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一文看懂醫藥銷售的多票制、兩票制、一票制 醫藥云端信息

http://xueqiu.com/5867983716/37498167
國務院辦公廳在近日下發《關於完善公立醫院藥品集中採購工作的指導意見》（國辦發〔2015〕7號，以下簡稱7號文）中，鼓勵醫院與藥品生產企業直接結算藥品貨款、藥品生產企業與配送企業結算配送費用。通俗地說，這樣的操作模式就是「一票制」！

這一提法史無前例，雖然7號是一個指導意見，措辭也僅僅用「鼓勵」而不是規定，更不是強制要求。但既然是國務院醫改辦的框架性意見，那麼，不能排除未來在某些局部地區會欣然接受「鼓勵」，並在此意見基礎上進一步細化，並成為「規定」。

目前醫藥市場上的開票模式仍然是「N票制」（N≧2),更多的是N＞2,僅有福建從7標開始實施兩票制，即只允許生產企業直接開票到商業配送公司，然後商業開票到醫院，總共兩票。當然，也不排除一些以直營模式銷售的企業自身採用兩票，但主流的開票還是以多票製為主。

我們來看「N票制」（N≧2)，在不同變量下的操作模式以及市場的應對之道。

多票制（N＞2）

操作辦法：生產企業開票給代理商或代理商（代理商亦可是N重）指定的過票公司（過票公司亦可是N重），過票公司開票到商業，商業回款到過票公司，過票公司返款給代理商。

這是很多公司採用的操作方式，熟悉財稅制度的人士都能看出問題，發票高開存在稅務方面的問題，返款更是涉嫌洗錢犯罪。生產企業把經營風險轉移出去的同時，也將財稅等法律風險一併轉嫁，因此，廠家安全了，代理商則要承擔高昂的風險。

至於過票公司，本身的業務就是違法違規的，不查處則已，一查處則是滅頂之災。但這麼多年運作下來，偶有風浪，總體上還算通行無阻。但本鶴需要提醒一句，現在無事不代表將來也太平，當過票行為受到多方打壓的時候，無票可過之時再來談轉型已經晚了。

於是，很多廠商在很多年開始謀求開票方面的改變，這一決定除了來自本身對於終端市場的掌控需求以外，還受到了福建的「兩票制」和廣東「三控」，以及發改委進行出廠成本調查等政策因素的影響。於是，就有了下面的兩票制。

兩票制（N=2）


操作辦法：生產企業直接開票到商業，商業再開票（發貨）到醫院，商業回款到廠家。

這很好理解，也是福建兩票制所要求的。官方也「覺得」與多票制相比，幹掉了中間環節的代理商和過票公司，商業賄賂和虛開發票、洗錢等違法違規行為得以剷除，市場得以淨化，政治得以清明。

但現實的開票及發貨流程似乎是這樣的：

代理商打貨款給廠家（要麼從商業打（含稅），要麼走私賬（底價+稅金））
廠家開票（發貨）到商業
商業回款到廠家
廠家再返款給代理商。

請看，這流程和多票制有何區別？區別僅僅在於賬面上減少了中間環節，而私下的運作絲毫沒有減少。該過票的依然需要過票，該套現的還是要套現，否則無法正常運轉。過票職能從原來的代理商轉移到廠家，如果廠家之前是底價銷售的，兩票制下，由於高開，銷售額成倍放大，不僅自己覺得有面子，地方政府也覺得企業經營業績大幅度提升，稅收也上去了，皆大歡喜。

但請注意，廠家自行解決高開和套現問題，實現上述「好處」的同時，經營風險和法律風險也相應成倍放大。如果正常繳稅，增值稅和企業所得稅蠶食了讓利給代理商的「空間」，不僅削弱了產品的市場競爭力，搞不好甚至會面臨虧損。

一票制（N=1）


操作方式：生產企業開票給醫院，但貨物則通過商業發送。

這種模式下，貨物和款項的交易只在廠家和醫院之間發生，商業配送公司僅僅承擔送貨功能，相當於快遞公司，貨物的所有權沒有轉移到商業，相應的，商業也不再起到流通中的資金墊付作用。

在多票制下(N≧2),商業公司在整個交易過程中至少起到以下功能：1）承擔貨物的集散、分發配送功能；2）一定程度上承擔醫院到廠家這一過程中的資金墊付功能；3）醫院終端的與廠家之間的信息蒐集及反饋功能。

因此，商業是物流、資金流和信息流的樞紐。按照市場經濟的專業化分工原理，商業公司起到了承上啟下不可或缺的職能，表面上是在供方與需方之間憑空多了一個環節，但從整個藥品供應鏈的全局考量，不僅沒有影響供應鏈的效率，反而是提高效率和降低交易成本的關鍵環節。

在一票制的模式下，商業公司的三大功能被人為砍掉兩個，僅僅保留貨物的集散功能，廠家不得不把各項資源下沉至醫院終端。根據相關資料顯示，截止至2014年2月底，全國醫療衛生機構數達97.5萬個（其中：醫院2.5萬個，基層醫療衛生機構91.6萬個）。面對如此龐大的終端數量，再有實力的生產企業對藥品配送也望塵莫及，畢竟，那是商業干的活。

商業公司面臨的挑戰

那又有人會說，商業公司無非也就是賺取藥品配送費嗎，不管是一票制還是多票制，商業都能賺錢，在一票制政策下，商業自身減少了兩大職能，不是更加輕鬆賺錢嗎？

對於這種想法，只能批評為幼稚！

商業之所以在多票制下能夠存活，並能做到不可或缺，並非僅僅是自己配送能力強、醫院開戶多，資金實力和市場的反饋能力也很重要，三大職能決定了自身的江湖地位。如今只剩下配送一個能力，和普通的物流公司或快遞公司有何區別？甚至，在專業的快遞面前，醫藥商業根本不具備「送貨」優勢。

何況，7號文中出現了「縣鄉村一體化配送」的概念，「發揮郵政等物流行業服務網絡優勢，支持其在符合規定的條件下參與藥品配送」。這是通過文件的形式，將郵政物流引入商業配送的競爭啊。（國家級的文件提到具體的市場競爭主體，少見！）無疑，未來的商業競爭格局更加複雜。

商業公司被矮化為快遞公司，那麼，代理商和過票公司會被幹掉嗎？


不可能！

原因很簡單，即便廠家直接和醫院進行業務對接，但是，請問，在沒有代理商的推動下醫院會主動向廠家下採購訂單嗎？用開了的經典普藥貌似可以，臨床必需且採購困難的藥品也是可以的，但這些品種還真不是廠家的主要利潤來源，醫院要滿足其臨床用藥需求僅僅靠這些品種也不大可能。

基層醫療機構可以用基藥+低價藥滿足，但是91.6萬個基層醫療機構的數量讓廠家望而生畏，客觀上不可能做到及時配送。

因此，基藥低價藥需要依託商業公司的配送網絡才能保障藥品供應，非基藥，也要代理商從中推動才能促進臨床使用。

廠家在一票制模式下的角色

但是，假如某地真的相應國務院醫改辦的號召，真的實施一票制了，發票、貨物及貨款又該怎樣流轉呢？

代理商打款給廠家，
廠家通過商業把貨發給醫院，並和商業結算配送費
醫院回款到廠家
廠家返款給代理商

從上可看出，這些流程和兩票制也並無兩樣，但商業公司三大功能減少的兩個：資金墊付和信息反饋功能，不會在藥品供應鏈中消失，而是轉移到廠家身上。但問題是，廠家有這個能力來實現這兩個功能嗎？

首先，資金墊付就是廠家不可能承受之重。正因為如此，85%以上的生產企業採用底價代理模式，目的就是不願意也不能在流通領域中墊付流動資金。另一方面，醫院在整個醫改過程中，由於補償機制、資源分佈、運營效能等諸多原因的掣肘，醫院的資金周轉能力並非是想像的那麼樂觀，這也是很多地方商業公司為何回款慢賬期長的根本原因，醫院在拖欠商業公司的貨款嘛！

其次，廠家要憑一己之力真正瞭解醫院的狀況也幾乎不可能，醫院分散，廠家自身的銷售資源有限，信息反饋機制中缺少商業這個環節，信息無法及時準確傳輸。在一票制的前提下，廠家作為唯一的藥品供應商，如果缺乏對市場的瞭解，市場將無法正常開展。

即便要實施一票制，廠家沒那麼多銷售人員，對於醫院的結算業務，多半會委託商業公司或代理商代為完成。這麼一來，商業和代理商其實是變為生產企業的銷售團隊，未來，廠商之間的合作關係還會強化，一票制更是推動了這一發展趨勢。

因此，在一票制的模式下，生產企業承擔商業公司的職能幾乎是不可能完成的任務。即便廠家減低姿態，把資源下沉至終端，整體運營成本也是極度高昂，效率低下，效果不佳。

一票制不可能成為主流開票模式

一票制無論從市場經濟的專業化分工，還是從醫藥市場的實際情況分析，都很難在現實的市場環境下存活。這不僅不能落實十八大和十八屆二中、三中、四中全會精神發揮市場在資源配置中起決定性作用，也不利於7號文希望的那樣規範藥品流通秩序和整合重組。
　　
此外，多票制的形成與藥品定價機制息息相關，伴隨著底價代理模式長期存在於市場，這是以藥養醫體制下的衍生品而不是動因，因此，想把N票制的N減少，無論是變為2還是1，不能根本上破除以藥養醫，也無法解決醫藥購銷領域里長期存在的商業賄賂。

一文读懂场外期权，最活跃衍生品的风险收益大透析

http://gelonghui.com/#/articleDetail/13297

来自期权中国网

近 年期权已经成为全球最为活跃的衍生品之一，成交量持续增长，其中股票期权及股指期权成交量超过整个衍生品市场的四成。我国的期权市场刚刚开放，然而投资者 对类似期权的产品并不陌生，包括权证、分级基金等一些类期权产品都受到投资者广泛关注。场外期权作为金融创新的业务，目前得到了监管部门的支持，其中场外 期权的推出具有以下优点：期权合约框架标准化、部分条款可定制、交易成本低、同时也为场内期权推出储备相关的经验及策略。

场外期权的定价

场 外期权定价是交易双方共同关注的问题，其定价方法有别于场内交易。BS 模型是市场广泛使用的报价方法，然而BS 模型是建立在诸多理想条件下的期权定价模型，在场外期权定价时，交易双方都需要根据现实情况，进行一系列调整，包括隐含波动率、现金分红、收益率分布等。 经测试，蒙特卡罗报价方法可以有效降低期权签发方的对冲风险。

场外期权对于签发方的收益及风险

期 权的签发方收益来源主要是在签发日会收到买入方的期权费，同时在期权到期前签发方需买入适量的股指现货（期货）进行对冲，并实时监控调整。签发方的风险主 要是对冲过程中标的指数的大幅波动；另外，为了提高资金使用效率，签发方一般会采用股指期货对冲期权风险，因此股指期货所使用的保证金比例成为衡量风险的 主要指标。通过历史回溯及随机序列模拟，若发行方采用较为稳妥的定价及对冲方法时，平均每张合约（一个月）收益率在5%左右。

场外期权对于持有方的投资价值及风险

场 外期权可以为投资者提供投机、套保两种投资需要。场外期权投机交易特点与场内期权类似，其套保的作用可以改善目前众多理财产品的收益特征。通过比较发现， 在以保护本金安全为主要目的的理财产品中，期权的保险功能可以在原有的条件下，降低产品对固定收益部分权重的限制，释放更多空间给权益类投资，最终将产品 的年期望收益提高4%左右。风险方面：场外交易没有结算公司的监管，使买方承担签发方破产所带来的信用（无法履行合约）风险。我国市场的大多数投资者还不 愿意承担信用风险，因此我国的场外期权签发方一般来说都具有很高的信用等级。

场外期权发展概述

上世纪初期，期权首先在美国衍生品的场外市场（OTC）诞生，在当时没有场内交易的情况下，场外期权市场的规模逐步发展壮大，随后美国在1973 年4月26 日成立了芝加哥期权交易所 CBOE），进行统一化和标准化的期权合约买卖，引导场外期权交易者入场，美国期权市场自此进入了更加稳定的发展阶段。

近年期权已经成为全球最为活跃的衍生品之一，成交量持续增长，由下表可知权益类（股票及股指）衍生品占所有衍生品成交量的62%，而权益类期权成交量占整个权益类衍生品成交量的75%，即股票期权及股指期权成交量超过整个衍生品市场的四成。 

国内类似期权产品概况

我国的期权市场刚刚开放，然而投资者对类似期权的工具及产品并不陌生。

下面简单总结一下目前已有的类似期权的产品：

权证（Warrent）： 权证与期权在投资性质上并无差异，都是标的证券权力及义务的买卖合约，然而权证是非标准化的，同时又是由特定发行商进行签发。也就是说，权证是以承销的形 式出现在市场上，签发方是唯一的，其定价过程与新股发行的方式类似，另外我国之前发行权证针对某支股票，而不是全市场（如指数）。综上，权证相对于期权具 有以下特点：发行方处于垄断地位；发行定价非市场化；投资者只能作为持有方，而不能成为签发方；投资标的尚未涉及股指。

分级产品：权 证在我国市场上已经消失了一段时间，目前场内唯一的类期权的交易产品就是分级基金。从投资性质上看，分级基金与期权在收益方面有相似之处，但是本质上还不 属于衍生品，同时目前大多分级基采用定点折算，而在折算触发前，由于缺少有效的定价及套利机制，B 级产品的市价往往偏离其净值较远，这与衍生品的投资本质大不相同。

OTC期权的发展的必要性

市场需求：从 投资者需求上看，期权和股指期货都具有投机（杠杆）及套保（对冲）的作用，因此在成熟的金融市场上，期权、期货、现货（股票、ETF）构成了相对完善的权 益类投资体系。历史上，各国推出股指期货和股指期权的间隔一般小于两年，而我国市场的特定条件使得股指期权的推出时间较晚，打破了这一国际惯例，然而投资 者对期权的需求却客观存在。这一点可以从之前权证市场以及目前分级基金交易的活跃程度上看出。

相对优势：与权证和分级基金相比，OTC 期权具有一定优势。

1、合约框架标准化：OTC 期权的合约主体完全按照现有国际标准设计，保证了产品的通用性。

2、部分条款可定制：对于买方的需求，可以部分定制，例如行权期，增加了产品的灵活性。

3、与场内交易相比，场外期权减少了固定交易成本。

4、多家签发方竞争报价，提高定价有效性。

5、属于直接期权投资，相对于分级产品，更容易判断。

6、 为未来场内期权准备：自2012 年6 月，上交所已经开始了期权模拟交易，我国场内期权的推出是大势所趋。在场内期权推出之前，期权的个人及机构投资者有必要通过场外期权交易，熟悉期权交易流 程，储备投资策略。美国上世纪70 年代的场外期权市场就已经发展的比较成熟，使得交易者比较容易从场外交易过渡到场内交易。

场外期权定价探讨

场 外期权定价是交易双方共同关注的问题，其定价方法有别于场内交易。场内交易有结算公司参与，使得双都不承担信用风险。而场外交易，持有方承担一定的信用风 险，需要得到一定的信用风险补偿；另一方面，签发方无法通过买入期权平仓，因此需要得到流动性方面的补偿，及对冲策略操作及风险补偿。

下面我们将从简单的场内期权定价开始，由浅入深的研究。

简单定价模型：BS模型+历史波动率

BS（Black- Scholes）模型是目前市场上对期权定价的最常用的方法，根据当前标的的价格、波动率、行权期、行权价以及无风险收益率可以给出期权准确的报价，理想 状态下交易双方的期望收益都是无风险收益率，因此BS 模型是一种无套利机会的定价模型（Arbitrage free pricing model）。

目前我国投资者对股指期权最为关注，尤其是沪深300 指数更是成为了分级产品标的的热点，另外沪深300 股指期货是目前唯一可以有效地对冲工具，因此后文讨论主要针对沪深300 指数作为标的的场外期权。

实际报价时的必要调整

BS 模型是建立在诸多理想条件下的期权定价模型，因此场外期权定价时，交易双方都根据现实情况，进行一系列调整。

隐含波动率：期 权定价唯一的不确定因素就是预测波动率，因而场外期权报价也主要受波动率的影响，后文我们还将从签发方的角度，分析预测波动率对收益率的影响。波动率参数 对期权的影响以及波动率的估计方法，其中投资者一般通过量化模型（如Garch）或者VIX 指数来估计波动率。我国市场目前还未开放场内期权交易，无法通过VIX 指数来预测波动率，因此只能通过历史波动率或者量化模型来预测。以下我们以沪深300指数作为样本，来比较两种估计方法的差别。

通 常波动率是指标的收益率的年化波动率，统计时间一般为一个月（期权市场上主要交易合约为近月期权），历史波动率的估计方法是指用最近一个月的波动率作为下 个月的预期波动率，而Garch 模型估计方法是指通过量化模型对下个月波动率（收益率预计标准差）进行预测。我们分别比较这两种方法预测的波动率和真实波动率的区别。其中，样本时间自 2008 年7 月28 日至2012 年9月3 日（1000 个交易日）。

上图为两种方法的预测结果，通过比较预测值与实际值的相关性，以及跟踪误差可见Garch 模型对未来波动率的预测较好（如下表）。综上我们建议，采用Garch 模型对波动率进行预测。

分红影响：分红影响期权定价的主要原因，这里我们主要讨论沪深300 指数的场外期权，因此在定的过程中我们不需要对分红做过多的关注，实际上分红对场外股指期权的影响，主要体现在签发方用股指期货对冲的时候。

收益率分布: BS 模型的假设之一就是期权交易双方都是风险中性投资者，同时标的的收益率服从均值为无风险收益率，标准差为预测波动率的正态分布。然而现实中这一假设很难满 足，通过统计2002 年1 月4日至2012 年10 月9 日，沪深300 日收益率的分布，发现其年化收益率为5.41%与无风险收益率差异不大；分布的峰度为6.22，明显大于3（正态分布峰度）；偏度为-0.22，略为左 偏。

峰度偏高一般导致期权波动率被高估，导致期权费用偏高；而偏度对期权的影响根据期权类型有所差异，左偏（偏度小于0）会高估看涨期权，低估看跌期权，右偏则相反。然而历史上，股指收益率分布实时变化，因此签发方对于期权的报价要根据当前收益率分布情况适当调整。

蒙特卡罗模拟： BS 模型给出的期权价格是推倒出来的，而计算期权价格的另一个方法是蒙特卡罗模拟的方法，即按照收益率的分布，给出大量模拟的收益率，近而计算出期权期望的价格。

如 果蒙特卡罗方法模拟的收益率服从正态分布，那么最终计算的期权的价格与BS 模型基本上相同（模拟路径越多，误差越小）。然而现实中，股票市场的收益率分布并不完全服从正态分布（如上文所述），因此我们需要对蒙特卡罗模拟出的收益 率进行修正，使之贴近于近期现实市场的收益率。
模拟过程如下：

模拟路径：N=100000 次；

模拟分布历史采样：近一年（250 个交易日）的沪深300 日收益率。

测试期权：行权期一个月（30 个自然日），平价看涨沪深300 股指期权。

样本测试：2003 年1 月23 日至2012 年9 月12 日。

下图为测试结果，可得出以下结论：

1、 蒙特卡罗定价(正态分布）与BS 模型定价基本上相同，并且与当前市场的趋势相关性不大，因此这两种报价方法不会根据牛、熊市而改变。

2、 在市场波动不大的时候，蒙特卡罗定价（修正分布）与BS 模型定价差别较小，而在市场大幅波动的时候（07、08 年），两者差别较大。当市场处于牛市上涨的过程时，该定价高于BS 模型定价，即反映了市场的趋势效应；而在大幅下跌的熊市时，该定价低于BS 模型定价。

场外期权的签发方最为关注的就是对冲过程中的风险，如2007 年的大牛市，如果签发方仍按照传统BS 模型报价，那么剧烈上涨的行情导致对冲策略效果很差（可参考图7，对冲策略Gamma 小于0），其直接原因是给出看涨期权价格偏低。若采用蒙特卡罗修正分布报价，那么根据上图可以发现，同样情况下，报价是BS 模型报价的2 倍左右。可见，蒙特卡罗定价可以降低签发方在市场大波动情况下对冲策略的风险。

场外期权签发方收益及风险分析

场 外期权的交易双方有不同的投资需求，因此除了上述定价方面外，双方的关注点也有所不同，下文先从签发方的角度进行讨论。期权的签发方在签发日会收到买入方 的期权费，同时买入适量的股指期货合约进行对冲。在合约结束前，签发方需要对指数走势监控，当指数偏离一定程度时，调整股指期货的持仓量，保持Delta 中性。签发方的收益来自于两个部分：一是权力金的收入，即合约签发日就直接收到的期权费。另外是对冲收益，即合约签发后对冲策略的效果（这部分收益一般小 于零）。签发方的风险主要来自对冲过程中，标的指数的大幅波动，为了提高资金使用效率，签发方一般会采用股指期货对冲其期权风险，因此股指期货所使用的保 证金比率成为衡量风险的主要指标。

场外期权与动态Delta 套保策略

场 外期权签发方所做的市场行为实际上类似期权套保投资，我们可以看出，签发方可以采用现货（股指期货）来动态对冲期权的Delta，下图就是以沪深300 的签发看涨期权为例（2005 年1月至2012 年8 月），动态调整阀值为1％（标的变动超过1％的时候进行调整），其中期权的价格根据ＢＳ模型模拟计算。

据 统计，动态对冲看涨期权策略的的年化收益率为4.1%，收益率并不理想，其主要原因是在07，08 年市场非理性波动时，对冲策略仍采用BS 模型报价。在09 年之后，该策略的年华收益率达到6.94%，其收益标准差为2.32%，夏普率达1.7。特点需要注意的是，目前为止策略中的现货都是以沪深300 现货（如沪深300ETF）作为参考统计的，而实际交易过程中，期权签发方完全可以通过股指期货进行对冲，如果签发放采用最低保证金（目前为12%）进行 对冲，那么09 年至12 年该策略得年华收益率为21.96%。

场外期权发行溢价设定

前 文策略效果是以期权理论价格为标准计算出的收益率，而在场外期权市场，签发方往往都会按照一定比例的溢价率进行期权，这里我们首先定义溢价率的概念（以区 别权证发行溢价），一般来说，市场上对于期权的报价高低的比较主要是参考所报价格的隐含波动率，因此这里采用隐含波动率作为溢价参考标准：

其中，P为发行溢价率

为签发方报价的隐含波动率

为标的历史波动率。

例如标的历史的波动率为20%，而签发方的期权报价的隐含波动率为25%，那么报价的溢价率为5%。现实中，由于场外期权签发方需要动态调整对冲资产比例，也需要承担对冲产生的交易成本和时间成本，因此报价的隐含波动率率一般都会高出历史波动率的5 个点以上。

签发方对冲策略

策 略假设及样本描述：期权标的为沪深300，对冲工具为股指期货，股指期货保证金率为20%（当前交易所保证金为12%），期权合约成数为1（即策略名义金 额为沪深300 指数点），合约期限为一个月，行权价格为期权价内5%，权利金按照溢价率5%的报价标准计算。另外还需要统计对冲过程中的风险指标，这里我们选取净现金流 （签发方所持有的现金）的方式评价风险。

对冲过程中风险及收益：通过下图可以看出，对冲过 程中的收益率波动较大，其年收益率为4.57%，标准差为1.1%，综合上看，对冲过程无法为签发方提供有效收益。净现金的均值为94.99 个点而最低净现金值为-1.89 个点，可见签发方的风险通过对冲基本上可以得到控制（净现金大于0 时表明签发方不需要投入额外资金）。

按 照单张合约统计：09-12 年一共统计43 个合约（每月一张），平均每笔合约净利润为25 个点（已扣除掉股指期货月基差，15 个点），由下图可见，签发方的利润基本上来自与权利金，对冲收益对净利润影响不大。最低现金流是签发方需要准备的现金，主要受股指期货的保证金比例影响。 当前策略设臵的股指期货的保证金为20%，超过交易所规定的8%，因此我们这里按照历史最低现金流来设臵初始资金。之前我们统计历史最低保证金为1.89 个点，若签发名义金额为1 个亿的场外看涨期权，那么按照当前点位（2291 点）初期投入的资金量只需为8.24 万，按照这一比例实际每张合约收益率可超过10 倍。当然作为签发方，策略设臵20%的保证金过于激进，下文我们还将讨论保证金的合理比例。

参 数敏感性分析：以上对冲策略存在两个参数，分别是保证金率（20%），还有溢价率（5%），下表统计了策略的月平均净利润和最低净现金流关于这两个参数进 行敏感性检验。平均净利润受溢价率的影响较高，总体上利润对于两个参数都不敏感；最低净现金流主要受保证金比例影响较大，对于溢价率并不敏感。

最低净现金流为初期投入成本，由此我们可以得出每个合约的净利率，对于相对保守的策略而言（保证金率40%，溢价率6%），平均每张合约得净利率在10％左右，年化收益率为120%，下表中N/A 表示初期不需要投入成本。

收益率随机顺序测试：以上对冲策略是以历史指数收益率作为样本统计，受到历史样本数量的限制，为了考虑更多情况，我们将历史的日收益率数据打乱，随机组合以检验策略效果的稳定性，其中溢价率仍按照5%，保证金率按照40%来计算： 

如上图所示，在20 组不同随机收益率排列路径下，策略的各项结果相对稳定，其中净利润均值在16 至46 点浮动。初始资金需求在300-900 点之间。下表可见，在40%保证金这一相对保守的比例下，签发方平均每张合约的收益率比较稳定。 

保证金比例设臵：前文曾经对保证金比例进行参数检验，得出保证金设臵对于初始需求资金量有显著影响，实际上保证金设臵与签发方的风险偏好程度相关，保证金比例越低，初始资金要求越小，利润率越高，但同时暴仓的风险也越高。

下面我们通过历史上1833 次月收益样本进行统计，根据臵信度（暴仓概率）来设臵保证金比例。由下表可以看出，持有股指期货一个月，要保证股指期货暴仓概率低于1%，那么保证金设臵比例至少要36%。

场外期权的投资价值及风险

OTC 期权的买方主要关心两方面：其一是OTC 期权投资收益的特点，其二是OTC 期权的信用风险，下面我们针对这两方面进行讨论。

场外期权组合收益特点

场外期权在没有场内期权的情况下，可以为投资者提供投机、套保两种投资需要。场外期权投机交易特点与场内期权类似，本文下面主要分析场外套保策略的用途。

套 保类的产品目前受到广大投资者的喜爱，理财机构在保证投资者本金相对安全的同时，最大限度的提高产品额外收益，然而目前市场上能够提供对冲效果的工具比较 单一（沪深300 股指期货），且收益率与标的指数呈线性关系，对本金的保护作用效率较低。期权本身就具有对相关资产“保险”的特点，可以为理财产品提供更多的选择。下面我 们将比较几种常见的保本策略的效果。

常规“保本”策略方法

保 本策略需要在一般情况下，在投资末期保持本金不受损失，因此其本金风险暴露因素非常少，通常情况下只允许信用等级在AAA 级以上（含）的债券（以下简称高信用债）信用风险。目前市场上权益类保本策略的方法主要包括以下几种：高信用债+股票，高信用债+股指期货，股指套利策 略。其中套利策略的收益特征与权益类产品大相径庭，因此我们只讨论前两种常规策略。

为 保护本金安全，常规保本策略中的高信用债的比例需要足够高，以保证其固定收益部分可以承担权益类部分的可预见损失。股指期货的收益特征与现货相似，只是增 加了杠杆，其对冲效果可以通过仓位控制来实现，因此对于对于保本策略无法提供有效的对冲作用（本文将Alpha 产品归于非保本的低风险投资产品）。而期权的收益率关于标的指数呈非线性关系，其对冲效果无法通过简单的仓位控制来替代。

场外期权“保本”策略及报价

期权保本策略的优势在于可以通过看跌期权对股指现货（期货多头）保险，资产管理方将资金分配到高信用债、股指现（期）货，场外看跌期权三个部分。

其分配比例需满足以下关系：

下面是2012 年10 月16 日场外期权报价，前日沪深300 收盘价为2298.67。

由下图可见，下个季月的看跌期权为98.77 点。

保本策略情景分析及效果比较

继 上文场外期权报价情况，比较不同保本策略效果，其中产品持有期为3 个月，标的指数为沪深300，股指期货保证金比例为50%（即两倍杠杆），高信用债到期年化收益率为6%。为了说明方便，假设3 个月后股指涨幅只有以下三种情景（二叉树模型）：20%，0%，-20%，其概率分别为25%，50%，25%。 

由上表可见，4 种策略都能在指数涨跌幅在20%之间时，实现保本的目的。对于前两种策略，固定收益部分需要对股指现货（期货）提供20%的安全垫，因此其仓位都超过总资产的90%，最终策略收益率基本上都来源于固定收益部分。

对 于后两种策略，由于期权具有保险的功能，使得固定收益部分不再需要对股指现货（期货）提供安全垫，只需要支付的权利金即可，因此固定收益部分的权重可以大 幅下降，释放了空间给权益类部分。若市场上涨，期权保本策略收益在6-7%之间，是常规保本策略收益的两倍以上；若市场震荡，期权保本策略效果略低于常规 保本策略；若市场下跌，所有保本策略都是零收益。最终的期权保本策略的期望收益超过债券固定收益1%，年化超额收益为4%左右。

信用风险

场 外交易没有结算公司的监管，使买方承担签发方破产所带来的信用（无法履行合约）风险。在国外，场外交易者对于信用风险一般是可以接受的，但前提是对方要提 供额外的回报率，或者利用一些增加信用的方式来降低信用风险，如抵押、担保、第三方评级等。我国市场的大多数投资者还不愿意承担信用风险，因此我国的场外 期权签发方一般来说都具有很高的信用等级。目前国际上通用的信用风险衡量方法分为以下四个方面：

签发方信用资质（Character）：资质是签发方形象最为本质的反应，对于别人给与的信用，不论遭到困难和打击，都应以最大的努力偿还债务，保持良好的作风。一般来说是指国内外有资质的大券商或者银行。

签发方对冲能力（Capacity）：签发方的信用取决于其盈利水平，其对冲策略亏损可能性越低，说明其破产可能性越低，因此好的对冲策略是签发方信用等级的保证。

签发方资本（Capital）：签发方对冲策略的现金越充足，其抵抗市场突发事件的能力越强，如果签发方对冲时股指期货的保证金比率较低，则存在单向暴仓的风险，虽然资产仍处于浮盈状态，但无法坚持到期权到期。

合约抵押物（Collateral）：对于信用资质较差的签发方，适当的提供有价证券作为抵押物可以增加其信用评级。（转自：扑克投资家）

一文彻底搞懂美元与美债的相关性

http://gelonghui.com/#/articleDetail/13658

文|董德志、陶川，来自公众号国信固收研究

作 为海外大类资产相关性研究的系列报告之一，本篇报告将从宏观驱动的视角下来考察美元和美债利率的相关性。关于美元和美债利率的相关性，通常观点认为美债利 率的上升（下降）将通过资金套利带动美元升值（贬值），即所谓的利率平价；因此根据利率平价，美元和美债利率将时刻保持正相关关系。而通过考察1980年 以来美元指数和10年期美债利率的走势，我们发现两者虽然总体上呈现正相关关系，但也有很多时期出现了明显的背离；进一步地，通过计算两者的相关系数，我 们发现其负相关的时期占到了整个样本期的37%（图1）。由此可见，利率平价对于美元和美债利率相关性的解释并不完善，并且其也不能回答是何种原因引起了 美债利率的上升（下降）。

承接我们对大类资产配置研究的一贯逻辑，我们认为宏观情景的转变是驱动大类资产轮动的主要因素。而大类资产之间的相关性只是其在各自宏观因子驱动下的表现在数据上的反映。换句话说，大类资产间的相关性只是结果，而其宏观因子的不同驱动才是原因。基于这一逻辑，以下我们将在上一篇报告的基础上重新审视决定美元和美债利率的宏观因子，并以此考察两者之间的相关关系。

一、美元的双因子宏观驱动：美国相对全球的经济增长和通胀
汇 率价格的决定一直以来是各大类资产定价中的一道难题，而作为多数大类资产定价的基准资产，美元的自身价格（美元指数）的决定更是如此。在本专题系列的上一 篇报告中，我们以美国相对全球的经济增长强弱作为驱动美元指数的宏观因子，这一尝试确实从经济增长的角度来解释了历史上的一些美元周期；然而从统计上来 看，两者的相关系数依然并不稳定。比如以美国实际GDP与OECD国家实际GDP（占全球GDP比重在75%左右）的增速差作为衡量美国经济相对全球经济 强弱的指标，我们发现自1980年以来，其与美元指数变化的相关系数为0.15，即两者呈现出弱的正相关。这也表明在宏观驱动的框架下，仅从经济增长的角 度来诠释美元的变动仍显不足。

产生上述问题的原因一个重要原因在于美元指数的名义汇率属性。在这里，我们先回到有关一国货币名义汇率的定义，考虑A国对B国货币名义汇率为EAB (直接标价法下)，则有：

E_AB=e_AB×(P_A/P_B)

其中e_AB为A国对B国的实际汇率（直接标价法下），P_A和P_B分别为 A国和B国的物价水平。据此，一国货币名义汇率可以拆分为两块，即该国货币的实际汇率和该国相对的物价水平。就美元指数而言，由于其为美元对其他国家货币的加权名义汇率，因此对照上述公式也分为如下两部分：

（1）美元的实际汇率（美元对其他国家货币实际汇率的加权）；
（2）美国相对于其他国家的物价水平。根据经典的汇率决定理论（如巴拉萨-萨缪尔森效应），在经济增长率越高的国家，实际汇率的上升也越快。因此e_AB的 变化取决于A国相对B国的经济增速。由此可见，我们在本专题上一篇报告中所谈及的美国相对于全球经济增速对美元的宏观驱动，实际上影响的是美国的实际汇率 的变动；但就美元指数的宏观驱动而言，还多出了一个因子，即美国相对于其他国家的物价水平，而这正是我们目前的研究所需要补充的。

因此，我们可以得到如下两点结论：

一是美国相对于全球经济增速通过美元的实际汇率影响美元指数的变动，与美元指数变动呈正相关；

二是美国相对其他国家的通胀水平直接影响美元指数的变动，与其呈负相关。在上述增长和通胀双因素的宏观驱动下，美元指数的变动有四种情形：

情形一：美国经济增速>全球经济增速；美国通胀>全球通胀；美元指数的变化不确定。

情形二：美国经济增速>全球经济增速；美国通胀<全球通胀；美元指数上升，即美元升值。

情形三：美国经济增速<全球经济增速；美国通胀<全球通胀；美元指数的变化不确定。

情形四：美国经济增速<全球经济增速；美国通胀>全球通胀；美元指数下降，即美元贬值。

图2综合反映了这四种情形，分别对应着Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四个象限。

针对这四种情形，图3用1980年以来的历史数据进行了检验，可以看出在大多数时期内，上述增长和通胀双因素对于美元的宏观驱动确实存在：

1、当美国经济强于全球经济、通胀低于全球通胀时，美元在大多数情况下表现为升值。如 1983年3月-1985年2月、1992年3月-1993年7月、1995年6月-2000年3月、以及2011年12月至今。只有1985年6月-1987年9月、以及1993年8月-1995年3月这两个时期例外，前者恰逢广场协议签订，西方五国联合干预汇市导致美元指数持续大幅贬值；后者所出现的美元贬值迄今仍是谜题，一个牵强的解释是当时欧洲经济的强劲复苏引起了汇率的反应。

2、 当美国经济弱于全球经济、通胀高于全球通胀时，由于只有2005年12月-2008年12月出现过这种情况，并且期间次贷危机席卷全球；因此应以次贷危机 的爆发（2007年8月）分为两个阶段。在前一阶段，美元的确经历了一轮贬值；而在后一阶段，危机的发酵使得避险资金涌入美国，美元出现一小波升值。

3、当美国经济强于全球经济、通胀高于全球经济时，这种情况只在2003年12月-2005年9月出现过。期间美元先是延续前期的贬值，而后走出一小波升值。

4、当美国经济弱于全球经济、通胀低于全球经济时，共有三段时期出现过这种情况，其中1980年1月-1982年12月美元升值、1987年9月-1991年12月美元指数处于波动状态、 2000年3月-2001年12月美元先升后贬。

另外还有一个特殊时期，即2011年-2011年欧债危机期间。此时美国经济虽弱于全球经济，但通胀相对于全球通胀持续波动，美元指数也处于波动之中。综上，可以看出在1980年以来大多数的历史时期内，美元指数的走势与上述增长和通胀双因素宏观驱动下的四种情形相对应。而就仅有的三个例外时期来看，除了1993年8月-1995年3月所出现的美元贬值迄今难解，其余均与重大历史事件有关（表1）。

就整个样本期而言，上述四种情形所对应的历史时期所占比达到了85%；而其中Ⅱ和Ⅳ两种情形（即从宏观因子上可以明确美元方向的情形）的占比为37%。

二、美债利率的单因子宏观驱动：发达国家名义GDP增速
首 先要强调的是，本报告中的美债利率特指美国长期国债的利率（以10年期美国国债利率为代表）。由于一国长期国债的利率反映了一国政府筹资的长期成本，而名 义GDP增长则代表了该国经济的整体回报；因此从政府债务的可持续性来看，一国名义GDP增长对长期国债的利率应具有牵引作用，使得两者在趋势上保持一 致，从而具有明显的正相关性。

基于此，我们首先以美国名义GDP增长作为10年期美债利率的宏观驱动因子，由图4可以看出，两者自1980年以来的确呈现出明显的正相关性（相关系数约为0.7），但期间有6次在走势上出现背离，对此我们列示如下：

（1）1991 年3月-1992年6月：美国名义GDP增速上行，10年期美债利率下行。这段时间两者的背离可能和两个事件有关，一是日本房地产泡沫在20世纪90点代 初的破灭；二是苏联解体。此时恰逢美国经济步入二战后最长的复苏周期。两个事件的叠加不仅巩固了美国在发达国家内部的经济霸主地位，也推升了市场的避险情 绪。就其影响而言，很可能是避险资金涌向美国压低了其国债的收益率。

（2）2001年9月-2002年12月：美国名义GDP增速上行，10年期美债利率下行。这段时间两者背离的主要原因是911事件，美联储降息力度的加大和避险资金的涌入带动10年期美债利率快速下行，而美国名义GDP增速则在筑底后缓慢回升。

（3）2005 年6月-2006年3月：美国名义GDP增速下行，10年期美债利率上行。这段时间美国经济进入2003-2007年扩张的中后期，名义GDP增速见顶回 落；但由于经济的持续复苏推升了市场的风险偏好，加之美联储的加息周期，10年期国债利率延续了此前的涨势。

（4）2008年12月-2009年6月：美国名义GDP增速下行，10年期美债利率上行。随着经济在次贷危机后陷入衰退和通缩，美国名义GDP增速出现负增长；但由于美国政府通过QE1等多种措施恢复了金融体系的流动性，市场避险情绪消退，10年期美债利率随之回升。

（5）2010 年6月-2011年3月：美国名义GDP增速先上后下，10年期美债利率先下后上。依靠危机后大规模货币和财政刺激政策的实施，美国经济自2009年下半 年开始了一波短暂的复苏。然而，随着QE1的结束，美国经济的复苏明显放缓，名义GDP增速在2010年下半年出现回落。与之同时，10年期美债利率的走 势则被欧债危机演变下的市场避险情绪所左右。

（6）2011年9月-2012年6月：美国名义 GDP增速上行，10年期美债利率下行。这段时期美国GDP名义增速的回升主要是由于QE2下通胀的回升。而随着欧债危机的加剧，欧洲经济二次探底使得避 险资金涌入美债，加之美联储同时期的扭曲操作，10年期美债利率显著下行。

综上，我们发现这6次美国名义GDP增速与10年期美债利率走势上的背离基本都可以由一个因素来解释，即市场风险偏好变动导致的资金流动，这主要是由于美国国债在全球大类资产中的避险属性。而就市场风险偏好的变化而言，我们认为其产生的原因主要有如下两个方面（图5）：

一是重大危机事件的爆发，避险情绪（如911事件、次贷危机和欧债危机）左右海外资金流动。因此这种风险偏好的变化受事件驱动。

二是美国与其他经济体（主要是欧洲和日本）增长的不平衡。具体而言，在复苏后期，当美国经济增长先于欧日见顶回落时，市场的风险偏好继续上升，资金流出美国（如2005年6月-2006年3月）；在复苏早期，当美国经济增长与欧日扩大时，资金开始青睐美元资产（如2011年9月-2012年6月）。因此这种风险偏好的变化受基本面驱动。在此，我们发现一个有趣的现象， 即由于历史上美国在经济周期上往往领先于欧洲和日本，因此在美国经济增长先于欧日见顶回落时，发达经济体的整体复苏尚未见顶，此时由市场风险偏好上升导致 的美债利率上涨，在走势上正好与发达经济名义GDP增速的上升相一致；而当美国经济早于欧日开始复苏时，发达经济体的整体名义GDP尚未回升，在走势上也 正好与资金回流时美债收益率的下降相一致。

由此可见，当市场的风险偏好受到基本面驱动，并由此导致美国名义GDP增速与10年期美债利率在走势上背离时，其在基本面上反映的是美国名义GDP增速与发达经济体整体名义GDP增速在走势上的背离。

有鉴于此，我们认为相对于美国名义GDP增速，发达经济体的名义GDP增速（本报告中用G7国家的增速代替）可能是10年期美债利率更好的宏观驱动因子。原因有二：

一是从历史上的走势来看，美国名义GDP增速和整个发达经济体增速在多数时期保持趋势一致性；

二是即便在市场风险偏好变动的影响下美国名义GDP增速与10年期美债利率出现趋势上的背离，除非这种风险偏好的变动是事件驱动，否则发达经济体整体名义GDP增速依然与10年期美债利率在趋势上一致。

我们的这一想法在图6中得到印证，对比图5，可以看出在G7国家名义GDP增速替代美国名义GDP增速时，其与10年期美债利率自1980年以来的相关系数提升到了0.8，不仅如此，两者的背离也仅限于上述（2）、（4）、（5）三个时期，分别为911、国际金融危机和欧债危机爆发以后，即受到事件驱动下市场风险偏好变化的影响（表2）。由此可见，在一般情况下，10年期美债利率不仅反映出美国经济的名义增长状况，更是整个发达经济体名义增长的晴雨表。就整个样本期而言，10年期美债利率与G7国家名义GDP增速在走势上相一致时期的占比达到了92%。

三、宏观驱动视角下美元与美债利率的相关性审视

首先总结一下由以上两部分的分析结论：

（1）美元的走势存在双重宏观因子的驱动，分别是美国经济相对全球经济的强弱和美国通胀相对全球通胀的高低。

（2）美债利率存在单一宏观因子驱动，即发达国家的名义GDP增长。

有鉴于此，美元和美债利率的相关性，其实质上是上述三个宏观因子在各自的驱动下的综合结果，因此，对于美元和美债利率相关性的判断，有赖于这三个宏观因子在方向上不同的组合，这其中有四类组合可以直接确认美元与美债利率的相关性：

1、 当美国经济强于全球经济、美国通胀低于全球通胀、发达经济体名义GDP回升时，美元升值、美债利率上行，美元与美债利率正相关。

2、 当美国经济弱于全球经济、美国通胀高于全球通胀、并且发达经济体名义GDP回落时，美元贬值、美债利率下行，美元与美债利率正相关。

3、 当美国经济强于全球经济、美国通胀低于全球通胀、发达经济体名义GDP回落时，美元升值、美债利率下行，美元与美债利率负相关。

4、 当美国经济弱于全球经济、美国通胀高于全球通胀、发达经济体名义GDP回升时，美元贬值、美债利率上涨，美元与美债利率负相关。

另外还有四类组合，由于这些组合中美元的走势具有不确定性，因此对于美元与美债利率的相关性具有不确性。综合来看，这八类组合所反映的美元和美债利率的相关性情况可以由图7来勾勒。

从 1980年以来的历史来看，前4类组合（即可以确定美元与美债利率的相关性）可以解释的时期占比达到了37%。而后四类组合（即不可以确定美元与美债利率 的相关性）可以解释的时期占比为40%；在剩余23%的时期里，由于与一些危机事件相关，美元与美债利率的相关性因此很难由宏观因子驱动来解释。

由此可见，就宏观驱动下美元和美债的相关性而言，远比数据上显现的繁杂。然而，由于三个宏观因子的相互作用实质上反映的是美国经济周期、全球经济周期以及发达经济体经济周期的非同步性，因此在实际判断美元和美债利率的相关性时，可以通过具体分析这种非同步性来化繁为简。

就 当前而言，由于美国在经济周期上已率先引领发达经济体的复苏，并且美国经济仍处于复苏早期，因此美国经济要强于全球经济，通胀低于全球通胀，并且发达经济 体的名义GDP增速也将逐步回升，因此在短期内，美元将和美债利率一同回升，即呈现出明显的正相关性；至于中长期，由于全球经济的复苏的前景尚不明朗，因 此美元的走势将具有不确定性，其与美债利率的正相关性也将变得不再稳定。

一文不值的Yahoo

我們來看一條最簡單的算術題，如果你的公司市值有300億，但是你又恰巧持有其他的公司的股權，而人家的股票市值又有300幾億喎，咁將呢條數減去你公司的市值，咁咪變成負數？

一文讀懂中國互聯網現狀：普及率50.3% 手機網民6.2億

來源: http://www.yicai.com/news/2016/01/4742815.html

一文讀懂中國互聯網現狀：普及率50.3% 手機網民6.2億

中國新聞網 2016-01-22 11:49:00

中國互聯網絡信息中心(CNNIC)今日發布的《第37次中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2015年12月，中國網民規模達6.88億，全年共計新增網民3951萬人。

2015年的最後一文 楓葉資料室

來源: http://danielkyip.mysinablog.com/index.php?op=ViewArticle&articleId=12525340

十二月三十一日，2015年的最後一日，終於有機會跟沒見面好些日子的股友聚一聚。有問我近三個月沒有寫文章，是否真的放著悠長假期？我回答是，投資上我沒有放假，只是改以半倉應戰，出擊亦以準確為優先，盡可能降低出錯的機會；然而，寫文方面，我確實是在放假中。因為在這一年，我對香港這個「家」已經失去了歸屬感，連帶寫文分享的熱情也冷卻了。當然，我希望熱情在休息一些時日後會慢慢重燃，時間上希望也不必等太久。

在沒有寫文章的三個月裡，港股市場在十月的指數急速反彈後，進入炒股不炒市的牛皮格局。我在十月尾開始，就跟幾個緊密戰友議定好炒股大方向；結果，港股市場的個股在這期間果真只有兩大操作手法：①高沽低買炒10%至1x%波幅，②避重（蟹貨）就輕（沽壓）炒突破股。而我就基於個人性格，選擇了比較冷門的手法②，事實上，這亦切合我在熊市交易中，要重質不重量的操作要求；這讓我在第四季度贏回了不少回報，及比回報更重要的信心。

然而，港股在2015年整體上並不是容易獲利，尤其是能把利潤守到最後的一年；相對地，這一年在港股以外炒作，獲利的難度低很多。我相信，這跟港股市場的終極環球提款機角色有密切關係；而這因素，在2016年的港股市場將更加明顯。對於2016年，我在聚會中跟股友粗略地說了一下，但總覺得表達上不夠緊密，也許有機會的話，在下一篇文章作較詳細的描述。

最後，在這裡跟所有讀者、股友說一聲：「新年快樂，投資順利」！不論2015年的投資成績是好是差，來年都是新的開始，樂觀的我繼續祝願大家，投資回報豐厚勝今年！！

人人都在談的平臺創業，一文教你看懂平臺商業模式

來源: http://www.iheima.com/zixun/2016/0604/156310.shtml

本文提出了一個描述、分析平臺的三層框架，不同平臺在這三層中，各有側重。

現在所有公司都聲稱自己做的是“平臺”（如租房的平臺、做app的平臺、分享視頻的平臺、寫作平臺等）。本文用此框架分析了Airbnb、YouTube、Android、Medium等風格迥異的“平臺”。

 理解平臺商業模式 

去年的一篇博客中，我第一次提出了平臺層級，之後以平臺層級為核心框架寫了我的第一本書，平臺規模化（Platform Scale）。出書之後，這個概念獲得了各個行業的接受，從創業公司到大公司，都使用這個框架闡述和評估它們的平臺策略。隨著時間的過去，我又觀察到了幾種經常出現的模式，這是一篇結構化的文章，我想要把我觀察到的新模式和我之前的思考進行結合。

無處不在的平臺

每家公司似乎都在打造一個平臺，人們關於平臺的定義也有許多的分歧。這也是我介紹平臺層級的核心動力，可以把它當作一個中心框架去理解各種不同的平臺。

28.2%申請加入YC的創業團隊聲稱在構建平臺

在軟件開發社區內，關於平臺的討論此起彼伏，從未停息，安卓是平臺，Saleforce是平臺，Facebook Connect是平臺，一切可以依附的東西都是平臺。

開發者社區之外，我們說Medium和WordPress是博客平臺。Youtube，Facebook甚至Instagram也是平臺。Uber，Airbnb通常被稱為“市場”，“平臺”或者“市場平臺”。

更難以理解的是，智能恒溫器Nest也被稱作平臺，耐克表示正在打造連接鞋子的平臺，通用聲稱將使用平臺的方式管理工廠。物聯網世界的平臺更加頻繁。問題在於，不管是Uber，Medium還是安卓，它們所說的平臺含義都不一致。

所以到底什麽才是平臺？通過這篇文章，我想要提出一種統一的框架，來思考平臺這個概念。

首先是概念

我們從“為什麽”入手。為什麽平臺會存在？

平臺的目標是讓生產者和消費者能夠發生交互。如何做到這一點？

構建動機激勵參與者重複進入平臺

提供參與者創造、交換價值的中心基礎設施

通過平臺生產的內容/商品/服務，匹配參與雙方

所以什麽是平臺？

“平臺是一種即插即用的商業模式，連接多個參與方（生產者和消費者），通過生成價值和交換價值讓雙方產生交互”。

進一步拆解

平臺是一種商業模式，而不是一種技術：平臺根本上是一種新的商業模式，區別於管道（Pipes）

即插即用：生產者可以“插入”平臺，在平臺上進行創造。當消費者“插入”平臺，平臺給予它們相關的服務。開發者在安卓平臺創建APP，寫作者在Mediun上發表文章，房主在Airbnb上創建可租的房間，賣家在Etsy，易寶，淘寶提供商品。消費者進入平臺，獲取他們需要的東西。

交互：平臺核心角色是讓連接到平臺的參與者能夠發生交互。不同的平臺有不同類型的交互，但是所有的平臺都會有一種核心的交互。

 一種建築學的結構框架 

在所有的平臺中，我們反複看到下圖中的三個層級：網絡/市場/社區、技術基礎設施、數據。

網絡/市場/社區層：一些平臺可能會有用戶清晰的相互連接著，例如社交網絡。一些平臺用戶之間可能沒有聯系，但是會交換物品，比如電商（marketplace）。有的平臺也許會有一個隱性的社區層，比方說 Nest 恒溫器或者理財網站Mint.com，在這種社區里面你的使用情況能夠和其他用戶對比。用戶可以在這種隱形的社區中受益，但並不需要發生明顯的連接。

更重要的是，這一層也是外部網絡的生產者創造價值的地方。為了讓這種價值產生，我們需要第二層：基礎設施。

基礎設施層：這就是創業者“打造”的東西，基礎設施本身沒有多少價值，除非用戶與合作夥伴在上面創造價值。外部生產者是在基礎設施之上進行創造。開發者在 Android 之上開發 app。視頻播主在 YouTube 上面托管視頻。賣家在 eBay 呈現/托管商品。基礎設施層可能占主導地位，例如 Android 這樣的開發平臺。基礎設施也可能會沒那麽重要，比如 Instagram。

大量的價值創造，會導致過量的問題，相關性下降。YouTube 上的視頻太多了，怎麽才能找到我喜歡的呢？這就引出了第三層：數據。

數據層：平臺都需要通過不同的方式利用數據。數據通常的作用是提供相關性，把最相關的內容 / 商品 / 服務與最合適的用戶進行匹配。有些情況下，價值僅存於數據層。比方說後面會展開討論的 Nest恒溫器就可以被看作是一個數據密集型的平臺，它的價值在於聚集的數據。

 平臺配置 

如前所述，所有的平臺都有三個層級，但是每一層的主導地位不同。我們就從3個基本配置開始，進行舉例說明。

基本配置一：市場/社區平臺

Airbnb、Uber 這類共享經濟平臺，他們在市場/社區層配置比重很高的。其價值的關鍵來源是網絡。Reddit 這樣的在線社區也屬於這一類。 

你可能會說數據、基礎設施都是或不可缺的，這沒錯，但是我提出層級的這個想法是想討論的是每一個平臺都會有其獨特配置。也有像 Craigslist 或者討論組這樣純市場、純社區的例子，幾乎沒有基礎設施或者沒有數據。

基本配置二：基礎設施平臺

這種基本配置屬於 Android 這樣的開發平臺，Android提供了 app 創建所需的基礎設施。當然，關鍵的一大部分價值是在頂部的市場層：應用商店Play store創造出來的，但是基礎設施顯然是重要的。幾乎所有傳統的開發平臺都全部集中在基礎設施層。

WordPress 是一個只提供基礎設施，並不通過數據產生網絡效應和價值的平臺。後面介紹的 Medium 則是另外一種配置。

基本配置三：數據平臺 

第三種基本配置往往最不明顯，這種配置是數據占主導。數據在每一個平臺都有不同的角色。Facebook使用數據來確定你新聞流中的內容；Airbnb 使用數據向你展示相關的住處。但在一些情況下，數據本身就是在平臺創造的關鍵價值。

這類平臺看上去都不像是平臺：

可穿戴設備：耐克的鞋和智能腕帶不斷產生數據，潛藏的平臺則把用戶體驗集成到鞋、可穿戴設備和 app 當中。Jawbone 等大多數可穿戴設備都是通過數據平臺創造價值的。可穿戴設備是數據生產者。平臺在給予用戶價值的同時，也利用從用戶當中獲取到的數據來獲得網絡級的價值。

Nest 恒溫器與物聯網：當我們談論物聯網時往往更關註“物” 而不是 “網”。比方說 Nest 恒溫器就采用了平臺方案，通過聚集一座城市所有的恒溫器數據，它可以為城市的公用事業提供分析和其他服務。正是因為有了數據平臺這才成為可能。

工業互聯網：通用電氣公司的工業互聯網模式是數據平臺的另一個例子。機器通過傳感器不斷把活動數據傳給平臺，幫助每一臺機器之間相互學習，並且提供全網範圍的智能。

企業 2.0：Andy McAfee 討論過社交軟件在企業領域的崛起以及它是如何取代傳統企業系統的。工作流以及阻滯內部信息交換的實現都需要一個底層的數據平臺。

全渠道（Omnichannel）客戶之旅：像Burberry、Target這類零售商利用底層數據平臺來統一跨越商店與不同距離之間的客戶體驗。用戶在 app 上的操作會改變進店的體驗，反之亦然。這是可以做到的，因為底層數據平臺管理著用戶與商店的互動。隨著時間的推移，可以利用這些數據連接有相似購物行為的用戶，建立社區。

上面這些數據平臺屬於比較獨特的類別，這種平臺就像一個池子，匯聚不同來源的數據，讓不同的參與者從中獲取價值。

藍湖資本陸宜：一文看懂B2B領域的創業邏輯

來源: http://www.iheima.com/zixun/2016/0621/156759.shtml

陸宜，藍湖資本投資總監，在TMT領域里有超過7年的咨詢和投資經驗，目前在藍湖資本上海辦公室，主要關註B2B交易平臺，大數據應用和廣義企業服務領域。在加入藍湖資本之前，陸宜曾經在全球領先的管理咨詢公司貝恩公司上海辦公室和悉尼辦公室工作。

這是新浪創業微課堂第八期的藍湖資本投資總監陸宜關於“B2B領域的創業邏輯”的分享,由新浪創業賀超整理。

核心概要為：

1、藍湖資本對B2B供應鏈最核心的觀點體現在三個詞:變革因素、效率提升和規模優勢。

2、智能手機的普及成為改變做生意方式最大的變革因素。

3、許多形態的批發市場還有用信息技術和資本來進行改造的機會。

4、對於餐飲生鮮供應鏈來講,美國主要依靠寬產品線服務提供公司,美國最大的3家寬產品線的服務提供公司占了70-75%市場份額,但是中國沒有這樣的寬產品線服務提供商。

5、移動互聯網來臨後,出現了時間窗口規模化需求端。存在三點好處:快速滲透、定價以及找貨。

6、B2B大的行業分為三類:1、大宗標準產品比較少量的SKU,商品比較標準化;2、大宗非標產品且有大量的SKU,百萬級的;3、終端更廣義的消費品,也可能是現成商品。詳解三種類型的B2B的玩法有何不同。

大家好,很高興來到新浪創業微課堂來跟各位創業者進行分享。今天晚上來分享的主題是“B2B領域的創業邏輯”。

我先簡單介紹下藍湖資本，藍湖資本成立於2014年,是新一代的研究驅動的風險投資基金,主要投資於早期的互聯網和企業軟件/服務公司,目前在北京和上海有辦公室。我們希望通過領先的研究分析,發現行業趨勢和投資機會,並挖掘出最優秀和最有潛力的創業公司。

藍湖資本的美元和人民幣基金都有,人民幣基金規模大約是7、8億,第一期基金2億美金,投資額度從100萬美金到1500萬美金左右或等值人民幣。

到現在為止,總共投資了20多個案例,基本上每個月1個案子的節奏,已投公司中耳熟能詳的案例包括美菜網,手機貸,鬥米兼職,5 miles,周末去哪兒等等。

對於我來說呢,我從上小學的時候就開始接觸計算機,大學的時候讀的是計算機專業,期間也做了個人網站。但是畢業了以後,去了全球領先的管理咨詢公司貝恩公司做了管理咨詢,後來又去美國讀書。受到互聯網和創業大浪潮的召喚,選擇回到中國加入藍湖資本做互聯網方向的投資。

那我目前在藍湖資本關註比較多的領域是今天準備給大家分享的B2B交易平臺,同時這個方向也是藍湖資本從成立以來一直最關註的方向之一。另外我還關註像企業服務、大數據、人力資源方面的領域。

B2B的創業邏輯：

我今天分享B2B的限定範圍主要是B2B的交易平臺以及相應供應鏈,企業服務和SaaS不在今天分享和討論的範圍。

藍湖資本對B2B供應鏈最核心的觀點是三個關鍵詞:

1、 變革因素

2、 效率提升

3、 規模優勢

一、變革因素:

這波針對To C互聯網、移動互聯網熱潮是從2009年和2010年開始爆發。2010年以後消費者對包括美團、餓了麽、滴滴出行等移動端提供的新服務接受程度逐漸增加。

用戶通過App形成很多新的使用習慣。但是傳統B2B做生意的方式,卻還是停留在10年前甚至20年前。20年前大家B2B交易簡單地說就是批發市場,15年前馬雲創辦了B2B電商阿里巴巴。

第一代B2B的交易平臺,更準確的說信息平臺,就是以阿里巴巴為代表的,另外很多垂直細分領域也有一些垂直門戶分類廣告模式或者黃頁模式的信息平臺,目的是幫助大家更好的做生意。但這種平臺有個問題是只解決了去哪兒找、找誰的問題,但無法解決以下幾個問題:

1、對方提供的商品種類無法知曉。早期商家為了獲得更多機會,會誇大聲稱各種商品都有,但是具體有沒有這種商品,商品的數量,其實買方是很難知道的。

2、廣告驅動的分類廣告模式和黃頁模式會犧牲客戶體驗。平臺追求的是更多的信息展示,如果發布更多信息會吸引更多流量,對平臺來說意味著能掙更多的錢。但這麽做是以犧牲客戶體驗為代價,同時也無法保證展示信息的真實性。久而久之,會造成商家瀏覽這些信息的時間成本越來越高。

上述就是10年前分類廣告模式或者黃頁模式遇到瓶頸的原因。正因為如此,阿里巴巴當初在香港上市的時候股價表現非常一般。

互聯網和移動互聯網的大潮為B2B交易帶來革命性的改變:20年前用電話做生意, 10年前用電腦和互聯網做生意,到了3年前開始用移動智能手機做生意。

智能手機的普及成為改變做生意方式最大的變革因素。10年前讓文化程度不高的老板在嘈雜批發市場,用PC電腦上談各種生意,這件事其實是非常難的。今天智能手機甚至已經成為身體中的一部分,任何人都會用手機聊QQ和微信,此時極大降低用移動終端做生意的門檻。

二、效率提升:

當B2B交易平臺中的某一個企業創造了一個新的產品形態去服務客戶,那麽作為投資機構的我們就要考慮這件事會不會對整個產業鏈效率提升。究其原因也是變革因素所導致。

舉個例子,因為有很多的用戶會通過餓了麽、美團外賣App服務進行訂餐,小餐館老板為了更好的做生意,他們就要更快地普及智能手機,更快學會使用App的功能。這種浪潮會逼著小餐館老板、給小餐館供貨的人,以及外賣平臺的送貨員迅速地學會如何使用智能手機和App里面的功能。

這就是當一個產業受到下遊的推動帶來變革後,同時也會推動上遊變革,這中間就產生效率的提升。

三、規模優勢:

通常一個較好商業模式是存在比較明顯的規模優勢。就是說規模越大,你的客戶體驗越好,從而會讓你的客戶在你平臺上產生更高的黏性,進而會導致你規模繼續變大,從而形成良性循環。如果不是這樣一個模式,你的生意就做不大。

我們在看B2B交易平臺某個細分領域的時候,上述三個重要因素是藍湖資本考慮的重要標誌。是否存在行業變革因素、在新的變革因素推動下,是否有供應鏈行業級別的效率提升,有了效率提升以後,它是否能夠有規模效應。

如果三個答案都是“是”的話,這就是非常好的細分市場,非常值得深挖里面的投資機會。

整個目前中國各種商品流通的核心環節,從廠家到最終的零售或者說到達終端用戶的這個核心就是各種批發市場。批發市場其實是在發達國家是很少存在,但是在中國卻起到核心作用。中國的批發市場起到的是更多的是一種定價和撮合交易的作用,提高商品流動性,降低交易成本。

但是就藍湖資本的觀察,許多形態的批發市場還有用信息技術和資本來進行改造的機會。

聊聊關於農貿市場上農貿批發市場的觀察

分享一個案例是美菜,美菜也是藍湖資本在2014年A輪數百萬美元投資的公司。

美菜是給中小飯館食材供應鏈配送的B2B平臺,美菜的上遊是農貿批發市場,聽起來是一個典型的非標商品的撮合平臺。

農產品擺在批發市場里面賣會帶來很高的損耗。為什麽現在的采購商包括像各個中小餐廳老板,一定批發市場買,而不能去長期鎖定農場和合作社呢?

原因是農場和合作社因為像種植的時節,比如氣候、病蟲害的原因,造成農場和合作社作為的上遊無法保證長期穩定供貨,甚至同樣一個合作社,每一批貨都可能不一樣,而同一批貨的質量也可能是不同的。

所以說農貿批發市場在你采購的固定時間段里能提供更多的賣方,讓全部買方可以現場挑選並且最終完成現場交易。

智能手機怎麽解決這個問題呢?藍湖資本發現這個答案不在於技術而在於規模。因為我們可以去看美國對標的企業,在互聯網還不是很發達的年代,整個在美國的消費者已經拋棄了農貿市場而選擇去連鎖超市采購商品。

那對於餐飲行業來說,也是主要依靠排在前面的寬產品線服務提供公司。寬產品線定義是這個公司能夠提供下遊所需要的很多貨物,並且可以實現一站式采購。

在美國有3家最大寬產品線的服務提供公司大概占了70—75%的市場份額,同時老大比老二規模大兩到三倍,老二又比老三大一倍,所以說這當中是存在明顯的規模效應。同時老大不僅規模大,而且利潤率還比老三高。

那麽為什麽在中國沒有這樣的寬產品線服務提供公司?在中國由於地理、政治原因導致供給太過分散以及不穩定,整個流通環節沒有規模化的土壤。

要是當移動互聯網時代和智能手機時代來臨的時候,這個機會點就來了。因為有了移動互聯網這種終端形態,在需求端可以被規模化。

第一個好處是快速滲透:

對中小餐館老板來說,如今他們可以很簡便的使用移動端的訂貨方式快速整合小餐廳的采購規模。對於B2B交易平臺來說,通過整合整個小餐廳規模以後,進而從消費批發市場走到產品批發市場,慢慢滲透到源頭。

巨大的采購規模可以讓當中的流通企業能夠更準確地獲得上遊的本身產品的產量、質量等數據,能夠倒逼上遊做好產量預測、做好等級區分。同時這個過程當中,它又能減少貨品的擺放次數。整個流通環節這個效率自然而然地提高,同時有了規模化,還可以推動整個冷鏈物流體系的建設,從而減少物流中的損耗,進一步提高效率。

對農貿市場來說,農產品的上遊非常分散,下遊同樣非常分散,當B2B交易平臺在中間流通環節有了足夠大的規模之後,這個平臺就擁有比較大的議價能力。對於農產品來說,從源頭到終端這當中的毛利率也足夠高,存在一種可能就是只要我提高供應鏈,那當中所降低的巨量成本就可以轉化為公司利潤,其中就存在生意機會。

第二個好處是定價:

再舉一個鮮花B2B的例子。我們調研過花卉市場,中國花卉市場的源頭主要是雲南,賣方是產地花農和經紀人,買方是銷地的批發商。對花這種產品來說溝通成本很高,當有節日或者大型活動時候都會影響花的價格。另外花的種植很難被規模化,每個的花農產能有限,賣不出去的花就會枯萎和浪費。

對上遊來說有穩定的銷售預期是很關鍵的。上遊花卉市場,可以根據你每天的市場情緒快速調整價格,可以簡單理解為這樣的批發市場像個拍賣會一樣,市場價格很透明。但是這個方式本身也有弊端,沒有充分發揮下遊需求對上遊的需求的指導能力。

在現場交易成本還是非常高,這個時候互聯網就能起到規模整合的作用。藍湖資本觀察日本和歐美市場,發現對於花卉市場來說預定和合約的交易已經成為主流,先期的花在發達市場上已經只占20、30%。

對上遊的花種來期盼的是穩定的購買,不希望它的花還要拿到花卉市場去賣。

對於線下的農貿花卉市場上,穩定購買是如何實現的?

最原始的方式就是依靠批發市場里面的一幫勤奮的小老板們。這種時候如果一個下遊可以長期穩定采購,這些花農也就是上遊願意優先滿足這些小老板們的質量標準。當花農產能不足的時候,也願意優先供給長期采購的小老板,這個時候作為撮合交易的平臺,就存在巨大的價值。

這個時候對於下遊的批發市場來說,他知道說當我使用這個平臺賣花,我總是能以最好的價格,最穩定的去買到我符合我標準的上遊花卉。對於上遊來說我知道通過這個平臺交易,我總是能夠以一個符合我心里預期的價格,最穩定的把貨賣給我的下遊。只要我能把貨賣掉,就什麽也不用考慮了。這個過程無論對上遊和下遊都是一種更好的體驗,所以此時此刻就存在這麽一個機會。

第三個好處是找貨:

批發市場的核心功能就是找貨,尤其適用於SKU非常長尾,種類非常多的市場。比如說像汽車配件、服裝、成衣、五金。

對於這種市場來說它有兩個很大特點,第一個特點SKU種類非常多,數量可能是100萬級的。第二特點往往這些市場對於貨的需求是非常急的。打個比方你找汽車配件修車嘛,五金差一個螺帽,沒有這個螺帽,機器就無法開工。

這個時候是要怎麽做的?依靠批發市場上有很多小老板,在小老板腦袋里面有個市場上SKU的索引,索引會指導說我知道怎樣以最快的方式到批發市場上面去找誰,可能張三老板或者李四老板去拿到這個東西,然後整個批發市場上基本上就是依靠他們這種小老板腦袋里面的索引,互相調貨,滿足客戶的需求。

當我知道需要什麽東西以後打電話QQ或者微信去詢價,由於需求不穩定,交易的雙方很難形成很穩定的關系,所以導致這個市場上參與者的參與程度很低,滋生了以次充好,短斤缺兩的不誠信現象。

這個時候對於這個市場上的這個可能會怎麽選擇?那如果一個公司有足夠的資金儲備,它能夠建立一個完整的中央倉庫,並且可以建立一個完整的SKU索引和列表,此時可以非常靠譜的找到它所有要找的東西。同時這個市場上還存在一個非常靠譜的物流系統,把這個東西以最快的方式快遞到我下遊所需要人面前,那麽這一定是更好的體驗。

比如世界最大的汽車配件公司NAPA,做辦公用品的Grainger,其實都是上百億美金銷售額的公司,這些公司市制也都超過百億美金。

這些規模這麽大的公司建設不同大小倉庫來做這種SKU又全又快又靠譜的服務,比這些更小的一些公司如果想生存,要麽挑選非常細分的類目,而且在這個細分類目里面做到比那些大公司的貨物覆蓋還要全,服務效率還要好,否則就很難生存。

效率曲線

這里有張B2B的效率曲線,這個圖怎麽來理解呢?

當這個效率曲線向右移動的時候,那些批發市場上小玩家都進入到死亡區域,原因有幾點:

首先第一,整個移動互聯網讓下遊的需求端能夠更簡單地去搜索和找貨,而在中國就整個馬雲的電子商務體系催熟整個社會化的物流,我們現在中國的物流速度是全球排名第一的。

這個體系可以讓上遊供應商的服務半徑變得非常的大,從而增加了競爭。那同時對於移動端來說整合了供應端的商品和信息,能夠提供上遊服務的響應能力。

比如在汽配、五金、布料服裝市場,所有的小商家都在給客戶提供咨詢、報價,互相之間用微信群來調貨。所以說移動互聯網本身已經粗放地增加了信息的流動速度,我們可以看到美國的Grainger今年在美國關閉了1/3的線下店,同時在線上的銷售已經占到整體銷售的1/3,他如今已經是世界上第15大的電子商務公司了,又通過這個互聯網它把它庫存的商品不到10萬種增加到60萬種,這樣可以更好的服務它下遊的客戶。

Grainger的自營模式是不是唯一的答案,其實也是不一定的。這個領域還有另外一家日本公司名字叫Misumi,它可以提供一千萬個SKU,並且在1—3天範圍內可以送到,但是它沒有自有庫存。通過它可以在下面找到一大批的庫存,這家公司它也是在十幾年有高速增長,它的市值接近有4、50億美金,還是非常厲害的。

大家討論B2B供應鏈機會的時候,有核心三個問題必須要考慮。第一個,我做的這個行業它現在變革因素是什麽?第二個,采用我的商業模式的時候,它的整個產業鏈是否有效率提升空間和效率提升點?第三個,當我這個效率提升點和生意模式走通以後是否產生規模優勢,是否可以幫助我們迅速做大,並且建立起壁壘,這是非常核心的。

關於整個目前在中國國際下的B2B交易平臺相比,傳統的批發市場帶來三個最大的核心優勢也是大家在找效益提升點的時候,最主要思考的方面就是第一個,它能夠加速非標生意的撮合。第二個,在這個平臺上它能夠迅速增加並且迅速完成交易。第三個,它能夠提高單一供應商的商品的豐富處理的程度,能夠加快我下遊找貨的速度。這是一個最直接的在目前中國國情下的B2B供應鏈效益提升點的來源。

B2B大的行業分為三類:

第一種類型,談到大宗標準商品,腦海里想到的是鋼鐵、石油、煤炭這種。對於這種領域貿易商本身利潤空間就非常有限的,同時它上遊的生產非常集中,往往是壟斷行業。對於這種垂直細分來說,一個比較可行的商業模式就是成為流量入口,通過平臺上累計的交易數據和交易的對手去做數據和供應鏈金融類的服務。

第二種類型,大宗非標產品且有大量的SKU。這種類似公司包括像汽配、五金、布料、服裝甚至醫藥等等,有幾十萬的SKU。對這種市場來說上下遊往往比較分散,平臺實際上起到加速交易撮合的作用,這個過程中平臺會產生定價權。

平臺只要做好客戶體驗和服務,讓交易可以在平臺上發生,這個時候對平臺來說應該去切交易的錢,無論傭金模式或服務模式都可以探索。但是因為這種時候這個平臺對上下遊都有比較強的議價權,議價權較高的平臺在中間就可以收貿易的費用。

第三種類型,廣義的消費品,包括化妝品或者快銷品這種。最核心的體驗並不是說選不上商品,而是物流建設。

第一,對於下遊來說商品的信息也是比較透明的,也不需要做額外的教育,但是它又是標準化商品。從長期來看,我們可以想像,可能50—100年之後,它這種商品有兩種到達消費者的方式,比如跟B2B電商一樣,從B2B到京東、到天貓直接就到消費者了,不需要中間平臺。

第二,如果走線下的又嚴重依賴零售終端。消費者要到零售終端進行商品體驗,那零售終端也可以通過直接去廠家或者大的上遊直接去對接。因為當中信息不透明的程度是比較低的,所以這個時候做這個生意的人要思考,如果利用下遊的零售商和上遊的廠家信息不對稱的情況下,如何利用時間窗口迅速量做大,讓平臺產生依賴性,同時我馬上去建設我的核心能力。

下周股市投資日歷：一文告訴你下周這些投資機會最靠譜

重磅要聞

下周解禁市值211億元 中國鐵建解禁數量最大

據Wind數據統計，下周(7月18日至22日)滬深兩市限售股數量18.54億股，以周五收盤價計算，市值為211億元，較本周均有所下降。下周解禁股票中，解禁市值超過1億元的股票有17只；其中中國鐵建是解禁市值最大的股票，金額高達127.93億元；中國鐵建也是解禁股數最多的股票，解禁股數為12.42億股。

下周解禁股票市值前十大的個股：

下周解禁股票占總股本比例前十大的個股：

7月18日 周一 70個大中城市住宅銷售價格月度報告公布

數據顯示，1-6月份，商品房銷售面積64302萬平方米，同比增長27.9%，增速比1-5月份回落5.3個百分點。商品房銷售額48682億元，增長42.1%，增速回落8.6個百分點。中原地產首席分析師張大偉認為，5月全國樓市的量價上升勢頭均出現放緩，市場在經歷了之前明顯的量價齊升之後，後市將逐步趨於平穩。同時，全國房地產開發投資以及新開工數據走勢也出現波動調整，打破了今年以來增速持續擴大的趨勢。他認為，考慮到去年下半年市場基數提高，因此預計今年下半年全國市場整體增幅將進一步回落。同時市場分化將持續，成交熱點有望轉移至政策未受限制且庫存水平較低的城市。

新股機會

下周一共6只新股申購 周一至周五均有新股申購

超訊通信(603322)下周一申購，發行總數為2000.00萬股，申購代碼：603322，單一帳戶申購上限2.00萬股。

投資看點: 1、公司是一家面向全國的集通信網絡建設、通信網絡維護和通信網絡優化於一體的綜合通信技術服務商，服務內容涵蓋無線網、傳輸網與核心網各個通信網絡層次，公司所屬的行業分類為軟件和信息技術服務業(I65)，細分行業為通信技術服務行業。2、我國通信技術服務行業企業較多，市場競爭激烈，造成近年來行業利潤水平差異較大，整體利潤率有所下滑。在行業發展趨向標準化、規範化，通信運營商通信網絡外包管理模式由分散化趨向集中化的背景下，在品牌、市場信譽、規模、技術、服務質量、人才儲備等方面具有優勢的企業將進一步占據市場，與通信運營商建立長期合作夥伴關系，行業利潤也將進一步向這些優勢企業集中。隨著行業技術水平的進步，行業內企業管理模式的成熟、成本控制水平的提高以及優勢企業規模的擴大，行業的利潤率逐步趨於穩定，並保持在合理的水平。

三祥新材(603663)下周二申購，發行總數為3355萬股，申購代碼：603663，單一帳戶申購上限1.30萬股。

投資看點: 三祥新材股份有限公司主要產品包括電熔氧化鋯、鑄造改性材料、單晶電容鋁三大系列產品100多個品種。並且公司已成為高端耐火耐磨材料、陶瓷色釉料、核級鋯材、先進陶瓷、球墨鑄造等諸多領先企業的供應商。

江蘇銀行(600919)下周三申購，發行總數為11.54億股，申購代碼：600919，單一帳戶申購上限34.60萬股。

投資看點: 江蘇銀行股份有限公司目前有營業機構510多家，其中，省內下轄12家分行，在省外開設了北京、上海、深圳、杭州4家分行。在英國《銀行家》雜誌評選出的全球前1000家銀行中，江蘇銀行排名逐年提升，目前排名第153位。

中潛股份(300526)下周四申購，發行總數為2125萬股，申購代碼：300526，單一帳戶申購上限7000.00股。

投資看點: 公司主要從事適宜各類人群、各種水域潛水、漁獵等活動防護裝備的研發、生產及銷售，產品所需新興複合橡膠材料的研發、生產、以及自主品牌推廣及休閑潛水運動的推廣等。

健帆生物(300529)下周五申購，發行總數為4200萬股，申購代碼：300529，單一帳戶申購上限1.25萬股。

投資看點: 珠海健帆生物科技股份有限公司專業從事生物材料和醫療設備的研發、生產及銷售，是中國血液凈化領域的領軍企業。公司擁有強大的研發、生產能力以及遍布全國的銷售網絡，主營產品“DNA免疫吸附柱”、“BS膽紅素吸附器”和“樹脂血液灌流器”的市場占有率一直穩居行業首位。

花王股份(603007)下周五申購，發行總數為3335萬股，申購代碼：603007，單一帳戶申購上限1.30萬股。

投資看點：江蘇花王園藝股份有限公司主要從事市政、旅遊景觀、道路和地產等領域的園林綠化工程設計和施工業務，同時少量兼營花卉苗木的種養植業務。根據《中國城市園林綠化企業經營狀況調查報告》，公司綜合競爭力排名為第10名。

板塊掘金

7月20日 周三 數學與計算機科學國際研討會

會議主要涉及的話題包括人工智能，信息和編碼理論，算法與數據結構，計算機安全和加密以及計算機系統機構與工程等時下熱門的與計算機科學相關話題。

影響板塊：人工智能

影響個股：科大訊飛、浪潮信息、中科曙光、四維圖新、東方網力、佳都科技、思創醫惠、長高集團等。

7月20日 周三 中國首屆跨境電商展

2016中國(廣州)國際跨境電商展覽將於7月20-22日在廣州琶洲保利世貿博覽館隆重召開，展會以“打造跨境電商‘廣交會’ 開辟‘一帶一路’新征程”為主題，面積達1.5萬平方米，預計將吸引來自國內外近萬人次專業觀眾。

影響板塊：跨境電商

影響個股：生意寶、跨境通、長江投資。

7月22日 周五 第六屆中國新疆國際礦業與裝備博覽會

“第六屆中國新疆國際礦業與裝備博覽會”(簡稱新疆礦博會)將於2016年7月22日在烏魯木齊新疆國際會展中心舉行，展會為期3天。同期舉辦的還有第六屆中國-亞歐國際礦業高峰論壇，論壇將聯合哈薩克斯坦、吉爾吉斯斯坦、烏茲別克斯坦等國礦產資源管理部門共同舉辦多場推介會，以促進我國企業與中亞各國進一步深化合作勘查與開發，這也是明年新疆礦博會亮點之一。

影響板塊：工程機械

影響個股：中聯重科、中泰化學。

7月22日 周五 淘寶將於7月22日啟動“造物節”

淘寶宣布將於7月22日至24日三天於上海世博展覽館舉辦“淘寶造物節”。淘寶方面還首次對外“劇透了”基於VR的購物體驗。據了解，在今年7月的“淘寶造物節”中，阿里VR購物技術“Buy+”將會在淘寶造物節上首次向公眾開放，讓普通觀眾也有機會在現場進行體驗。

影響板塊：虛擬現實

影響個股：天音控股、愛施德、暴風集團。