距离我自己上一次总结自己投资体系框架的时候，时间又过去快2年了，在这两年里面，市场经历了大幅度的波动，自己也深刻感受到市场的残酷和自己某些认知能力的不足。尤其是今年，标准的宏观大年，更加暴露了自己对宏观知识的欠缺和对市场资金行为学的理解，对之前的投资体系的确需要做进一步的完善和思考，将这一年多的学习和经验所得好好梳理一下。
个人从最开始进入投资时候是陷入在了股票交易是存在着各种各样流派的困惑之中，自己戏称为寻找人格分裂到统一。然后进入到认同价值投资理念当中，要寻找投资的确定性，我自己对资产价格信仰的第一性原理是来自DCF模型，聚焦企业真实经营。再然后思考我需要寻找自己的性格特征会更适合怎么样的投资体系，并总结了几点体系基石，以求自己在交易时候心灵上相对平和的状态。
又经历近这魔幻的两年后，现在回过头来看，大的原则方向依旧没有问题，但是很多细节上的东西想法不一样了，特别是对于体系中宏观环境的理解和对应的适合当下宏观的择股择时以及资金的行为学上有了进一步的思考。记录如下：
首先回到我自己对于资产价格第一性原理的理解，有两个点：
1.对于所有资产价格的定价，它的理论价值是其生命周期的现金流折现的总和，也即是常说的DCF估值。
2.对于实际现实资产价格当下的定价是用钱交易出来的，其实是由当下具备定价权的资金所决定的，简单来说就是谁钱多谁决定的（其实也就是当下资金共识形成的价格，不管底层逻辑上合不合理，也是下文环境系数的意义）
所以对于资产定价的公式我就可以简化为（这里需要说明的是就我个人而言，我没有采用DCF公式来做具体的估值的计算，而仅仅是用它来做大方向的理解，并非一个量化的计算）：
最终核心影响因素就三个需要重点研究：公司盈利预期、利率变动情况、环境系数。每一个因素都不是独立的，是融合在一起互相深度影响的，同时每一个因素背后都是需要花大量精力才能有所清楚 ，更多结合我自己能力范围去做好某一部分。
一、环境系数
其中对于分子端盈利预期、分母端利率影响这两个在各类分析里面经常会看到，也是基本知识，表面的意思都比较好理解，这点后文再叙。
然后这个公式里面最模糊的就是这个环境系数，在公式中它的存在这意味着所有定价上不能理解的东西我们都可以把它归结于这个环境系数里面去，这里面包括非常重要的市场情绪、资金行为、行业相对选择优势等等，是可以自行展开的。如果非要用一句话来表达我对它的理解就是特定流动性环境下资产当下的相对选择性来决定。
就实践经验而言，通过提高认知水平是有机会把握住这样的环境变化，从宏观层到行业层一个个推理排除下去，去思考哪一类资产在当下的宏观大背景下，应该是溢价亦或者折价，系数未来变化的扭转点在哪里，会通过什么样的途径来达成。理解了这块往往是可以有希望去捕捉市场可能的主线方向。
简单回顾下以20年到现在宏观大背景来看，首先是超低的利率环境下，国内总需求受到疫情影响和房地产信用周期扩张受制双重打压下放缓，强宏观资产作为一个惨淡的背景板下，以之对应的却是出现了难的超高景气度行业：相对较早的白酒、医药、后面的新能车、光伏。此消彼长下，资金是完全没有选择的只能去抱团成长赛道股票，也催生出了白酒医药应该是历史以来最高的估值水平。
正是这样特殊的背景下（低利率、成长预期、惨淡经济背景），让环境系数可以给到很大的一个值造成的。21年年初的高点也是在利率因子预期变动下砸下来，后面环境系数变动并没有特别大，主要可能就是相对资产选择中又多了新能源汽车这块优质资产，在半年后的利率因子预期恢复情况下白酒龙头没能新高，成长预期依旧很高的二线白酒依旧能创下新高。如今白酒所处的环境系数肯定是大幅变动了，这里就不赘述了。
PE图
光伏和新能车由于分子端盈利预期上行，至少从资金层面上让成长赛道有了更多的选择，也顺利接力了前面板块继续表现，继续冲击高估值直到21年末美国通胀预期上行，加息预期到来，利率因子开始发力，估值水平回归。
PE图
来到了今年，最大的宏观背景是国外利率上升，所有权益类资产都面临估值下修的风险，俄乌战争能源危机出现，同时国内疫情政策继续压制需求，导致经济可能陷入衰退，如此恶劣的环境下依旧可以看到一些特殊行业继续维持了高估值，比如光伏、户储、逆变器。同时一些行业似乎还提升了估值，比如煤炭、海运。一个最为简单的理解就是，这些行业由于分子端盈利预期的上行抵消了分母端利率上升对估值的影响，这一点的确是说的通的，但是到底谁更是主导其实是很难判断的，同时持续时间，上行空间是判断不了的。
如果换一个思路想在当下的环节，所有受益经济正常发展的在当下都是不确定而需要回避的，所以只能去寻找受益于俄乌战争（能源危机），这个方向反而是由于资金只能来这里被迫提高了估值水平，敏锐厉害的投资人能最早的发现这种机会，然后是后知后觉能真正理解的资金才敢进一步跟上。不然面临的就如我一般在5月份看着派能在高估值中一路上行，因为简单觉得当时高利率环境下市场是反弹，期待它的回落，忽略了它可以赋予更大的环境系数。
很多逻辑除非自己前期有提前的跟踪理解，才能事前就看懂，大多数情况是事后才慢慢想明白，所以这里我真正想谈的是对于这一种环境系数估值水平的变化，重点在于看能否判断这个环境系数的持续时间和转折点的条件达成情况。不管折价溢价，一般环境系数持续发力会带来情绪的进一步展开，直到持续时间结束，回归正常，在环境系数稳定的情况下，才是接下来按照合理状态去估计分子端盈利和利率影响的情况了。
比如以白酒为例话即超过历史最高估值，但是因为低利率、成长预期、惨淡经济背景没有发生变化,那依旧可以考虑持仓；今年俄乌战争对能源紧缺的影响，前期可以理解战争持续胶的时间，后面出来可跟踪是电价，然后再后面已经更加清晰的是天然气价格和库存，中间还有相关公司的业绩兑现情况。而最终的情绪转折点大概率也就在今年天然气不再成为欧洲重大问题上。
二、分子端盈利预期
分子端盈利预期问题本质是回到行业和公司层面的研究，核心点是去理解现实生活中的商业，以关注企业真正经营成长为主，这也是一个需要不断积累提升自己，探寻认知商业运行的规律，希望在某些领域能形成自己的商业洞见，也是未来持续研究跟踪的重点。
首先对于企业未来盈利预期，从公式上来讲它是一个长久期的概念，即理论上只有发生了能真正改变公司未来长期利润收入的变化才是有价值的，而不是短久期的利润变动。但是因为市场投资人是短视的，同时也是喜欢直接线性外推的，所以当期利润增速价值也会被提高了，但核心还是考虑如何影响投资人对远期利润的预期变动。
对于行业研究的两个重点方向一是需求侧动力和空间、二是供给侧的产业结构竞争格局演变分析。但是这两年由于特殊的环境背景和的确存在着需求爆发的行业，个人觉得市场对于需求侧的重视度远高于了供给侧，在市场上的直观表现也就是在分母端没有压制的情况下，只要涉及主赛道的板块个股，都是鸡犬升天，不在乎是否在未来真的能够兑现分子端的盈利，这一点当然是可以理解的，需求一旦爆发，对企业而言就是利润的最大确定性，同时之前的垃圾公司预期差也开始变大。
但是需要强调是真实世界并没有那么多需求爆发的行业，都是一轮轮周期洗牌大浪淘沙，早期某些企业还能靠行业红利受益一下，中后期一地鸡毛，所以竞争格局的演变永远要放在核心的地位来思考，需求侧的研究放在寻找可能爆发的细分行业和跟踪爆发点上（比如新能车演绎了典型的渗透率提升的商业模型）。
由于每个行业的研究方法和要点是有所不同的，是需要不断积累的，所以后面需要做的功课挺多，要在之前经历了从萌芽到成长再到成熟阶段的行业变迁中去学习：
1.总结一些基本商业规律变动，比如最典型的产业生命周期变动规律
2.总结不同的生意模式，特别是某些企业如何改变了原本的生意模式，感受生意宿命论的说法
3.龙头公司的成长历史，采用如何的战略在竞争中最终获胜。
4.如果可以最好结合环境系数，复盘对应时期上市公司的股价表现。
后面找案例来分析。
三、分母端利率
利率是所有金融资产定价的锚，从公式中可以看到它基本上相对最为明确的一个值。涉及利率的基础知识相对较多，需要从系统的学习一下（徐小庆大师课），搞清楚中央银行的政策目标，其货币供给和信用派生路径，还有当下大的宏观背景。一些基础的理解：
1.搞清楚什么是基准利率，比如美国基准利率大家都知道的联邦基金利率，中国符合基准利率条件(市场化利率、央行可控制、能传导)的更适合是7天回购利率。观测值都可以考虑选择长期国债的收益率来作为无风险利率。
2.美国通过清晰的预期引导，和市场充分交流，调整利率，中国央行基准利率调整并没有像美国那样明确，需要事后跟踪看结果。政策影响的是短期利率，长期利率靠长期经济形势决定。
3.利率本质反应了资金的价格，受到供给和需求的影响，供给端主要是央行基础货币的投放，而需求端主要来自融资需求，又分为金融机构的融资需求和实体的融资需求。
4.其中供给端央行公开市场的调控，主要为了平滑经济周期，所以多是逆周期的行为。经济过热收缩流动性，提高利率，经济放缓释放流动性，利率下降。
5.而融资需求，其中特别是实体融资需求代表了对宏观经济预期的情况，进而对权益市场会有比较大的影响，因为分子端盈利预期是向上的。这也是社融数据非常重要的原因。
6.基于上面的情况，就可以形成一个货币信用基本框架：宽货币、紧货币、宽信用、紧信用的各类结合。货币的宽紧从量的角度观察M2，公开操作、从价格角度直接观察利率情况（主要看利率，因为是超前）。信用是债务扩张，要居民企业部门有借贷需求来决定，央行是控制不了的，通过宽货币去引导，国内观测用社会融资余额增速。
7.货币信用框架结合起来可以对应美林时钟的各个状态：衰退--宽货币紧信用、复苏--宽货币宽信用、过热--紧货币宽信用、滞涨--紧货币紧信用。
8.在A股现实表现中，所有宽信用期间，股票都是涨的，因为着分子端盈利预期都是主导因素。紧信用区间大多时候都是跌的，但有一个明显的特例是14-15年的杠杆牛市，当时经济很差，但股票大涨，核心原因是长时间的宽货币，流动性推动导致的。
9.收益率曲线变化：熊平、熊陡、牛平、牛陡，是另一个用来判断经济周期波动的语言。平时主要关注权益市场较多，对这个的关注不够。比如最经典的大家看短长期利率倒挂，预示经济可能进入衰退。
在实践过程中的经验总结：
1.跟踪利率因子的核心是要去把握重大的转折点，这是一个中长期的变量，而且是放在经济周期中看待的，在复苏过热过程中其实对权益资产的危害并没有那没大，毕竟还有分子端盈利预期支撑，
正因为如此可能在很多时间大家都不需要怎么去关注它，一旦出现像这两年的情况下，这个变化往往就是市场的重大转折点。
2.如国债收益率曲线变动，是一个量变到质变的过程，缓慢变动的时候还好，但是当突破某个阈值的时候，就会明显改变市场投资者的预期，需要大家来重新思考发生了什么变化，是否进行新的宏观定价。
3.短期利率变动是央行决定的，所以主要就是听央行的话就行，个人感觉并不需要像学术派那样去搞清楚每一个原理和细节然后来自己预测，但是要知道央行当下做决策的主要框架。这一点多跟踪美联储每次议息会议的情况，他都会讲的比较清楚，比如从去年开始关注的通胀问题到后面提及贝弗里奇曲线等。
4.学会通过大类资产价格波动所传达的市场语言，辅助定位判断对市场主流资金对经济周期的解读，进而完成一些重要节点的压力测试，结合后续基本面变化，可以做一定的指数点位分析。比如最近每个月都公布的通胀数据，都会引起市场的大幅波动，特别是10月13日的那次利空测试。
综述：
总结来看这三个重要因子的着力点各有不同：
作为乘数端的环境系数，它可以包含很多东西，需要拥有极强的自上而下的能力，需要寻找出主流资金当下审美形成深层原因，才能让你真正的客观去做到各类资产在当下环境的优劣对比。
分子端的盈利预期其实是研究阿尔法的成长逻辑，是自下而上的思维方式。通过对生意模式的基本分析，加上产业结构和竞争格局，研究资产本身获得利润的确定性和持久性的可能，最终可以反应在ROE的水平上，同时可以区别给与不同类资产适配的估值水平。
分母利率端研究够好应该是更适合做大类资产配置，对于权益资产结合经济周期用来把握大级别的拐点，做好风险控制。
三者结合起来看的好处是可以较好的去解释市场的各类资产波动，让自己能客观的来分析。比如对于某些生意模式很差的资产，但却能大幅估值大幅上涨，可能很多时候是环境系数导致的，这个时候你需要判断的是这个环境系数是否是你能理解的，比如你能判断它的本质原因是什么吗，持续的时间有多长，节点变化是怎么样的，如果不能就是需要规避掉的。
最后理想的状态是这样一个框架逐步成型后，进入实践交易层的时候，是形成了一个具有和市场反馈纠正机制的循环。即过滤得到符合的有效信息输入市场，市场会给出反馈信息，验证是否符合推演的逻辑框架，修正自己的认知，调整投资组合。
