📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本次培训围绕在业绩预告季如何利用 AI 工具（如 S-tech、S-writer、S-agent）提升研究效率，通过构建标准化的工作流来捕捉行业拐点并筛选高价值投资标的。
核心观点：
通过“初筛 $\rightarrow$ 辨真 $\rightarrow$ 定位拐点”三步法，结合 AI 自动化提数与分析，可将繁琐的业绩预告统计工作转化为高效的投研逻辑挖掘，实现从海量数据中快速锁定具有真实成长性或困境反转机会的行业与公司。
论据支撑：
- 三步研究法：
- 初筛：利用 AI 快速识别“预期差”（业绩下限高于分析师预期）和“扭亏为盈”公司，快速定位潜在关注方向。
- 辨真：通过深度拆解主营业务收入与非经常性损益（如政府补贴、资产处置），剔除“注水”业绩，分析业绩含金量。
- 定位拐点：对比营收与利润增速、环比与同比变动，并结合产业链上下游和宏观周期，验证行业是否出现共振拐点。
- 工具链赋能：利用智能提数函数实现数据的实时更新，通过 AI Writer 生成深度业绩点评，并利用 AI Agent 构建可复刻、可定时执行的自动化研究工作流。
局限性/风险：
需警惕“利好出尽”现象，包括预期被提前透支、实际增长不及私下预期（超预期不足）、业绩增长不可持续以及未来指引下调等风险，强调不能仅依赖数据初筛，必须进行产业逻辑的二次验证。