2022工作总结-团队篇-Jimmy & Eva
整理团队年终总结时发现很多小伙伴都写得挺棒的,可以看到很多进步和反思,这里分享一些,这次分享投研部门的Jimmy & Eva的笔记。
Jimmy篇:
工作:
2022年毫无疑问是充满挑战和转折的一年,开年就发生了俄乌战争、上海封城,然后是美国通胀率快速上升、美联储加息,中间穿插着佩洛西访台、英国首相下台等等一系列事件,到年底防疫政策180度转向,从动态清零直接变为全面放开,可以说没有一件事是能够提前预测到的。对于我所覆盖的半导体、SaaS、支付、crypto等行业来说,加息的影响毫无疑问是最大的,尤其是SaaS这种高成长、高估值的公司,以及crypto这种依赖低成本资金的资产;而对于半导体来说,最大的影响则是疫情时期的高需求开始回落、供应链流畅度缓解带来的行业去库存压力,而这种压力对于产业链上下游的不同公司是非常不一致的,比如更靠近消费者的NVDA、AMD都经历了大幅的收入下降,而更上游的晶圆厂TSM则保持了全年的高增速。
我从今年下半年才正式开始全职工作,回顾这半年的研究经历,感觉有一个很重要的转折点,就是从研究新公司为主转变为深度研究和公司跟踪为主。之前的工作主要是不断研究新公司,虽然开拓了研究广度,但是很多公司的深度不够,在讨论中提出的很多问题没有解决。回顾今年的工作,最满意的还是台积电的收入拆解,从每一代制程的角度分析手机、HPC等下游应用对先进制程芯片的需求量,从而可以根据各个下游厂商的销量调整计算对TSM的收入影响。这种从下游开始思考的角度也给TSM未来的收入增速提供了更高的可预见性。最不满意的则是对SaaS公司的理解深度不够,主要还是因为SaaS产品主要是2B的,离实际生活更远,而且是新业务,没有那么多的统计数据,行业的成长空间、未来竞争格局都还有很大的不确定性,研究起来没有抓手。另一方面,由于是刚起步,对公司跟踪的意识和熟练度还不够,经常会错过各类数据更新、公司新闻,在分析对公司的影响时也做不到全面、迅速。
还有一个感想就是更加深刻地理解了投资逻辑和投资风险、短期和长期的关系。投资逻辑是矛盾论里所说的主要矛盾,是我们的base case;投资风险则是次要矛盾和其他小概率的case,包括向上和向下的风险。自从我们的投资框架里引入了arguments之后,对base case和各种风险的理解就更加清晰了。借用量子力学里面的概念来说就是,任何事都可能发生,只是概率不同。而短期数据则反映了这些逻辑、风险的概率是提高了还是降低了。尽管短期数据的精确值很难预测(这也不是我们的强项),但是其实重点不是某一次的值的大小,而是长期逻辑有没有因此而破坏,以及有没有小概率事件因此而变成了大概率事件甚至是base case。
展望2023,我首先需要做的就是提高对各类新闻、数据的敏锐度,及时追踪更新;其次就是要提高工作效率,对于暂时搞不清楚、不准确的数据不要太纠结,先做个大概,而不是寄希望于一次性做到完美;最后则是提高覆盖的广度和研究的深度,多多关注暂时覆盖不足的公司。希望在新的一年里能够越来越高效。
生活:
对我个人来说,最大的转变无疑是从学校过渡到工作,结束了五年的博士生涯,正式踏入投研的工作中。不得不说,投研的工作方式和科研还是非常不一样的,科研关注(而且是只关注)研究的深度,目标是在一个方向上达到前所未有的深度,做出来没人做到过的成果;而投研则相对来说更关注研究的广度,发现各个行业、公司、数据之间的联系,毕竟只看一个数据的话是无论如何都无法预测出下个季度的结果的。另外,科研更关注结果的准确性,追求的是放之四海而皆准的公理;投研则是只能做出模糊的判断,毕竟没有人能精确预测未来,重点是研究大概的范围和趋势。
另一方面,在工作中深感体力不足,可能是因为锻炼不够、身体素质太差,尤其是在阳康之后。在新的一年里一定要加强锻炼,保持身体健康,争取增重增肌肉。
Eva篇:
工作:
2022年下半年覆盖了国防、金融、资管行业及相关公司,同时还覆盖了消费和医疗科技行业个股,CMG, CELH, RACE和ISRG,共5个行业和11家公司。
研究方法:
加入时间不久,更多是对三个问题的框架的理解更加清晰和深刻的过程中,即竞争力、runway和定价,随着熟练度上升减少在研究中被噪音干扰。
首先,覆盖的大多数公司为行业垄断者(国防、金融、资管),护城河高且稳定,节省了大量对竞争格局追踪和研判,更多的精力和后续研究落在了解决公司/行业的长期成长空间到底有多大以及对应的合理定价是多少的两个问题上,这些行业也因此更加适合自上而下的思考模式。但存在的问题是,行业长期成长空间的大小和路径存在多样的可能性,特别是这几个行业与宏观、国际局势、政治格局紧密相关,无论是能力/精力有限导致的结果,看穿这些行业未来成长空间大小的难度高、信心有限。因此arguments的建立将base case无法包含的全部假设和思考罗列且量化,同时运用行业数据库等工具继续跟踪和验证这种方式能让这类型行业的长期研究模式更加有效率。具体来看,每个行业都有自上而下研究的框架,而框架中的变量的背后能够有多个角度进行验证,最终增强对变量判断的确定性,国防=us整体预算*dod budget%*procurement+ r&d% * projects%(e.g., space, nuclear..),而决定各个变量的可以是,如国家赤字以及分配到国防以外的预算、国际局势、政府结构、现代战争策略等;资管=(机构+高净值个人可投资资金)*(1-股票/债券的配置%)* 另类资产的某几种类别%,如货币财政、利差、另类底层资产收益率和估值等;Fico(个人贷款)=((个人收入+存款)*不同类型杠杆率%)*不同类别消费支出金额%*还款利息%,比如居民存款率在下跌会影响杠杆比例,通胀会让消费金额的增加导致信用卡短期使用频率的提升,无论是短期可选消费减少和长期的房产价格跌价导致新增房贷金额减少,房贷利率和fed rate挂钩上升影响借贷等。2022年更多的是逐步搭建起了整体框架,23年的目标除了继续完善框架的可靠性以及数据化已找到的变量,同时通过卖方/其他观点寻找更多的变量和不同的角度进一步验证和修正。
其次,对于CMG, CELH, RACE, ISRG这些个股公司,由于在竞争或者成长空间还面对强烈不确定性/瓶颈,再考虑到定价的问题,22年从追踪精力的分配来说相对较少。在精力有限的情况,23年更需要的是研究效率的提升,虽然22年逐步增加了对卖方观点的跟踪,但整体还是相对较少;再加上review频率较低导致了短期review工作量大的情况,23年要尽可能保证持续月度更新观点的频率;22年还缺乏的是对peers的追踪,比如季度上可以对peers的财报/相关市场观点进行review,不仅能够评估标的竞争格局变化,还可能对公司的理解有所补充。最后,大道至简,对于这些公司更应该找到针对“三个问题”的核心抓手,进行跟踪和破解,才能提高信息分析的有效率。这点22年还做得不够,仍然存在对观点/信息照单全收的问题,“简单”才应当是努力的结果,希望23年能够形成理解这些公司的思维模式,并且不断打磨下去。
估值和模型,22年更多是对模型固定的公式照单全收,以及对调整估值的指标和计算比较熟悉,但对macro或者是kelly公式等其他模型因素理解得有限,23年从个人来说,需要继续学习valuation。另外,对于估值的“knowhow”需要更加关注,比如peers的相对估值区间,多少区间是合理的,是否存在异常情况等。
工作习惯:
主要从季报更新;公司动态和市场信息跟踪;模型和指标调整;团队沟通几个方面总结。
季报更新,22年q3是第一次进行季报更新,发现的主要问题是初筛的时候遗留了很多季度数据缺失/不准确的,所以模型更新起来比较慢;preview 22年还没做过,暂时没总结;财报多的时候,transcript和卖方观点都在当周内看完和总结还是比较有压力,23年随着熟练度提升希望有所变化。
公司动态和市场信息跟踪,关于卖方上文已经提过了,更多是公司动态上,对于facts和相关分析和updates,包括inform团队都可以做得更及时。另外,22年受限于能力,在对一些信息的敏感性较低,以及对于一些重要facts的分析判断花的时间也较长,会感觉挤压到其他工作的完成效率,但随着对行业/个股的了解更多,已经有相对改善。
模型和指标调整,22年对于模型和指标的更新频率较低。对于指标的更改和review,23年需要增加周四某个固定时段进行调整的工作习惯,否则容易被其他做不完的工作挤压时间和优先顺序;而对于模型的更新调整,一个是将信息/结论翻译为模型数据的习惯还需要继续培养,二是赋能团队上,需要在即时性有所改善。
团队沟通,22年团队对公司/行业基本面讨论是充分的,无论是通过初筛还是arguments,feedback帮助都很大。但我与团队沟通的主动性上可以更积极一些,无论是基本面的讨论还是日常信息的更新都可以更加频繁。再就是22年由于手头上自己行业需要覆盖学习得比较多,对于其他人的行业和公司了解非常有限,希望23年能够主动学习更多内容,也能在集中讨论的时候多提问多互动。
生活:
运动:
尝试了多种新运动,很满意。23年会在日常运动中增加无氧的比例,继续挖掘新运动。
健康:
饮食上,还是比较油腻,23年会注意饮食结构均衡,多补充水果/高纤维/高蛋白。
阅读:
22年各种类型的书籍都有看,整体比21年看得面和数量都要更多,23年希望有一个更合理的阅读结构和目标性,能够兼顾兴趣和工作,比如21年看书比较随意,上半年集中看文学类书籍,下半年集中看工作相关书籍,但工作书籍也没有区分不同的功能性以及目的性。
其他同学的分享供参考:
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2022工作总结-团队篇-Tracy
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