如何根据基本面信息得出准确的结论？ 如何根据基本面信息得出准确的结论？ 如何根据基本面信息得出准确的结论？
有一次朋友问我如何进行基本面分析，我想到了费米网贷110。 在芝加哥大学任教期间，他提出了享誉世界的“费米问题”。 第一年的第一天，这种问题看起来很抽象，甚至近乎荒谬，但他给出的解决方案却能给我们带来很多启示。
比如他曾经问过一个奇怪的问题：芝加哥有多少钢琴调音师？ 费米是这样解决的：芝加哥有 300 万人口。 如果每户平均有4口人，三分之一的家庭拥有钢琴，那么这个城市就有25万架钢琴； 每架钢琴必须每 5 年调音一次。 音调，每年需要调音5万架钢琴； 如果每个调音师每天可以调4架钢琴，一年工作250天，那么一年总共可以调音1000架钢琴。 因此，芝加哥应该有 50 个调谐器。 使用电话簿来验证调谐器的数量是否正好如此。
费米的本意是将复杂难懂的问题分解成小的可解决的部分，然后进行大胆的估计和预测，以快速接近准确的答案。
其实费米对每个小问题的估计都不准确。 真实情况可能是每个家庭平均有5口人，每架钢琴每4年需要调音一次……每一个都可能被高估或低估。 但从概率的角度来看，所有数字被高估或低估的概率很小，错误估计相互抵消的概率更大，最终的计算结果仍然会趋向于正确的数字 .
这个例子说明由多个不可靠组件组成的系统可以获得可靠的功能。 如果你对这个结论有疑问，不妨考虑一下数控机床，它可以加工非常精密的零件。 那么，构成数控机床的零件是由哪些机器加工的呢？ 它们有多精确？ 显然，由一些低精度零件组成的机器可以生产精度更高的零件。 同样，我们也可以通过一些不太准确的基本面信息得出更准确的结论。
其次，费米的答案不是无休止的猜测。 相信他自己家里也会有一架钢琴，他也观察过调音师的工作和其他家庭的钢琴比例。 如果你问我上海有多少钢琴调音师，我可能会被困在上海有多少家庭有钢琴这个小问题上。
在做基本面分析的时候，我看到很多分析师往往对一部分数据有非常详细的了解，比如海关进出口数据、工厂订单等，但是他们可能做不到 推论得出正确的结论。 因此，有人认为基本面分析是无用的，但它是有失偏颇的。
去年9月底，我模仿费米的解题方法，随意在网上写了一篇国内铜市分析：
例如，分析 国内铜市场，我1998年才开始接触在有色领域的里面，真正从地底下挖出来的大概只有60多万吨，其他是一些废铜回收和进口铜精矿加工——进口铜精矿的价格是按照铜价减加工费的方式来定价，再把加工成本加上去等于又还原成国际市场铜价了。所以中国的铜价跟国际市场是密切关联的①。
2007年做股票的时候关心过一下江铜的财务报表：2006年产铜15万吨，2007年预计15.5万吨（指地底下挖出来的）。名义上产量70万吨，大部分都是进口精矿加工。所以得出结论，别看铜价这么高，中国自己这几年产量增加很有限，估计能有100万吨就不错了。
现在的用量呢？大概400万到500万吨吧，这个我也不是十分清楚，反正差额还是很大的，需要靠进口铜或进口铜精矿来解决。
进口铜精矿跟进口铜有些差别，进口铜亏损就没人进了，进口精矿呢，这些都是国企，盲目上马了那么多产能，不可能停下来的，亏损他们也会进，同时用自产矿的利润弥补一些亏损，对于没有自产矿的冶炼厂来说日子就比较难过了。所以冶炼厂卖现货就会惜售，并有可能减少一些后续的精矿加工。
等过段时间国内库存慢慢消化了，又会出现八点几（沪铜/伦铜）的比值，所以现在我就拿些反套②头寸，至少换月还比较有利。
上面这段分析中几乎没有一个数据是准确可靠的，但凭经验我都能估个八九不离十（有些数据可能误差20%，但别太离谱，差个0就可以了），也没花费很大的工夫认真做市场调研。但是最后得出的结论却是比较接近正确并可以赚到钱的，数月间沪铜与伦敦铜的比值已自7.6上升至8.1。
力求数据的准确固然是分析师的职责，但对投资交易来说，小数点后面若干位的数字无关痛痒。面对时时变化的市场，概算、速算的能力远比精算重要得多。
①按照目前的汇率，考虑增值税以及其他一些杂费，人民币计价的进口铜成本与美元计价的国际市场铜价的比值在8.1左右。通常，高于这一比值时，刺激进口增加，国内市场供应过剩，于是比值下跌，抑制进口，直至国内市场供应短缺，比值再度上涨。与价格围绕成本波动的动态平衡类似。
②通常把国际市场买进国内市场卖出称为正向套利，反之称为反向套利。
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