經(jīng)濟(jì)專業(yè)證券公司市場(chǎng)分析師實(shí)習(xí)生實(shí)習(xí)報(bào)告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家證券公司擔(dān)任市場(chǎng)分析師實(shí)習(xí)生，負(fù)責(zé)A股市場(chǎng)行業(yè)研究及日?qǐng)?bào)撰寫(xiě)。通過(guò)分析300余份研報(bào)，完成10份行業(yè)深度報(bào)告，其中2份被部門(mén)采納為投資建議。運(yùn)用Python對(duì)500家上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，構(gòu)建了包含營(yíng)收增長(zhǎng)率、市盈率、流動(dòng)比率的量化模型，準(zhǔn)確率達(dá)85%。在實(shí)習(xí)中，系統(tǒng)掌握了基本面分析框架，學(xué)會(huì)運(yùn)用Wind數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，并熟練應(yīng)用Excel進(jìn)行圖表可視化。提煉出的“三維度估值法”在后續(xù)研究中可快速評(píng)估行業(yè)龍頭企業(yè)的估值合理性。

二、實(shí)習(xí)內(nèi)容及過(guò)程

實(shí)習(xí)目的主要是想看看自己學(xué)的那些宏觀經(jīng)濟(jì)理論和金融市場(chǎng)知識(shí)在真實(shí)工作里怎么用，能不能幫上什么忙。

實(shí)習(xí)單位是業(yè)內(nèi)一家規(guī)模中等的證券公司，主要做研究和服務(wù)機(jī)構(gòu)客戶，氛圍挺開(kāi)放的，大家討論問(wèn)題比較直接。

第1到3周主要是熟悉環(huán)境，看研報(bào)，學(xué)用Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，幫團(tuán)隊(duì)整理一些行業(yè)的基本數(shù)據(jù)。印象最深的是被要求每周整理一份新能源行業(yè)的周報(bào)，從行業(yè)政策、主要公司動(dòng)態(tài)到技術(shù)路線的演進(jìn)，得翻閱至少20篇不同的公開(kāi)資料，最后形成不到5頁(yè)的摘要報(bào)告。一開(kāi)始覺(jué)得信息太雜，不知道抓重點(diǎn)，導(dǎo)師就教我用“主題詞標(biāo)注法”，把每篇研報(bào)的關(guān)鍵信息分類標(biāo)記，比如政策利好、業(yè)績(jī)超預(yù)期、技術(shù)瓶頸等，這樣再匯總的時(shí)候就有條理多了。

第4到6周開(kāi)始獨(dú)立負(fù)責(zé)汽車行業(yè)的跟蹤分析，每周要給客戶寫(xiě)一份投資邏輯說(shuō)明。記得8月15號(hào)那周，因?yàn)閲?guó)家突然出臺(tái)新的排放標(biāo)準(zhǔn)，幾個(gè)主要車企的股價(jià)波動(dòng)很大。我需要快速分析政策對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的影響，然后給出短期和中長(zhǎng)期的看法。當(dāng)時(shí)手頭數(shù)據(jù)不太全，尤其是上下游供應(yīng)商的估值情況，就利用周末時(shí)間爬取了行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的部分公開(kāi)數(shù)據(jù)，結(jié)合財(cái)報(bào)季預(yù)告里的信息，做了一個(gè)簡(jiǎn)化的供需關(guān)系模型，大概標(biāo)記了20家重點(diǎn)公司的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。雖然最后報(bào)告里主要還是側(cè)重政策解讀和頭部公司分析，但這個(gè)模型后來(lái)被團(tuán)隊(duì)用來(lái)做類似行業(yè)的快速評(píng)估，準(zhǔn)確率還算可以，自己心里挺開(kāi)心的。

第7到8周參與了固收?qǐng)F(tuán)隊(duì)的一個(gè)項(xiàng)目，幫忙分析某個(gè)地方政府的專項(xiàng)債發(fā)行情況。主要是看項(xiàng)目本身的可行性、資金用途的合規(guī)性，還有當(dāng)?shù)卣呢?cái)政狀況。這個(gè)對(duì)我來(lái)說(shuō)挺新奇的，之前課程里接觸不多。主要是靠著之前學(xué)過(guò)的政府債券知識(shí)，再請(qǐng)教了帶我的前輩幾道關(guān)鍵問(wèn)題，比如項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的土地評(píng)估值、第三方審計(jì)報(bào)告里的關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)，最后整理成了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估清單。雖然只是輔助工作，但確實(shí)讓自己對(duì)固定收益這塊有了直觀認(rèn)識(shí)。

實(shí)習(xí)期間遇到的最大困難是剛開(kāi)始做深度報(bào)告時(shí)，感覺(jué)信息太多提煉不出重點(diǎn)。后來(lái)發(fā)現(xiàn)很多時(shí)候不是信息不夠，而是自己抓不住核心邏輯。就多看團(tuán)隊(duì)前輩寫(xiě)的報(bào)告，發(fā)現(xiàn)他們通常會(huì)用“波特五力模型”或者“SWOT分析”這種框架，但不是照搬模板，而是結(jié)合行業(yè)最新動(dòng)態(tài)靈活調(diào)整。自己后來(lái)嘗試在做新能源報(bào)告時(shí)，先列出幾個(gè)最關(guān)鍵的驅(qū)動(dòng)因素和制約因素，比如技術(shù)迭代速度、上游原材料價(jià)格波動(dòng)、下游需求彈性等，圍繞這些點(diǎn)再去搜集和篩選信息，效率確實(shí)高不少。

實(shí)習(xí)成果方面，獨(dú)立完成了4份行業(yè)周報(bào)，其中2份被客戶反饋說(shuō)比較有幫助；參與編寫(xiě)的汽車行業(yè)深度報(bào)告在8月底被內(nèi)部會(huì)議引用了3次；整理的新能源數(shù)據(jù)集后來(lái)被團(tuán)隊(duì)用來(lái)做量化模型的樣本。雖然數(shù)據(jù)不多，但能感覺(jué)到自己的分析思路在變清晰。

這次經(jīng)歷讓我明白，市場(chǎng)分析這活兒不光需要理論知識(shí)，更需要快速學(xué)習(xí)能力、信息整合能力和溝通技巧。以前覺(jué)得宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挺有意思，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)具體到某個(gè)行業(yè)，比如半導(dǎo)體，上下游的產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同、技術(shù)路線的更迭、甚至海外供應(yīng)鏈的波動(dòng)都會(huì)影響股價(jià)，細(xì)節(jié)非常多。感覺(jué)自己還是得補(bǔ)不少課，比如行業(yè)技術(shù)細(xì)節(jié)、地緣政治對(duì)市場(chǎng)的影響等。

實(shí)習(xí)中也發(fā)現(xiàn)單位在培訓(xùn)方面有點(diǎn)欠缺，新人入職后主要是靠自學(xué)和同事帶，沒(méi)有系統(tǒng)性的培訓(xùn)計(jì)劃。我遇到幾次因?yàn)椴皇煜つ硞€(gè)行業(yè)術(shù)語(yǔ)或者數(shù)據(jù)來(lái)源而出錯(cuò)，后來(lái)都是問(wèn)了帶我的前輩才解決。我覺(jué)得如果公司能提供一些標(biāo)準(zhǔn)化的行業(yè)分析工具模板、或者定期的案例分享會(huì)，效率可能會(huì)更高。另外，我們這批實(shí)習(xí)生主要接觸的是股票研究，但公司也有固收和衍生品業(yè)務(wù)，如果能有機(jī)會(huì)輪崗或者參與一些跨部門(mén)項(xiàng)目就更好了。畢竟做研究這行，看得越寬越容易發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)點(diǎn)。

三、總結(jié)與體會(huì)

這8周，從7月1號(hào)到8月31號(hào)，在證券公司的市場(chǎng)分析師崗位實(shí)習(xí)，感覺(jué)像是從書(shū)本走向市場(chǎng)的快速通道。實(shí)習(xí)結(jié)束回頭看，收獲挺具體的，也引發(fā)了不少思考。

實(shí)習(xí)最大的價(jià)值在于把課堂上學(xué)到的理論知識(shí)，真真切切地用在了工作里。比如之前學(xué)過(guò)的行業(yè)生命周期理論，在分析汽車行業(yè)那段時(shí)間特別有感觸。8月15號(hào)政策突然變化，當(dāng)時(shí)整理的20家重點(diǎn)公司名單里，有家原本不被看好的二線車企，因?yàn)檎迷诓季窒嚓P(guān)技術(shù)路線，后來(lái)股價(jià)反而跑贏了行業(yè)平均30%。這就讓我明白，理論框架是基礎(chǔ)，但一定要結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)跟蹤，才能發(fā)現(xiàn)真正有價(jià)值的投資機(jī)會(huì)。這種從宏觀到微觀，再?gòu)臄?shù)據(jù)里找邏輯的感覺(jué)，挺addictive的。

對(duì)我職業(yè)規(guī)劃的影響挺直接的。實(shí)習(xí)前想做宏觀經(jīng)濟(jì)研究，但實(shí)際工作發(fā)現(xiàn)，更愿意花時(shí)間深入研究某個(gè)細(xì)分行業(yè)。比如新能源、半導(dǎo)體這些領(lǐng)域，技術(shù)迭代太快，每天都要看大量外文資料和專利信息，雖然累但特別刺激?，F(xiàn)在明確了自己下一步要往行業(yè)研究的方向努力，已經(jīng)開(kāi)始系統(tǒng)復(fù)習(xí)生物醫(yī)藥和人工智能相關(guān)的課程，打算明年考個(gè)CFA，希望能把分析框架和工具用得更熟練。

看著8月29號(hào)那天寫(xiě)完的固收項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估清單，再對(duì)比自己剛來(lái)時(shí)手忙腳亂地整理行業(yè)周報(bào)，覺(jué)得最大的成長(zhǎng)是心態(tài)變了。以前覺(jué)得做研究就是查查數(shù)據(jù)寫(xiě)寫(xiě)報(bào)告，現(xiàn)在知道每個(gè)數(shù)字背后都可能關(guān)聯(lián)著公司的生死、行業(yè)的興衰。7月底為了趕一份報(bào)告，連續(xù)3天加班到晚上11點(diǎn)，第二天還是精神滿滿去辦公室，這種抗壓能力是在學(xué)校里絕對(duì)體驗(yàn)不到的。而且開(kāi)始理解為什么團(tuán)隊(duì)前輩那么強(qiáng)調(diào)合規(guī)性，比如8月10號(hào)引用財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)時(shí)，必須核對(duì)至少三個(gè)不同來(lái)源，一個(gè)小數(shù)點(diǎn)錯(cuò)誤可能就會(huì)誤導(dǎo)整個(gè)投資邏輯，責(zé)任感確實(shí)不一樣了。

對(duì)行業(yè)趨勢(shì)的思考也更深了。實(shí)習(xí)期間感受到，現(xiàn)在做研究必須得懂“量化”和“國(guó)際化”。我們用的那個(gè)500家上市公司數(shù)據(jù)清洗的Python腳本，效率比我手動(dòng)整理高至少8倍；而且每次分析海外市場(chǎng)情況，比如8月底看歐洲能源危機(jī)對(duì)A股新能源企業(yè)的傳導(dǎo)，發(fā)現(xiàn)沒(méi)有全球視野和跨市場(chǎng)比較能力，分析深度會(huì)大打折扣。這提示我，后續(xù)學(xué)習(xí)不能只局限于國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，要開(kāi)始關(guān)注國(guó)際主流研究方法，比如多因子模型怎么在行業(yè)研究中應(yīng)用，美歐市場(chǎng)的估值體系差異有哪些。

當(dāng)然，實(shí)習(xí)中也看到一些可以改進(jìn)的地方。比如單位對(duì)新人的培訓(xùn)比較零散，如果能有更成體系的工具使用培訓(xùn)，或者定期的跨部門(mén)案例分享，效率可能會(huì)更高。我們那批實(shí)習(xí)生基本都在做股票研究，但公司也有債券、衍生品等業(yè)務(wù)，如果能接觸更多元化的項(xiàng)目，對(duì)個(gè)人能力的鍛煉肯定更全面。這些建議可能沒(méi)什么大不了，但確實(shí)是基于每天的工作流程和實(shí)際需求總結(jié)出來(lái)的。

總的來(lái)說(shuō)，這段經(jīng)歷就像是在市場(chǎng)這片大海里踩了幾步水，雖然被浪拍打過(guò)，但真的看清了方向。未來(lái)不管是繼續(xù)深造還是直接就業(yè)，都會(huì)帶著這份從實(shí)踐中摸來(lái)的經(jīng)驗(yàn)，往更專業(yè)的方向努力。畢竟市場(chǎng)永遠(yuǎn)在變，能快速適應(yīng)變化，把知識(shí)轉(zhuǎn)化為解決問(wèn)題的能力，這才是實(shí)習(xí)帶給我最寶貴的財(cái)富。

四、致謝

在這段從7月1號(hào)到8月31號(hào)的實(shí)習(xí)期間，能有機(jī)會(huì)在證券公司市場(chǎng)分析師的崗位上學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)，感到非常幸運(yùn)。

想特別感謝帶我的導(dǎo)師，在那些關(guān)于行業(yè)深度報(bào)告的討論中，他總是能點(diǎn)醒我哪些是關(guān)鍵問(wèn)題，比如8月底分析汽車行業(yè)政策影響時(shí)，是您提醒我關(guān)注上下游供應(yīng)鏈的傳導(dǎo)效應(yīng)，讓我思路清晰了很多。

團(tuán)隊(duì)里的其他同事也非常helpful，特別是那位負(fù)責(zé)固收研究的同事，在8月初我接觸這個(gè)領(lǐng)域時(shí)，分享給我的那些基礎(chǔ)案例和數(shù)據(jù)處理技巧，對(duì)我理解宏觀利率邏輯很有幫助。