幫基金經理搬磚的研究猿一枚
如果是自己已經追蹤多年的行業，基金經理只會從賣方那裏要最新發生的變化。一篇洋洋灑灑的研報裏最新發生的變化很多時候用一句話就能說得清。所以有資（傭）源（金）的基金經理跟賣方分析師打個電話問一下到底發生了什麽就好了。沒有資源的基金經理/研究猿（比如我）就會讀一遍研報，從字裏行間倒推出發生了什麽。（至於為什麽要倒推，而不是直接解讀，因為研報本身是公開出版物，作者想表達的意思未必會寫得特別直白。）
比如，標題是<Long-term gain, short-term pain>的，重點通常是"short-term pain"。比如，說了一大堆公司的光明前景以後，在文末的一段裏調低了目標，重點通常是，目標價比現實中的股價高太多了，然而自己又不想這麽高調地唱多這個票。
我自己的經驗是，業績後的賣方報告通常不會有特別新的內容，因為買方和賣方獲取的一手資訊幾乎是一樣的：財報和公開的財報電話會。一般就看一下賣方在業績後對未來預測調整的方向和振幅。（這個彭博的EEB功能可以一鍵看到所有賣方分析師的預測調整，所以其實也不用特別去看研報。）
當然，同樣一個業績出來以後，各家賣方解讀有時候差異會很大。港股的消費行業的股票經常會有這種情況：比如某公司由於某一次性事件（提價失敗、門店改造），導致某段時期銷售收入特別差，原本給「買入」評級的分析師可能會解讀這次比較差的業績為預期內的，而註重分析未來的收入高（低）增（基）速（數）等積極的指標。原本給「賣出」評級的分析師可能會解讀說：我一早就說這公司不行了吧，然後再把原因重申一遍。基金經理/分析猿看研報裏業績點評的時候，一般要結合該賣方分析師此前的觀點，才不會被研報帶著走。
而公司有了一些重要變化以後，研報通常會定量分析給公司財務造成的影響。比如百度去年5月出事的時候，買方需要計算因此失去多少收入和利潤，從而決定在160元的時候是買還是賣；又比如2015年1月微信上線朋友圈廣告，買方需要計算因此帶了的收入貢獻，從而決定要不要加騰訊。都需要把賣方在研報裏的計算表格摳下來，橫向比較。有條件的話逐一詢問賣方分析師的重要假設是如何得來的。從而對最後自己模型裏的數位有足夠信心。
對於調整投資建議（多翻空或空翻多）的報告，會重點讀一下。比如在港股的話，大行分析師調整投資建議經常會把股價砸出或者拉升好幾個點。理解他們的邏輯以後，再去思考要不要聽從他們的建議。
如果此前不熟悉的行業，就先去找賣方分析師首次覆蓋的行業大報告。在有些券商提供的行研網站和彭博終端上可以搜尋"initiation"（首次覆蓋）這個類別的報告。當賣方分析師流動比較頻繁的時候，會有挺多近期的首次覆蓋報告。
或者，參考上一年【機構投資者】賣方分析師評選的排名，去找前幾名分析師出過的行業大報告，能上前幾的通常都是在賣方摸爬滾打過很多年的優秀分析師。
優秀的行業報告會給客戶思考行業現有格局和未來發展一個框架。舉個例子，在瑞信去年1月出的教育行業首次覆蓋報告裏，賣方分析師分析低年級學生是教培行業的主要受眾的時候，認為主要是由於1）家長對低年級學生報（想）的（像）希（空）望（間）大，2）小升初無統一錄取標準，3）低年級學生空余時間多等等。有了這個邏輯，至少我就很容易明白為什麽公司低年級學生占招生比例這麽高，以及在拍我自己的模型的時候，不會把高年級學生作為公司發展的驅動力。
再舉個例子，Bernstein今年1月出的中國互聯網行業首次覆蓋報告裏，賣方分析師從使用者時長入手，認為中國網民花在互聯網上的時間已經快要見頂，互聯網公司之間透過電商、遊戲、直播、搜尋互相搶奪使用者時間的存量，是個零和遊戲。基於此，給了整個行業低配(underweight)的建議。雖然從中概股一漲不可收拾的走勢來看，這篇報告給出的低配的結論不一定對，但每每在給直播行業、遊戲行業、視訊行業拍高增速的時候，我也會想起這篇報告的思考角度：難道使用者的文娛時間是無限的嗎？
