第241章 猪周期（1 / 2）
请关闭浏览器的阅读/畅读/小说模式并且关闭广告屏蔽过滤功能，避免出现内容无法显示或者段落错乱。
林深把五个赛道在脑子里又过了一遍。半导体排第一，这是他最熟的赛道，从设计到制造到封测，产业链上每一环他都跑过，每一环都有熟悉的公司和熟悉的IR，挖票的效率最高。
5G排第二，产业趋势明确，但需要补的功课不少。医药排第三，门槛太高，短期很难挖出有把握的标的。白酒排第四，好资产但估值还不够有吸引力。生猪养殖排第五，强周期拐点的逻辑成立，弹性极大。
半导体是他的能力圈，也是确定性最高的方向。但光靠半导体不够——如果科技股整体回调，仓位太集中会很被动。
他需要一个跟半导体相关性低、弹性又足够大的方向来做对冲。
生猪养殖正好符合这个条件，猪周期和科技股几乎没有相关性，而且猪周期一旦启动，涨幅往往是以倍数计的。当然，风险也大——节奏踩不准，底部横多久谁也不知道。但研究本来就是算概率，方向对了，剩下的就是跟踪和等待。
他决定在半导体和生猪养殖这两个板块上深挖一下，半导体他熟，可以先放一放，先把生猪养殖这块补上。
林深对生猪养殖这个赛道了解不多，他知道猪周期的大致逻辑，但知道逻辑和能从中赚到钱是两码事。他需要更具体的认知——行业的成本结构是什么样的？哪些公司在周期底部还能扛得住？产能去化到了什么阶段？猪价什么时候能反转？
他开始翻行业研报。先看了几份券商的深度报告，又翻了几份期货公司关于生猪期货的分析，再找了农业部的存栏数据和出栏数据做对比。
研报的结论五花八门，有人说猪价已经见底了，有人说还要再磨半年，有人看好龙头企业逆势扩张，有人说中小养殖户退出加速会带来超预期的供给收缩。他把这些观点一条一条记在笔记本上，不是信谁的结论，是看他们的论据——存栏数据、出栏节奏、养殖利润、饲料成本，这些才是硬东西。
林深看得差不多了，对猪周期的理解比之前深了一层。
猪周期表面上是供需关系的变化，但往深了想，猪周期其实就是国内经济周期的缩影。猪肉是老百姓餐桌上最常见的肉类，猪价的涨跌直接反映了普通人的消费能力。经济好的时候，大家花钱大手大脚，猪肉需求旺盛，猪价坚挺。经济下行的时候，大家工资缩水，买什么都精打细算，连买猪肉都要犹豫一下——猪肉自由都成了衡量生活质量的调侃。
猪肉消费量一旦下来，猪价就撑不住，养殖户开始亏钱，淘汰母猪，产能收缩。
反过来也一样——经济回暖，消费力恢复，第一波往往就体现在餐桌上。猪肉需求弹性小但体量大，稍微恢复一点就能拉动猪价。所以看猪周期，本质上是看经济周期。
他想起自己在论坛上看到的一些帖子，每次A股跌跌不休的时候，就有人开玩笑说“又到了关灯吃面的季节，面里能加块猪排就算加餐了”。
吃面是调侃，但加不加猪排，确实能反映一些东西。当普通人连买猪肉都要掂量的时候，往往也是市场情绪最悲观的时候。而当大家不再纠结猪肉价格、餐桌上开始多了一盘红烧肉的时候，经济的修复其实悄悄已经在发生了。猪价，有时候比宏观数据更真实。
他把这个想法记在笔记本上，在旁边画了一个猪头的符号。
有了大致的框架，他决定做一个模型。这是他做研究员的习惯，遇到不太了解的赛道，先用数据跑一遍，把板块里所有公司的核心指标拉出来做对比，建立初步的认知框架。不靠直觉，先靠数据说话。
他打开Wd终端，把生猪养殖板块里二十九只个股的核心数据全部拉了出来。把这些数据导入自己写的一个筛选模型里，设了十几个维度的打分权重。
模型跑起来的时候，屏幕上的进度条一点一点往前走。
林深盯着那些跳动的数字。以前他做深算科技，一只票能看四年，做华微电子，从冬天暗访到春天调研，前前后后跟了大半年。
↑返回顶部↑