高盛这次的小米Yu7研报真的很顶...

高盛真的紧跟时事啊，这么快就出小米Yu7的研报就肝出来了。大家都看了吗？

我看了一下，有不少地方对Quant方向的留学生来说是非常值得研究和借鉴的。

可学习的Quant方法与分析思路：
【1】 多维度预测与模型更新机制
-研报展示了高盛对小米营收、交付量、利润等指标在2025-2027年的预测，并根据YU7的发布数据及时调整模型：
👉原来预测2025年交付41.1万台，现在调升至80万台。
👉相应上调了EV业务收入与利润率预测。

-量化启发：
这体现了事件驱动模型（Event-Driven Model）+滚动预测模型（Rolling Forecast）的融合

在Quant策略设计中可以借鉴类似的「模型动态调参机制」，比如：
👉利用重大事件做「因变量修正」
👉构建具备新闻情绪/销量驱动的因子因果关系网络

【2】.估值拆解模型（SOTP）
-他们采用了分业务的估值方法：
👉主营业务按2026年EV/NOPAT 23x估值
👉EV新业务按DCF估值（估值调升至870亿美元）
👉总体再打10%控股折扣
👉

-量化启发：
这是典型的Sum-of-the-Parts估值（SOTP）。留学生可以学习如何将一家公司拆成多个可量化模块来估值，在量化选股模型中用于：
👉构建企业价值的模块化建模
👉建立行业分拆后的个股因子集（如汽车 vs 智能硬件 vs 软件AI）

【3】高频市场反馈分析：订单与产能
-研报非常详细地分析了「YU7发布首小时订单数：28.9万」以及与SU7对比的交付数据，构建出对全年销量和市场反应的预测。

-量化启发：
这是一种典型的高频交易中\"news to volume\"预测框架，可以反向映射为：
👉高频因子：订单激增 -> 市场预期变动
👉构建「量价联动」信号
👉用于训练如LSTM模型或RNN对销量预测进行建模

还有很多可研究学习的地方，不过篇幅原因放不下了，感兴趣的【米】

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