一、成长期产业早期，投资机会较多

        成长股研究中，产业研究尤其关键。我们根据产业曲线，把一个产业分为萌芽期，成长期，淘汰期，成熟期和衰退期。

        大的投资机会，多数产生在成长期早期。此时行业趋势已经形成，个股基本面也已经走出混沌区，股价在犹豫中上涨，但是市场认知滞后，或者乐观程度不够。

        资料来源：https://corporatefinanceinstitute.com/

二、行业拐点——首次形成商业闭环

行业首次形成商业闭环。

        我们判断这个行业拐点的方法，可以总结成一句话：具体来说，就是行业的。一旦供需形成这样的局面，行业就会进入价值扩散的过程，应用场景不停的扩大，持续的创造价值。

如何理解供给侧稳定技术迭代升级？

        就是说这个行业的底层技术确立，这个技术有第一性原理的支持，有很长的进步路径可以走，不会再被很快颠覆了。比如人工智能行业，深度神经网络DNN(Deep Neural Networks)的技术方向确立，就形成了稳定的技术路径。接下来的数年内，大家可以优化网络，可以优化训练，部署的方法，但是，底层的技术原理不会变。新能源行业，锂电池也是类似的道理。回溯历史，超文本传输协议(HTTP)的确立，就是桌面互联网时代的稳定技术路径形成。

需求侧的商业回报正反馈

        ，讲的是客户可以用新的技术获得经济利益，形成正向激励。很多行业没有进入成长期之前，也有需求，但是这些需求往往是研究需求，小众的猎奇需求，或者政策扶持形成的非自然需求。进入成长期之后，需求就是有明显经济回报的。比如智能手机集成信息获取，通信，照相机，DV，音乐下载播放于一体，大幅度降低个人数字生活成本，新能源车实现使用平价，AI赋能产业，帮助企业降本增效，植物照明在北美大麻种植领域获得应用，VR行业开始出现爆款的游戏等等。

三、基本面投资仍具生命力，关注前瞻行业和经营数据

        我们判断国内权益投资进化到新的阶段。我们坚守的基本面投资方法依然具有生命力，但是也必须进化。具体来讲，我们要把基本研究中的有效数据来源，前移到产业结构的研究中。

基本面研究的框架，可以简化为一对数据和逻辑的关系。

        我们看好一个股票，有一个正向的逻辑，如果新的数据出来，证实这个逻辑，股价大概率就会向上。同理，我们看空一个股票，有一个负向的逻辑，如果新的数据出来，证实这个逻辑，股价大概率就会向下。若我们的股价被数据证伪，股价往往就会反向运动。若我们的逻辑不能被数据证实或者证伪，股价往往进入纠结状态。

这个框架的核心之一在于对有效数据的理解。

        数据分三种：如果一个股票有第二，三种数据的存在，实际的逻辑证实中，第一类数据已经大概率失效。比如周期股，因为有清晰的同步量价数据存在，所以股价对财务数据不敏感。随着A股上市公司变多，A股的产业结构越来越复杂，蕴含的产业数据也越来越丰富。简单讲，我们要重视产业研究，把第三类数据在决策中的权重提升。

        因此，我们会继续加大产业研究，形成更多简洁，有生命力的产业研究方法论，追踪有效的产业数据。

        如本文所言，如果有新的产业，符合我们对于产业进入成长期的标准，我们就会在早期去研究布局，深入挖掘，获得先机。

        作者介绍：

        王斌，中国科学院工学硕士，供职于浙商基金智能权益投资部，担任浙商科技创新滚动一个月持有(基金代码009353)基金经理助理，2012年起任职于安霸半导体技术(上海)有限公司，具有六年实业工作经验，对半导体，安防，光学，数字视频，人工智能等产业有深入研究，相信“企业价值创造”为投资获利的根源。

基金有风险，投资需谨慎。

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《电鳗快报》