装饰行业，房屋新开工面积是行业的先行指标。

预测增速+每周、每月跟踪关键指标

了解上下游

养猪行业：

行业持续亏损（看生猪价格）、产能大幅下滑（看能繁母猪）——周期底部

周期的魅力：弹性巨大

装饰行业：先行指标——房屋新开工面积

家电行业：

1.出货指标（内销、出口）

2.零售端指标（出厂端有无压货、渠道库存是否较高）

3.数据跟踪：产业在线、中怡康

汽车行业：

乘用车协会披露周数据

高频跟踪，反复检查有没有和自己的模型不对，要认错。养猪的能繁母猪的出栏量，一去库存就会不主动推动经销商。

研究蛋糕大小（行业的市场空间），需要将一个指标拆分成N个变量。要会识别关键变量，选择关键变量对指标进行适当的拆分。

比如：电影票房如何拆分：观影人数、人均观影次数、票价。（进一步寻找影响各变量的因素：比如人口增长率、银幕增长速度相关变量、票价拆分包括真实票价和补贴部分。）

需要拆分的指标、每个月每个周需要持续跟踪的销量、价格、订单量等关键指标。

错综复杂的数据，很容易影响你的判断。所以要有能够迅速抓住关键变量的能力。这就需要对行业有比较深入的理解（参考前人经验、自己独立判断）。

透过官方数据，能够迅速判断出对于该行业的运行、销量zo、价格等方面产生的 影响。

上、中、下游行业的需求如何产生（由下到上），成本如何确定（由上到下）。

上游随势、中游择时、下游选股

物流角度、TMT角度（technology、media、telecom）、金融角度（从流动性角度观擦实体产业的虚拟价格）。

例：生猪养殖行业

指标：生猪价格、猪粮价格对比、能繁母猪存栏量。

对于其他周期性行业，如何判断供需变化？关键指标有哪些？

家装行业：新开工面积、竣工面积。

家电行业：出货量（即出厂量）、销售量。

（产业在线网站，家电行业的数据收集）

2016年上半年厂商推动代理商去库存、所以出货量数据比较难看、因为代理商的资金都压在了库存上，没有流动性可以去购买厂家新的产品。所以上半年厂商的出货量大幅下降，这是一个去库存的过程，因此对下半年出货量的大幅提升有很大的影响。（也属于一个小周期）

有必要提前于市场获取一些数据，一些关键指标的数据。包括买方研究员花钱购买数据，多方 面购买搜集数据，每个机构都有自己的炒股逻辑。

总结：要注意不同行业的跟踪频次、关键指标的选择，数据的来源，请教业内资深人士。

1、行业空间（市场、增速）分解为关键变量的乘机/加和。

2、股票买入之后，对关键指标的高频跟踪，是对研究员要求最高的。

3、需要高频（每周、月度、季度）跟踪价格、销量等关键指标，判断行业运行趋势是否在合理的范围内波动，是否发生了外生变量的扰动，使得行业趋势发生了掉头，使得原来的盈利预测模型的假设发生变化。

4、对一个行业研究了三个月、半年以后，一定要找出对这个行业影响比较大的、驱动行业发展的、可以稳定跟踪的关键指标和数据。需要大概知道每个月什么时候、哪个协会、国家的商务部、统计局，或者哪个第三方机构会披露这个数据，一看到这个数据就知道/推测市场看到这个数据之后的反应（对市场的影响），以及这个数据映衬的该行业的运行大概是一个什么水平。

5、以家用电器行业为例，出货数据直接影响公司的报表端，影响公司业绩，因此出货端需要紧密跟踪，包括内销和出口；要判断企业出厂端有没有压货，或者渠道库存目前是否处于较高水平，还需要紧密跟踪零售端的数据，包括线上线下各个品类的零售情况。

6、核心是对行业有一个比较深入的理解。

7、行业的关键指标会涉及到上下游。

8、要有勇气推翻自己的假设。

对一个行业研究以后，一定要找到他的关键指标

行业关键指标

1.汽车行业看乘用车协会披露的周数据

家电业：

产业在线

中怡康

JFK

乘用车协会，周销量

找出什么时间在哪里会披露什么重要数据指标。

行业的关键指标

关键指标的选取

关键指标的跟踪：高频跟踪是否合理波动，趋势是否良性，有勇气否定自己做出的假设及结论。

行业关键指标的特点：反映行业的主要矛盾，有时对行业的发展有领先的指引作用。

对关键数据对行业及市场的影响心中有数。

行业的关键指标会涉及到上下游。

生猪养殖行业——周期性行业：

行业出现持续亏损，产能出现大幅下滑，则代表行业供需可能出现反转，周期走出底部。持续亏损，看价格，产能下滑看能繁母猪。此外，渠道的库存也需要考虑。（关键指标：猪粮比价，能繁母猪出\存栏量——六至十二个月后产能表征）

装饰行业：因为建筑完工后要进行装修，因此房屋新开工面积是行业的先行指标，同时也是关键指标之一。（房屋新开工面积）

工装总产值，建筑装饰总产值，工装同比增速，建筑装饰同比增速。

家电行业：出货指标——出货数据直接影响公司的报表段，影响公司的业绩，因此出货段需要紧密的跟踪，包括内销、出口。

零售端指标：要判断企业出厂端有没有压货，或者渠道库存目前是否处于较高水平，还需要紧密跟踪零售端的数据，包括线上线下，各个品类的零售情况。

汽车行业：由于汽车是高价值消费品，同时有一定的周期属性，而且有专门的协会统计数据，对于数据的频次要求也高，比如乘用车协会会披露周数据。

09 - 行业关键指标

1. 行业的规模，蛋糕的大小变成变量的乘积

2. 买入股票后进行高频跟踪，是否符合盈利预测模型，特别是其关键指标，核心是要对行业有深入的理解

- 行业关键指标会涉及到上下游

上游=原材料，煤炭，有色，石油，定价权取决于欧美国家

中游=制造业，化工，机械，建筑建材，原料来自于上游，下游是TOB客户

下游=地产，家电，必须和可选的消费品

- 生猪养殖行业（偏周期的行业，和母猪出栏量相关度很高）

行业很分散，没有形成规模化的养殖，和农作物相关，重要指标为能繁母猪出栏量（12个月以后肉猪的供给）和猪粮比（猪肉价格）

能繁母猪：14年开始存栏量下滑，因为行业出现持续性的亏损造成养殖成本太高，单猪利润为负，行业供需很有可能在未来1-2年反转，是建仓的时机

- 装饰行业：先导指标为房屋新开工面积，什么时候能够大量竣工，出售周期

建筑装饰的增速和公装增速匹配，并且滞后半年到一年时间

- 家电行业：数据为每个月家电的出货量

空调出货在16-01下滑：去库存阶段，跟不上终端动销水平，半年之后有逐步回升的过程

零售端指标：终端零售数据，线上线下 TOC

通过国美，苏宁等的发票流水数据，得到产品的品牌，价格，型号

- 汽车行业：更高频，每周数据，免费更新

市场的参与者相对滞后，需要对数据把控更快和精准。

家电第三方数据：北京中怡康时代市场研究有限公司

汽车行业：乘用车协会

市场空间测算：关键指标的拆分

高频率跟踪：有勇气跟踪，有勇气推翻之前的假设，运行的趋势，是否发生变化（价格，订单）

对行业影响最大的指标：作为跟踪的指标。

哪个机构，哪个时间，发布什么数据要了解。

数据发布以后要深度的分析

当指标的有效性比较强的话，花一些钱，来拓展有效数据。

研究完股票后，关键是要对股票进行高频的跟踪，一旦发现趋势和之前的预测不符的时候，要勇于认错。

在对行业有比较深入的理解后，要找到便于跟踪行业的关键指标。同时要知道这些指标什么时间在什么地方会发布。

举例：家电销售和地产相关，钢铁和地产相关。

上游行业定价权基本是看国外。

生猪养殖：

生猪养殖非常分散，就容易出现供需不匹配，导致整个行业周期性比较强。

关键指标：能繁母猪出栏量，代表产能。逻辑是猪肉赚钱的时候养猪户会增加产能（能繁母猪），猪肉供给提高，猪肉下降，于是养猪开始亏钱，猪户不得不开始杀能繁母猪，导致产能下降，猪肉供给减少，猪肉价钱又开始上涨。

个人觉得生猪价格也是一个关键指标，可以和能繁母猪出栏量结合来看。一般价格会领先于能繁母猪出栏量。

装饰行业：

关键指标：房屋新开工面积，是行业的先行指标。然后还要结合看开工到竣工时间，竣工到出售时间，出售到装修时间。到了装修时间就是装饰行业爆发的时候。

个人觉得现在一线城市要求新房都要卖全装修房，而不能卖毛坯房，所以可能逻辑有变，可以直接看新房开工到装修时间。

家电行业：

关键指标：每月出货量（产业在线），每月零售端销售量（中怡康，GFK）。

零售端的数据更重要，反映了真正的需求。

汽车行业：

关键指标：每周零售数量（乘联会）。