预期差以可检验变量定义
FEV 同时论证;Hunch → Hypothesis → Thesis 分阶段研究;下行分析至少与上行同样严格。原有客户预算、生产使用、复购和利润归属是基本面证据,不因加了估值而省略。
市场隐含什么?我们的不同在哪里?用什么证据改判?
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宏观用于调整风险与验证节奏。个股是否存在预期差,仍须独立论证。每项记录都保留证据日期。
增长推动利率上升时,盈利改善可能抵消估值压力;额外政策收紧需检查融资负担;期限溢价或流动性冲击需检查 MOVE、VIX 与信用/资金利差。盈利修订广度和价格广度分别记录,不把指数高位当作多数股票健康。
情景是条件推演,不是自动预测。报告中的历史利率阈值、相关系数和领先期未经本看板重新验证。
现有财务扫描提供经营线索。EPS 历史修订、价格同期变动、仓位和逆向估值尚未自动接入,未知项须保留为空。当前预测增长不等于预期差。
采用 AI 不等于股东获益。把成本节约、竞争降价、利润率、资本开支与现金回报连起来;来源和反证写入下方记录。
P = EPS × P/E。用同一证券、同一起止日和盈利定义;滚动远期EPS同时含预测期滚动和盈利预期修订,两类变化分列。
输入你研究后的假设;不自动套用历史低估值。此计算只适用于正盈利、P/E 有解释力的业务。
| 情景 | 目标 EPS | 目标 P/E | 隐含价格 | 价格回报 |
|---|
R/R = 上行情景涨幅 ÷ 下行情景跌幅绝对值。不含分红、交易成本或概率。2倍是研究参考门槛,不代表可以买入或自动确定仓位。
填完字段只表示记录完整;证据质量和论点成立需人工评审,阶段不会自动升级。
打开股票后,已有经营数据会与可编辑的 FEV、情景和证伪记录放在一起。也可先记录上方市场环境。
FEV 同时论证;Hunch → Hypothesis → Thesis 分阶段研究;下行分析至少与上行同样严格。原有客户预算、生产使用、复购和利润归属是基本面证据,不因加了估值而省略。
比较价格、固定财年预测和估值,再核验仓位、供需与现金流。资本密集度上升或终值受损时,旧估值均值可能失效。短期反弹和长期优势分别记录。
分清增长、政策、期限溢价;同时看盈利修订与价格广度。质量叠加盈利修订改善是研究线索;AI 应用收益要经过定价权和持续性的检验。
方法整理:2026-09-29。Marc 买方框架;JPM《Tech de-rating became advanced in a number of areas》(2026-09-28,第3–12、16页);Morgan Stanley《How Will the Market Fix Its Bad Breadth?》(2026-09-28,第2–11、14–16页)。本页为独立方法整合,没有转载原报告或将其时点判断当作实时信号。
MS 披露的盈利领先模型结合库存销售比、制造业及就业 PMI、消费者信心与信用利差;非PMI版本用其他活动与成本指标交叉检查。完整系数与样本外验证未披露,本看板未复制该模型。
价格/盈利背离不是必然收敛;宏观相关性不是因果识别;多个EPS衍生指标不重复计权。主题回测要保留当时成分和标签。缺少来源、日期或同口径历史数据时,留在“待验证”。