，其他人也可以继续更新，工作表之中需要有批注来说明复杂公式的用途及工作机制、事实及预测数据等。
财务模型的目的是预测未来的财务表现，其背后是将“经营数据和财务数据相勾稽关联”，需要对商业模式有着深刻理解，经营数据中影响财务最明显的也就是关键因素，我们要去做的也就是了解关键因素的市场预期、跟踪关键因素的变化情况。
第三，运用估值方法来推算目标价格或者目标范围。了解常用估值方法的关系、优点和局限性。大多数股票都是由市场在某一时刻通过某一种估值方法做出估值的，但这种估值方式可能会发生变化。下面我们列举一下主流的估值方式的适用环境：
市盈率(P/E)：简单和广泛应用，但不能反映公司的长期增长率和风险，并且盈利不是自由现金流，适用于成熟稳定的企业。对于周期行业，市盈率越低，反而投资价值越低，需要防范“价值陷阱”。
市净率(P/B)：在少数行业中使用，资产是流动的或者容易计算，最常见的就是银行业、经纪公司和其他一些周期性行业，但账面价值并不一定值得信赖。
市销率(P/S)：主要针对于尚未盈利的企业。事实上，P/S = P/E * E/S（净利润率），对于发展早中期的公司前期投入较大，随着规模增长成本比率、费用率都会优化，我们可以通过估计最终状态的净利润率水平，从而连接PE和PS。
单用户市值法：如果说市销率是市盈率的一次修正，那么单用户市值法就是市销率的再一次修正。P/S = 用户数 * 单用户市值 / 用户数 * 单用户收入贡献，对于发展早中期的公司商业化潜力仍没有发挥，随着用户增长放缓，公司的“剥削程度”大幅提升，单用户收入提升。不过不同平台，其商业化天花板差异巨大，估值方式的演变次数越多，越可能出现差错。
市盈率相对增长比率(PEG)：结合了盈利增长，最好是未来3-5年的复合增长率，适合中期处于快速增长的行业。举几个例子，以3年期为例，30%对应3年后的市盈率17.8X，50%对应3年后的市盈率22.2X，100%对应3年后的市盈率25.0X，具有一定的合理性（可以做个拟合图表）。
现金流折现(DCF)：抓住公司随时间推动而产生的自由现金流的潜力，比相对估值更容易发现过热或超卖的股票。缺点在于定量因素过多，并且对于风险溢价、永续增长率过于敏感，很多变量容易被人为操作。
第四，做出股票投资建议。产生超额收益的关键是看待未来的股票价格有比市场更精准的角度，比如更好的财务预测、优于市场的估值方法和对市场预期的把握。相比于研究，投资具有更多的主观色彩，不只是基本面，还要了解资金和市场风格，自上而下和自下而上两方面去思考。
大部分情况下，股票都处于“合理”范围内，需要一些因素和事件。我们可以寻找一些投资建议的范式，比如“处于快速增长趋势上、前景广阔的公司”（新能源等）、“出现黑天鹅但不致命的公司”（白酒塑化剂、三鹿奶粉、游戏版号等）、“分红收益率高的防守型公司”（保险、出版等）等。
当然，最优秀的公司可以超越市场，但大部分公司的表现依赖于市场和行业比较。技术分析也是必要的，可以与基本面相融合。
第五，与客户沟通股票投资建议。对于卖方分析师来说，最重要的是引导预期，将自己寻找到的投资机会传递给客户，从而实现掌握公司股价的定价权，通常一家中小公司的股价定价权掌握在2-3个核心卖方分析师手中。高质量的交流包括：不同于市场观点的预测和催化驱动因素、独特新颖的信息和思考方式、高质量的定性案例和定量数据支持、明确的结论以及客观全面的风险提示。
第六，一种反向的方法，通过市价来推导预期差。通常情况下，我们会用关键指标来做情景预测和敏感性分析来给出合理的股价区间，探讨市价的合理性。事实上，我们可以换一种思路去操作。股价是市场一致预期的结果，现在的股价隐含着市场对关键因素的一致预期，那么我们只要依据我们收集的信息和预测，来判断关键因素的变化会高于还是低于预期，便可以趋势上了解股价的走势。
机智：不一定是最聪明的人，但由于竞争激烈，出色的证券分析师需要有过人的机智。可以快速地内化自己学到的知识，并且在需要的时候随时运用。 好奇：出色的分析师总是爱问个为什么，总是希望能发现既定事实中有什么问题。不只是问别人，也是问自己，站在投资者的角度问问题，比如为什么看好这个行业？为什么看好这个公司？问题可以帮助分析师去思考，写出投资者更想看到的报告，而不是文字的堆叠。 自我激励：在其他行业里，总有成千上万的人寻找着相同的方法，希望能获得更高的收益。其中的赢者总是那些天生懂得自我激烈的人。分析师的工作非常枯燥和有挫败感，需要在无数的尝试中取得成果，你不能希望大家为了每一个结果而自我满足。所以需要设立一个个小目标，在每个小目标中自我激励、持续前行，获得非物质而是精神上的满足。 具有想象力：分析师的工作是预测未来，甚至可以创造未来。并不是所有的预测都是线性的，分析师应该考虑到如何实现“爆发式”增长，需要怎样的要素匹配，带来怎样的市场空间和格局变化，这是分析师职业非常具有魅力的方面。 勇敢：所有出色的股票投资建议都需要证券分析师有不同于市场观点的看法，也就是说，要有勇气去告诉全世界你们的想法是不对的。很多证券分析师都在等待着更好的时机，想等到所有的信息都到手的时候再做出判断，但通常为时已晚，因为这些信息已经在股票价格上表现出来了。在自己与众不同的观点受到挑战的时候，出色的证券分析师是不会感到不愉快的。 有影响力：尽管我们花费大量的时间在财务报表，但证券分析师的工作不只是跟数字相关，它也和这些数字背后的人紧密相关。证券分析很大程度上就是获取有用的信息并对未来走势作出假设，在业内人脉越广，获得有效的信息就越容易。其中包括：从管理层获得的信息；从行业专家获得的信息；与基金经理交流获得的信息等。
良好的表达。需要清楚的演讲能力、自洽严谨的逻辑、支持观点的详细信息以及身体语言。 同理心。沟通最重要的是“意识到他人的需要”，这对他们有什么好处，他们关心哪些问题。 建立关系网。经验丰富的证券分析师优于经验不足的分析师，一个主要区别就是他们拥有长时间积累的关系网络。分析师需要大量信息来产生独到的股票观点，最好的方法就是从口头上得到这些信息，这样的信息很可能尚未被市场所了解。建立这样的关系网，可能来自于你的影响力（报告、发言等）、投资建议、共同的爱好或者背景（学校、老家、工作经历等）。 自信。人们更倾向于相信那些自信的人。这些基于充分的准备、热情和热爱以及面对挑战乐观的心态，有些时候尽管并不充分了解，也要表现出一定的自信，当然这不可以频繁使用。 收集、整理信息。分析师所关注的应该是可以左右股票价格的关键因素。收集、整理数据和信息是最简单的工作，也是最困难的工作，成熟分析师寻找和处理数据的能力远高于年轻分析师，尽管很多人并不这么做。独家信息当然非常重要，但难度也很大，比如供应商、客户、资深行业专家、公司的员工、相关领域的政府官员等，这依赖于个人的影响力或者是公司提供的专家资源、核心客户的资源也是可以使用的。每一系列数据的“加减乘除”都可能产生意义，要深刻理解并且创造一些指标，用来佐证你的观点，判断行业趋势或者差异。
最适合客户需求，比如市值规模、行业认可度，可以定义为“流量型公司”； 没有广泛关注、可能有巨大预期差，可以定义为“投资型公司”； 提供更广泛的视角，大型公司的客户或者供应商（这也是产业链分析师产生独家观点的最好方法）等，可以定义为“功能型公司”，类似于广告代理公司、第三方数据公司等。
以结论导向，每一篇文章、每一段落都优先突出结论，客户可以高效地理解你的思路。 以问题导向，报告是议论文而不是说明文，解决的是“市场存在的疑问”，从而判断股价走向。 简洁，提供理解你观点所需要的最少信息和支持性数据，简洁的清晰表达说明你真正理解你写的内容。 数据充分，有具体数据支持更让人信服，图表与内容相关度高，更多尝试新的数据处理方式。