【深度干货】投资基本功全套工具方法论：数据、尽调、行研等最全收藏
期货知识：基本面趋势追踪方法论
期货知识：基本面趋势追踪方法论期货知识：基本面趋势追踪方法论导语：投资是一个严密的逻辑问题，而不是一个随机的概率问题，否则一切关于投资活动的努力都将没有意义。
既然涉及到逻辑问题，就要有个逻辑的起点，这一部分定义为“投资哲学”的内容跟着店铺一起来看看吧。
由起点——投资哲学出发，依次是投资策略、投资理念、资金管理、风险控制，才能贯通整个投资体系。
不止投资分析是有逻辑关系的，整个投资体系的各个部分也是有因果逻辑的。
如此才能统一和规范整个投资过程。
一个交易员所能理解的交易理论是其交易的最高境界，交易理论的实际意义在于把交易员和交易员的交易分离即最大限度的规范其投资过程，让交易员在交易过程中发挥其最佳状态，其终极目的在于形成交易员自己的交易思维。
个人把“发展进步论”作为我全部投资逻辑的起点，发展理论部分，衍生出了上文说的价值投资策略;进步理论，衍生为本文要探讨的基本面趋势追踪策略。
关于基本面趋势追踪策略，本文分三部分探讨：为什么会有趋势;趋势的识别;趋势追踪。
至于为什么会有趋势，首要要从进步理论说起。
进步理论，字面意思指人或者事物向上或向前发展。
深刻含义指新工具的应用、技术的更替、制度的变革，即生产要素的从新组合而引起的生产力率的提高。
生产要素相对高效的组合，落实到具体目标上就会有“时代的行业和时代的企业”的诞生。
时代的行业和企业，正是趋势追踪策略所要追逐的'目标之一。
生产要素的组合和配置也不是一帆风顺的，需要一个动态博弈的过程，必然会引起社会和行业生产率的周期性波动，进而引起经济的周期性波动。
周期性行业或企业的周期波动，即是基本面趋势追踪的另一个目标。
无论是时代的行业和企业还是周期性行业和企业的周期波动，对于交易者来说都意味着巨大的趋势性投资机会，所以就该趋势追踪者出场了。
其次，趋势的识别。
本文是从一个交易者的角度展开探讨的，偏重于实践，而不是一个纯粹的理论论述。
交易者的目的是在价差的基础上追求盈利。
银行融资尽职调查的十大要诀
银行融资尽职调查的十大要诀对目标企业的10个方面及55个子项去考察、分析、判断，最后得出意见。
10个方面、55个子项，从宏观到微观，从大的方面到小的方面，从关键性子项到非关键性子项。
前4个方面共有10个子项特别重要，只有通过了第一个方面，才能进入下一个方面，以此类推。
只有看懂、弄清、通过了前4个方面的工作，才能进入以后6个方面的工作，否则，投资考察工作只能停止或放弃。
以下就是要诀：一、看准一个团队（1个团队）。
投资是投人，是投团队，尤其要看准团队的领头人。
对目标企业团队成员的要求是：富有激情、和善诚信、专业敬业、善于学习。
二、发掘两个优势（1优势行业+2优势企业）。
在优势行业发掘中，寻找优势企业。
优势行业是指具有广阔发展前景、国际政策支持、市场成长空间巨大的行业；优势企业是在行业中具有核心竞争力的企业。
一般来说，优势企业其核心业务或主营业务突出，企业的核心竞争力突出，超越其他竞争者。
三、弄清三个模式（1业务模式+2盈利模式+3营销模式）。
就是弄清目标企业是如何挣钱的。
业务模式是企业提供什么产品或服务，业务流程如何，包括业务逻辑是否可行，技术是否可行，是否符合消费者心理和使用习惯等，企业的人力、资金、资源是否足以支持；盈利模式是指企业如何挣钱，通过什么手段或环节挣钱；营销模式是企业如何推广自己的产品或服务，销售渠道、销售激励机制如何等。
好的业务模式，必须能够盈利，好的盈利模式，必须能够推行。
四、查看四个指标（1营业收入+2营业利润+3净利率+4增长率）。
PE投资的重要目的是：目标企业尽快改制上市。
因此关注、查看目标企业近三年的上述前两个指标尤为重要。
PE投资非常看重盈利能力和成长性，因此上述的后两个指标也成为重要关注对象。
净利率是销售利润率，表达了一个企业的盈利能力和抗风险能力，增长率可以迅速降低投资成本，让投资人获取更高的投资回报。
把握前四个指标，则基本把握了项目的可投资性。
五、厘清五个结构（1股权结构+2高管结构+3业务结构+4客户结构+5供应商结构）。
证券分析读书笔记
证券分析读书笔记目录一、内容综述 (3)1.1 证券分析的重要性和基础知识 (4)1.2 研究背景及研究目的 (5)1.3 研究方法和预期贡献 (6)二、财务报表分析 (7)2.1 理解财务报表的基本要素和结构 (8)2.2 财务比率分析简介 (9)2.3 现金流量分析的重要性与方法 (10)2.4 财务报表中的异常现象与分析 (12)2.5 案例分析 (13)三、公司基本面分析 (14)3.1 公司概况与行业定位 (15)3.2 公司的核心竞争力分析 (17)3.3 同业竞争分析与市场份额评估 (18)3.4 宏观经济与行业周期性影响 (19)3.5 宏观政策与行业发展前景分析 (21)四、定量分析与决策支持 (22)4.1 预测模型应用的原理与方法 (24)4.2 风险评估与管理技术 (25)4.3 金融工程在证券分析中的应用 (27)4.4 机器学习与大数据技术在证券投资中的应用 (28)4.5 投资组合理论在多资产配置中的应用 (30)五、技术分析框架与工具 (31)5.1 技术分析的基本理论框架 (32)5.2 技术分析的主要工具与图表 (33)5.3 技术指标的使用与定制 (35)5.4 交易策略设计与风险控制 (36)5.5 实证研究与技术分析的案例分析 (38)六、投资者情绪与市场心理学 (40)6.1 投资者情绪理论基础 (42)6.2 市场心理学的基本概念与方法 (43)6.3 群体行为与股票市场现象 (44)6.4 情绪指标在决策中的应用 (46)6.5 应对市场情绪波动的策略 (47)七、可持续性与社会责任投资分析 (49)八、总结与展望 (50)8.1 证券分析的综合应用与效用评估 (51)8.2 未来证券分析研究与技术的发展趋势 (52)8.3 证券分析研究对投资者与市场的影响测试 (54)一、内容综述《证券分析》一书主要围绕证券分析的理论与实践进行深入探讨，内容涵盖了证券分析的基本概念、分析方法、市场预测、风险管理以及投资心理等方面。
关于尽职调查史上最全总结的九种方法！（吐血整理，值得收藏！）
关于尽职调查史上最全总结的九种方法！（吐血整理，值得收藏！）「成功的项目都是一样，失败的项目各有各的不同」失败是最好的老师，所有的成功都会随着时光流逝，变成过眼云烟，只有痛苦的失败深入骨髓，得已永恒！这是陈玮先生在微博上的一段话。
诚然，现在的投资行业「快」并且「乱」，尽调也成了必不可少的重要环节，分享一篇早期陈玮对于尽调的文章。
01如何做财务尽调PE投资中，判断项目企业财务数据的真实性和可靠性是尽职调查（DD）中一项非常重要的工作，业内称之为财务核数。
财务核数要看到财务报表背后的经营情况才是DD的本质。
会计数据的逻辑有时候并不能真实反映企业的实际经营状况，特别是看到有超越行业水平的「优异」财务指标时，PE必须在企业的商业模式、经营或管理上找到合理的解释，并辅以行业信息进行判断，否则就可能意味着企业的财务数据不真实。
比如，高于行业的利润率，首先需要从其产品成本、价格或服务上找原因，如果没有，就要了解其具体的业务模式和管理水平，如果还没有合理解释，企业的利润率便很可能存在问题。
此外，对于有的项目企业为了增加利润而不将费用入账的情况，光从账册本身入手难以发现，这就需要在分析行业收入、费用配比的基础上，从业务规模、人员薪酬、销售方式、业务管理流程等方面去匡算其合理的费用。
如果项目企业的经营状况在会计循环系统内难以得到满意的答案，而会计凭证、报表和核算系统又不能说明问题的话，结合项目企业的经营循环进行考察就成了最好的验证方法。
我们有一个通过现场杀猪来投资养猪业的案例。
举个例子，有一家从事生猪养殖和屠宰的民营农业企业，由于其财务规范度不够，PE单纯从账面来核实其盈利能力不太容易，只能采用直接和原始的方法还原经营来验证其财务数据。
我们的项目小组首先通过几天的实地统计，取得料肉比数据；又在现场宰杀了两头生猪，取得了实际出肉率数据。
在此基础上，结合各时段的生猪采购价格和猪肉价格，对屠宰生猪的进销差价进行确定，再考虑人工、折旧、水电等因素，确定屠宰的毛利率。
数据资产管理解决方案
数据资产管理解决方案目录一、内容概览 (2)1.1 背景与意义 (2)1.2 目的与范围 (3)二、数据资产管理概述 (4)2.1 数据资产的定义 (5)2.2 数据资产管理的目标 (6)2.3 数据资产管理的重要性 (7)三、数据资产管理解决方案架构 (9)3.1 总体架构 (10)3.2 关键组件 (11)四、数据资产梳理与分类 (13)4.1 数据资产梳理 (13)4.2 数据资产分类 (15)五、数据资产存储与备份 (17)5.1 存储技术选择 (19)5.2 数据备份策略 (21)5.3 数据恢复能力 (23)六、数据资产安全管理 (24)6.1 数据访问控制 (25)6.2 数据加密 (26)6.3 数据泄露防护 (27)七、数据资产分析与挖掘 (29)7.1 数据分析工具 (30)7.2 数据挖掘方法 (31)7.3 数据价值发现 (32)八、数据资产管理流程优化 (34)8.1 数据资产管理制度 (34)8.3 流程优化效果评估 (37)九、案例分析 (39)9.1 行业背景与挑战 (40)9.2 解决方案实施过程 (42)9.3 实施效果与收益 (43)十、总结与展望 (44)10.1 解决方案总结 (45)10.2 发展趋势与展望 (46)一、内容概览本解决方案旨在为企业提供全面、高效的数据资产管理服务，帮助企业实现数据的有效治理、安全存储、高效利用和价值创造。
方案涵盖数据资产管理的全过程，包括数据采集、清洗、整合、存储、分析、可视化以及应用等多个环节。
通过引入先进的数据管理技术和工具，结合企业实际情况，我们为企业打造定制化的数据资产管理解决方案，帮助企业在数据驱动的业务决策中取得优势。
我们将提供专业的数据资产管理咨询服务，协助企业建立完善的数据管理体系，培养专业的数据管理人员，确保数据资产的持续增值。
我们的目标是帮助企业实现数据价值的最大化，提升企业的核心竞争力。
1.1 背景与意义随着信息技术的飞速发展，数据已经成为了企业和社会的重要资产。
投资做好三要素：数据、行研、尽调
转：投资做好三要素：数据、行研、尽调2015/10/15一、信息的获取从古至今，信息一直是人类生活的必须品，在关键时刻掌握敌人没有掌握的信息，往往成为致胜的关键。
54-209344.jpg从飞鸽传书到如今的移动互联网时代，信息爆炸的时代投资者更要学会如何利用好工具去获取自己需要的信息。
搜索引擎是我们信息资料搜集的最重要的渠道之一，用搜索引擎查找信息资料需要使用恰当的关键词和一些搜索技巧。
目前国内主要的搜集引擎有如下10个：百度、Google、搜网、雅虎、搜狗、必应、有道、中搜、天网、盘古。
近期还有较多行业型搜索冒出来，需找专业型行业资料可以使用行业型搜索引擎。
不同的搜索引擎搜索同一个关键词也会出现不同的结果，不同的人也会搜索出不一样的结果。
depositphotos_24804091-database.jpg还有一种重要的信息获取方式就是数据库，说到数据库，它是研究人员重要的数据来源之一，目前券商、基金研究研究机构都购买有商业数据库，目前研究用的数据库主要分为两大类，一是商业数据库，二是学术数据库。
▷商业数据库，我们分为国内与国外数据库两大类。
1）国内商业数据库国内数据库主要有如万德、恒生聚源、锐思数据库、CSMAR数据库、巨潮数据库等。
目前万德数据库主要定位于国内高端客户，市场占有率较高，80%左右，当然其售价较高。
恒生聚源也定位为机构客户，性价比较高，售价要比万德便宜的多。
2）国外商业数据库国外数据库主要有彭博、路透社、CEIC、OECD、Haver Database、Thomson Financial One Banker 等，国外数据库中彭博是比较全也大的，在国内销售也较好，但是价格太高。
▷学术数据库学术数据库基本为高校、研究机构所用，分为国内与国外两大类，学术数据库中一些学术论文、行业数据、统计年鉴还是有用的。
当然其中有些数据的相对较陈旧，无法做到实时更新。
最早的豆丁、百度、爱问等共享文库的出现，随后到如今出现许多共享文库，不过很多文库规模较小，文档数量较少。
投资尽调方法论：业务尽调,财务尽调,行业尽调
投资尽调方法论：业务尽调、财务尽调、行业尽调一、投资三大问问题一：投资的目的是什么？任何将投资目的模糊化、将投资评价标准与其他非关联事项混淆的行为都是不合理的。
国家：国家战略布局地方政府：培育产业上市公司：业务协同市场化投资机构：财务回报。
问题二：投资如何追求财务回报？财务回报通常来源于企业分红和估值差，在大部分的风险投资项目中，企业都处于成长期，规模较小，难以实现盈利，即使有盈利也会进行再投入，通常不会有多余的现金给股东分红。
实践中，大部分投资人选择的是舍弃分红，等待企业成长，因为估值差才是企业获取财务回报的重要且高效的方式问题三：投资决策要考虑哪些因素？价值：即成长性，成长性是投资的前提和基础；估值：跟成长性直接相关，估值高意味着企业未来优高成长性；退出：在一级市场中缺乏的不是估值低于价值的标的，而是流动性，如果无法退出则意味着投资无法变现，账面浮盈再高也没有意义。
风险：既包括收益的波动，也包括企业持续经营。
策略：包括投资方向、投资领域、风险偏好、基金规模、基金期限、发展阶段、团队配置等多个影响因素。
二、尽调的逻辑尽调是以衡量目标企业未来财务成长性为目标，以认知业务实质为核心，以判断投资风险为重点的调查活动。
三、尽调方法论——业务尽调1.业务尽调的目标（1）认知业务产品：功能、结构、运行方式、技术原来、技术门槛等商业模式：业务流、交易流、资金流（2）认知核心能力核心能力包括产品能力和交易能力。
产品能力指通过研发投入在产品上形成了具有行业领先性的产品、技术壁垒，公司依靠该壁垒能够持续获得高于行业平均水平的盈利能力和高增长速度的能力。
交易能力则是指通过市场投入和商业模式的打造，在客户和/或供应商以及其他交易主体等资源方面形成了具有行业领先性甚至垄断性的平台壁垒，公司依靠该壁垒能够持续性地扩大流水或者营收规模并最终形成垄断效应的能力。
根据两种能力的强弱不同，可以将企业分为产品型公司、交易型公司和中间型公司。
新杜邦分析法
新杜邦分析法目录一、前言 (2)1.1 杜邦分析法简述 (2)1.2 传统杜邦分析法的局限性 (3)1.3 背景与动机 (4)1.3.1 市场变化与经济环境 (5)1.3.2 技术进步与企业发展 (7)二、新杜邦分析法概述 (8)2.1 定义与内涵 (10)2.2 理论基础 (11)2.3 创新点与不同 (12)2.3.1 适用性加强 (13)2.3.2 维度增加 (15)三、新杜邦分析法的计算指标体系 (16)3.1 利润率类指标 (17)3.2 资产结构类指标 (18)3.2.1 资产负债率 (19)3.2.2 应收账款周转率 (20)3.3 运营效率与现金流管理指标 (21)3.3.1 存货周转率 (22)3.3.2 现金流充足性分析 (24)四、执行步骤与具体操作 (25)4.1 数据收集与整理 (26)4.1.1 确保数据准确性 (27)4.1.2 数据质量控制 (28)4.2 分析模型构建 (29)4.3 应用案例分析 (30)4.4 报告撰写与结果呈现 (31)4.4.1 核心发现与建议 (33)4.4.2 图表与说明 (34)五、总结及预期贡献 (35)5.1 总结运行效果 (36)5.2 理论及实践创新评价 (37)5.3 潜在的改进空间 (38)一、前言在新经济时代的背景下，传统的杜邦分析法已经无法完全满足现代企业财务分析的多元化需求。
我们提出了“新杜邦分析法”，旨在融合现代企业发展的最新趋势，针对性地解决传统杜邦分析法在适用性和分析深度方面的局限。
新杜邦分析法的核心理念是通过对财务指标的多层次分解，揭示企业的盈利能力、运营效率、资本结构和财务风脸等方面的内在联系，同时考虑到市场环境、技术进步、政策法规、消费者偏好等外部因素对企业价值创造的影响。
该方法采用更加动态和综合的分析视角，将企业的财务表现与可持续发展战略、创新驱动能力、供应链管理效率等因素同步考量，以确保对企业财务状况的全面、精准评估。