樱花文学

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第20章 投资分析方法论下（第1页）

在投资中，我们经常会听到这样一句话：人只能赚到自己认知范围内的钱。

确实，认知水平决定了我们的赚钱能力，如果是靠运气赚到的钱，那大概率最终也会凭实力亏光。

道理浅显易懂，但是落到行动上，我们具体该如何提高自己的认知呢？

要提高自己对市场和投资的认知，除了系统地学习相关理论知识之外，阅读每天新鲜出炉的财经资讯也是一个重要的途径。

比起书本上经过时间沉淀的理论知识，财经资讯更新、更快、更有针对性，能够帮助我们更好地把握当下的市场脉搏、更新和提升自己的认知、掘潜在的市场热点和投资机会。

但是可能有人要说了：

我也知道财经资讯重要，所以关注了上百个财经公众号，但是每天铺天盖地的文章根本读不完啊！

而且就算我努力去读了，那些新闻资讯里大量的数据和信息，很多时候看完了也不知道它到底说明了个什么问题，更不用说怎么把这些信息运用到投资上了。

没错，这样低效率地阅读海量财经资讯，不仅难以给我们的投资带来多少助益，反而很容易让你陷入到严重的信息焦虑之中。

那么，正确筛选和有效阅读财经资讯的方法究竟是怎样的呢？我们今天就来说道说道。

一、财经资讯通过什么帮我们赚钱？

说到我们阅读财经资讯的动机，“提高认知”只是一种手段，而至于最终的目的，相信大家都一样，而且都特别直接和朴素——赚钱。

既然话都说到这了，那么你想利用财经资讯赚钱，先就要想明白财经资讯为什么能帮你赚钱，或者说它能通过什么途径帮你赚到钱。

系统地来思考，财经资讯提供的信息之所以能让我们赚到钱，是因为我们有可能通过了解这些信息，与其他的投资者在三个维度上拉开差距、形成优势，这三种差距分别是——时间差、广度差和深度差。

（一）时间差

我们前面说过，财经资讯相比书本上的理论知识，一个重要的优势就在于它的时效性。

在市场上，利好或利空消息每时每刻都在对市场情绪构成影响，一些重大和意义深远的事件甚至能够从根本上影响一家公司或一个行业的基本面。

因此，理论上来说，只要我们能比别人更快、更早地了解到重要的资讯，就可以利用这个时间差来赚钱。

比如，着名的罗斯柴尔德家族就曾经在1815年靠着强大的情报网络，比官方提前一天得知了拿破仑滑铁卢战败的消息，凭借时间差在投资中大赚4o%。

再比如，在前段时间爆火的电视剧《繁花》里，南国投的强总作为神秘的“市场主力”，凭借着巨量资金和内幕消息把目标公司的股价炒得翻云覆雨，而身处场外的宝总则靠着花血本从李李那里买到“关键信息”，同样在与强总的博弈中赚得盆满钵满。

然而，这些都已经是过去的故事，要想在当前这个时代玩时间差，已经非常困难了。

一方面，互联网时代的信息大爆炸和高传播已经完全打败了罗斯柴尔德家族那样的旧式情报网络。你知道的信息，别人也都已经知道了。

另一方面，随着市场监管和法治的不断完善，强总那样的内幕交易和股价操纵，最终的结局只能是提篮桥监狱的铁窗泪。

虽然现在也有一些机构试图通过爬虫程序等技术对某些行业的实时数据进行先人一步的分析，然后基于分析结果打时间差来赚钱，但这些渠道对于普通投资者来说就太难了。

（二）广度差

广度差顾名思义，就是我们不求知道信息的时间比别人早，但求知道的信息比别人多。

但是，这种以量取胜的思路其实有很大的缺陷：

先，它会让我们患上“错失恐惧症”，每时每刻生怕自己错过了什么重要的市场资讯，每一条信息无论是什么都想要去了解，在获取信息的过程中高度焦虑。

其次，以量取胜很容易量大不精，牺牲对深度的追求。就算你的信息覆盖面再广，如果都只是用浅尝辄止的方式获取到的信息，那也很难沉淀下什么真知灼见，更难以指导我们的投资。

（三）深度差

深度差，就是我们不跟别人比获得信息的时间早晚或信息量的大小，而跟他们比谁懂得更深入。

先，从供给侧来说，深度差就是你对某个行业或公司的了解比其他投资者更透彻。这种透彻要么源自于你对它进行了大量的研究和学习，要么这就是你所从事的行业。

很多人费尽心力寻找市场热点行业，却常常忽略了一个最有可能让你挣到大钱的行业——你自己所在的行业。

春江水暖鸭先知，作为从业者，你不仅会比市场上的绝大部分投资者更了解这个行业，更有机会先人一步了解到一手资讯，也能够在相关股票遇到回调下跌时，基于自己对行业的了解而拥有更坚定的信心，拿得住、赚得到。

其次，从需求侧来说，深度差就是你比其他的投资者更深入地懂得某个行业产品所面临的市场和用户。

比如，你是一个深度沉迷游戏的玩家，那么对于游戏这个在投资中分析起来颇有门槛的行业，你作为一个一线核心用户，就会比其他投资者理解得要深入得多，你能对各家游戏公司的产品如数家珍、知道每一款产品的优势和痛点，那也自然能直观地感受出每家公司的未来价值和潜力。

再比如，你对一个行业并不熟悉，但却可以通过大量的资讯研究和学习去了解它的市场，通过细致观察去理解它的用户，包括从研报中学习、亲自试用产品、刷互联网上的产品测评、试用报告、买家评论等等。