制定研究框架的目的是用流程化的方式看清楚一件事情的来龙去脉，流程化相当于范式，既然有了范式，当提出某一个问题的时候，一条清晰的路径便划了出来，那么结果的偏差便会小，同时，形成范式的前提是有一个研究共同体在使用这种范式，其修正和完善必定会发生，结果就会使得该范式越发完善。当然，范式存在一定的前提，当这种前提变化的时候，研究的范式也就失去了基础，研究共同体会将范式下移，通过特殊化修正来适应前提的变迁，由此，范式的实用范围虽然打了折扣，却还是能用。当前提条件全部改变以后，范式也就改变了，那么新的范式必然会在归纳和演绎中重生，因此，我们可以认为，范式也必然代表一种规律，这种规律就在那里自己发生着演绎，人们用一种框架去解释这种规律，当规律自我演化以后，部分警觉的人发现框架并非完全实用了，于是就着手修改框架，幸而框架的解释性在修改以后终于能用，人们自然唤醒鼓舞，上帝作为旁观者，只是痴痴的笑着这种思考，然而，卑微的人类能做的，这也就是最好的结果了，上帝的全知全能代表着事物原规律，人类通过跬步式的推进，却可以无限的靠近上帝，靠近真理。
投资的研究框架可以说汗牛充栋，哪怕是证券门类的投资，也有无数的声音，人生也有涯，而知也无涯，要去穷尽所有框架的实证却是自大了，审慎拾得一筐，再精挑细选，将其要义烂熟于心，以愚钝的实证作为唯一检验标准，终于可以创建出一个还算接地气的自我认知，不敢说这种认知放之四海而皆准，但求一个心安而已。
邱国鹭的简单框架
选择这个框架作为分析起点的原因在于其简单性，分析肯定会比实际操作负责得多，但是回归到证券投资的本质，我们也许并不需要那么一些繁文缛节，证券本质上是一种有价的所有权凭证，其对应的标的应该是企业的部分所有权（债券可以放到别的地方说），因此，当我们试图购入一只股票时，我们实际上应该做好拥有某一个企业的准备，哪怕我们拥有的只是微不足道的一部分，我们都希望这部分能够在企业的持续发展中得到价值提升，也正因为如此，我们需要关注行业是否有前景，然后关注公司是否运行的当，然后看看公司的现值是否被高估了，等等，做完了这些准备工作以后，我们会发现，真正能够提供可观回报的公司很少，“看不懂的公司占了一大半；看得懂的公司中，估不准的又占了一大半；看得懂也估得准的，高估的占了一大半；剩下的公司当中，合理价位的平庸公司又占了一大半，因此能够买到被低谷的平庸公司已属不易，能够买到被低估的好公司更是难上加难”。寻找到这样的公司，就静待花开吧。决定卖出的时候，往往已经陪着企业走过了比较长的一段路，世界已经发生了翻天覆地的变化，同样企业也发生了翻天覆地的变化，以至于曾经的那个小甜甜已经变成了牛夫人，物是人非，是该断舍离了，于是果断冷血退出，做一个彻头彻尾的，精致的，理性的投资者。
一，优选出好行业中的好公司，在其估值被低估时长期持有
1，选择好的行业
1）行业龙头是否有先发优势
中国有一句俗语叫做“一招鲜吃遍天”，鲜者，新也，先也，在竞争性的市场中，谁提供的产品或者服务首先解决了客户的痛点，这种产品或者服务通常能够赢得市场，而先发优势可能会由于后续进入者的竞争而消失，因此，这里实际上需要回答的先发优势的可持续性问题，即相应的产品或者服务能够在面临竞争的情况下依然保持自己的垄断地位。
2）行业是否有足够高的门槛
行业门槛高，那么该行业保持超额利润持续的时间就长，持有这样的公司的部分所有权就会非常安全，但是门槛是一个比喻，我们可以把门槛分解成为四个方面，首先是技术门槛，技术往往被看作是一个公司的核心竞争力，有了技术往往就能够事半功倍，技术难度越高，很显然被模仿的可能性就越小，意味着其技术红利就会创造出良好的业绩；其次是资金门槛，实际上的大生意必然都是大资本玩的，而一个羊肉串摊的资金投入很少，因此，资金的投入门槛往往能够降低竞争；第三是政策门槛，有一些是国家层面上通过拍照发放只允许少部分企业做的，那么这样的门槛由于政策准入会变得很高；第四是受众门槛，实际上这种受众门槛可以理解成为一种聚众效应，客户越多，便会变得更多，市场占有率越高以后会变得更高，相当于企业的地位会自我强化。
3）行业相对于上下游是否有足够的议价能力
议价能力实际上就是定价权，谁会拥有定价权呢？往往是那些具有垄断性的，技术优势的，或者资源优势的企业，上下游的企业都依附于该核心企业，我们可以用一种思想实验来回答这个问题，假设某一个企业突然消失了，其上下游是否会受到颠覆式影响，如果答案是肯定的，那个这个企业的重要性就不言而喻了，所以，我们可以定义一个依附指数来评定，富士康是依附于苹果的，但是反过来却不成立；产品提供商是依附于沃尔玛的，反过来却并不成立。
4）是否有新技术变迁会对该行业造成颠覆式影响
新技术往往以我们始料未及的方式出现，因此任何预判有可能都是异想天开，但是正是这种部分天才人类的异想天开，在催生了颠覆性的技术，而这种技术一旦出现，便会让整个人类社会产生颠覆性的变化，某一个行业可能会彻底消失，人们的生活习惯也会彻底改变。在我们对键盘手机习以为常的时候，我们是否会能够想到今天陪伴我们的竟然是没有键盘的手机，而且功能远超之前的键盘手机，于是催生了大量的行业，包括电子阅读，手机视频游戏等等，而其颠覆掉的，就是一个时代的人的认知：原来手机还可以这么玩，于是，全屏幕手机的诞生，移动互联网时代来临了。因此，当我们听说了一个新技术的时候，如果先入为主的拒之千里，那么很可能我们会丧失掉一次颠覆机会，反而通过联系思维，也许我们能够对行业的认知更加充分。比如3D打印技术，我们的联想可以是3D打印对于房地产的颠覆性研判，于是我们会在这两个限定词之下，想象出诸多的应用场景，我们甚至会欣喜若狂，认为房地产行业也许就此改变了，因为建筑可能会在一夜之间拔地而起，客户依据图纸购买了房子，竟然过几天就交房了，而诺达的工地竟然没有建筑工人... 这种异想天开并不会让理性的人迷失，最后他会回到原点去思考可能性，或者思考技术替代性，然后再做决定。同样，3D打印可以和战争进行结合，也许航空母舰上不需要舰载机，只需要一个3D打印机就可以在原材料充足的情况下，源源不断的打印出携带战斗部的无人机，那么军工企业是不是意味着一次颠覆呢？
2，选择好的公司
1）它做的事情别人做不了
一个公司要构建护城河，往往需要通过构建高技术门槛来实现，所以，当一个核心产品的核心部分几乎由某一个公司掌握，并且这种核心技术很难被模仿，那么这个公司的价值就一定是高的，同时在细分领域的利润大致也应该是这个公司独占或者占有大部分，当然，这种情况可能需要提防的是颠覆性的技术出现，因为颠覆性的技术出现以后，很可能会使得该公司提供的技术已经不再被其他公司需要，或者不再被市场需要。
2）它做的事情自己可以重复做
重复做的本质在于规模效应，也就是经济学上的规模效应递增，当企业规模越大的时候，企业的盈利水平应该是越高的，那么企业就可以不停的复制自己的成功经验和模式。
3，选择好的机会
1）估值
估值是均值回归的，因此，有了一条标准均线，可以想象，随着企业的运行，这条均线应该是类似于斜向上的直线（或者曲线，当然我们考虑线性拟合的情况下，可以把这条线看作曲线，从而简化运算，不排除有的企业存在非线性成长的可能性），企业估值会随着时间的推移而提升，可以得到一个公司估值的基本参数，当然，这个基本参数实际上是对公司的表现出来的价值进行了均值化的结果，实际的线应该是先划定的。公司的估值变化却有两方面的原因，一方面是市场本身就在变化中，公司的业绩产生了变化，从而影响估值；另一方面则是公司在金融市场上的，由于情绪化投资者作用于公司基本面数据而形成的差异化表述。在一个成熟的市场，由于信息的相对充分性和个人（主要是机构）投资者所秉持的投资逻辑相对趋同，在对公司运营数据的解读上也会趋同，因此，公司的价值评估会出现快速的达到峰值，然后趋于稳定，而市场造成的波动对于企业的估值影响应该不大。但是在一个不成熟市场（比如A股），由于散户要达成投资逻辑的一致性基本上是天方夜谭，也正因为如此，才有了严重背离估值的情况出现，这种背离有正向的，也有负向的。
如果单个公司的估值存在均值回归行，那么由许多公司构成的某一个行业也必然存在均值回归行。从定性分析中得到的好行业，在经过估值的检验，或者反过来，通过程序化的核验得到了行业估值负向偏离，在进行行业本身的宏观逻辑分析，就可以得出行业的是否值得投资了。
2）逆向投资
追涨杀跌是大众的心态，因为这里会包含一个没有多少理论基础的“趋势交易原理”，之所以说这种趋势交易原理没有理论基础，原因在于惯性只有在有质量的物理世界才存在，在毫无重力可言的金融世界，惯性原理是不存在的。然而，逆向投资的精髓并不在于操作上是多么的胆大心细，而是已经做好了行业和公司选择以后的淡定。就好比看一个孩子，老辈人常说三岁看老，虽然有点言过其实，但是还是由参考性的，根据前期的准备工作，我们几乎可以对我们的投资标的现在的价值和未来的价值有比较确定的认识，就好像那被市场暴君无情的打入冷宫的娘娘，我们确定市场暴君对于冷宫娘娘的爱是穿越时间的，于是我们对冷宫里的她嘘寒问暖，最后，当时过境迁，市场暴君纠正了先抢的错误，重又发掘了冷宫娘娘的价值，也就是我们的投资获得可观回报的时候。
二，卖出
基本面发生质的变化或者公司价值被明显高估的时候卖出。这里的基本面的质的变化，意味着企业所创造价值已经不被市场认可了，因而体现在运营数据上，可能就会是现金流的急速下滑，或者盈利能力下降，亏损状况出现等等。明显高估实际上是可以参考均值回归的，即期望值和标准差的关系，期望值就是均值，当目前的估值超过了2倍或者3倍标准差，就意味着估值可能已经出现了大幅度偏离，如果是负向偏离，并且这种偏离又没有相关的运营数据进行解释，那么就意味着买入点已经到来，如果是正向偏离，就意味着卖出点出现了。
以上内容是由于阅读了价值投资书籍的一些摘录和心得，并非完整的框架，必然错漏百出或者有诸多不完善，比如均值回归的这个概念，怕是需要通过我大A股估值的数据进行验证方敢断言，不过估值方法却又是一堆，均值回归即使在某一些估值类型下得到验证，也并不敢保证投资的成功，毕竟还有不同的行业类别，风险因素既然是多样化的，就难保方法的失效，因此，留下这诸多文字，不外乎为了引水流渠，为自己指明方向而已，接下来会通过数据进行验证。
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