1.初识项目研报

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研报(Research Report),也称“研究报告”,是一种系统性分析投资对象的文档,旨在帮助读者判断其内在价值、投资机会与潜在风险。

在加密领域,研报不仅是投资决策的依据,更是理解协议机制、行业趋势和项目商业逻辑的重要媒介。它连接了链上数据、金融逻辑与叙事判断,是 Web3 参与者认知世界的重要工具。

一个成熟的研报,往往基于详实的数据与深入调研,从技术、市场、团队、财务等多个维度展开推演,最终形成结构清晰、逻辑自洽的判断框架。

对 Web3 创业者、研究员、开发者乃至普通用户来说,理解并具备撰写研报的能力,正逐渐成为一种“基础素养”。

我们为何从“项目研报”入手?

本课程第一部分聚焦“项目研报”与“深度报告”,原因主要有三点:

  1. 项目是行业的最小分析单元 学会研究一个项目,就拥有了观察行业的入口,也具备了“看穿故事”的能力。

  2. 深度报告是所有研报的训练底座 它锻炼的是信息筛选、结构搭建、逻辑推演与商业思维的综合能力。

  3. 项目研报具备极强的实操价值 无论你是做投研、做产品还是内容输出,项目分析能力都能直接迁移到你的实际工作中。

🔍 补充说明:宏观研报的逻辑与项目/行业研报不同,涉及经济周期、监管政策与资金流动等底层因素,我们将在后续模块中单独讲解。

常见研报类型概览

根据研报的不同维度,我们可以从以下几个角度理解它的分类方式:

▍按读者对象划分

  • 买方研报:由研究员或策略团队面向内部投资决策撰写,服务于基金、投资 DAO、机构 LP 或“撸毛”团队,强调实用性与前瞻性。

  • 卖方研报:由交易所、数据平台、券商等面向外部发布,用于市场教育、流动性引导与品牌传播,强调普适性与传播度。

▍按研究对象划分

  • 项目研报:以某个具体项目为核心,拆解其产品逻辑、盈利模式、指标数据、竞品格局与估值空间,是最基础也最常见的研报类型。

  • 行业研报:关注某一赛道或垂类(如 LRT、RWA、Memecoin、DA 平台等),从宏观格局、玩家分布、技术演进等维度做横向分析。

  • 宏观研报:着眼于加密市场的“大气候”,结合政策、资金、宏观经济与链上数据,判断行业整体走向与资本情绪。

▍按内容结构划分

  • 首次报告 / 深度报告:首次对某项目或主题进行系统性研究,信息密度高、框架完整,适用于建立认知闭环。

  • 跟踪报告:在已有研究的基础上更新项目进展,适用于路线图推进、融资变动、社区治理事件等。

  • 热点速览 / 观点速报:针对突发热点快速响应,注重观点输出与策略判断,帮助读者应对短期市场波动。

各类研报举例

为了更清晰地理解研报的实际用途,我们按常见的分类维度——面向读者、研究对象与内容结构,列出部分典型案例,供参考与模仿。

▍按面向读者划分

▍按研究对象划分

▍按内容结构划分

两种主流资产分析方法

在实际撰写项目研报时,研究员通常围绕“资产是否值得投资”这一核心问题进行论证。因此,无论是买方研报还是卖方研报,都不可避免地涉及到证券分析的两种经典路径:

一、基本面分析(Fundamental Analysis)

  • 核心理念:资产价格长期取决于其内在价值。

  • 方法路径:从宏观趋势、行业格局、项目竞争力、经济模型、代币设计、财务状况、团队履历等多维度入手,构建“估值与价值”之间的判断框架。

  • 典型问题:该项目解决了什么问题?是否具备可持续的收入模式?代币是否捕获了核心价值?估值是否合理?

基本面分析更强调中长期视角,适用于发现“被低估的优质资产”或规避“结构性风险”。

二、技术分析(Technical Analysis)

  • 核心理念:价格走势反映一切信息,历史具有重复性。

  • 方法路径:通过价格形态、成交量、指标工具(如 MACD、RSI、布林带等)识别趋势、支撑/阻力区间、突破点或反转信号。

  • 典型用途:在明确基本面看多的前提下,辅助选择买入时机;或在短周期交易中博弈市场情绪。

技术分析更偏向于战术操作,适用于高频交易、事件驱动策略或对冲仓位管理。

📊 两者对比

维度

基本面分析

技术分析

核心理念

资产价格最终反映其内在价值。

资产价格由市场情绪和供需关系决定。

研究对象

资产的基本驱动因素,如财务数据、经济环境等。

资产的历史价格、交易量等市场数据。

工具

财务报表分析、经济指标分析、行业研究等。

图表分析、技术指标(如RSI、MACD)、K线形态等。

时间周期

偏向中长期,适合寻找低估或高估的资产。

偏向短期,适合捕捉价格波动机会。

决策依据

“价值与价格的偏离”,寻找潜在的买入或卖出机会。

“价格走势的延续或反转”,依靠市场趋势做交易决策。

适用场景

投资者寻求长期收益,尤其是股票、债券等价值投资。

投机者追求短期收益,尤其是外汇、期货、加密货币等波动资产。

为什么我们倾向于在项目研报中使用基本面分析?

市场有效性假说(Efficient Market Hypothesis, EMH)是由经济学家尤金·法马(Eugene Fama)提出的理论。该假说认为,在一个有效的市场中,所有已知的信息都会迅速并准确地反映在资产的价格中。因此,市场参与者无法通过任何分析方法持续地获得超额收益。

根据市场对信息反应的不同速度和程度,市场有效性可以分为以下三种类型:

  1. 弱势有效市场(Weak Form Efficiency) 在这种市场中,所有历史价格信息(如交易量、价格趋势)已被市场价格完全吸收。市场价格变动是随机的,无法通过历史数据预测未来价格走势。

    • 市场表现:市场价格波动是随机的,且任何关于市场的技术性预测都无法比随机选择更有效。

    • 实际例子:股票市场中的某些中小公司可能表现为弱势有效市场,短期内难以通过技术分析方法捕捉到价格波动,但通过基本面分析,仍然可以发现其内在价值和增长潜力。

  2. 半强势有效市场(Semi-Strong Form Efficiency) 在半强势有效市场中,所有公开信息(如公司公告、财报等)都会迅速被市场价格反映出来。公开信息的影响几乎立即反映在价格中。

    • 市场表现:公开信息的影响几乎立即反映到市场价格中,任何投资者都难以通过分析公开信息获得比市场平均水平更好的回报。

    • 实际例子:股票市场上的大型公司,如苹果、微软等,其公开的财报、新闻发布等信息几乎立即被市场消化,技术分析和基本面分析的价值相对较低。

  3. 强势有效市场(Strong Form Efficiency) 在强势有效市场中,不仅公开信息,甚至内幕信息(如未公开的公司信息)也已被市场价格充分反映。信息完全透明,所有市场参与者平等。

    • 市场表现:市场价格永远是“正确的”,任何形式的分析(包括内幕消息)都无法战胜市场。

    • 实际例子:某些非常成熟且信息透明的市场,如某些发达国家的股市(例如美国股市的部分蓝筹股市场),理论上可以被视为强势有效市场。即使是拥有内幕消息的投资者,也无法通过这些信息获得超额回报。

在不同的有效性等级下,两种分析方法可能失效:

  • 弱势有效市场:技术分析失效,基本面分析有效。

  • 半强势有效市场强势有效市场:基本面分析失效。

在这三类市场中,弱势有效市场是最常见的现实状态,也是我们认为当前币圈整体所处的阶段。

  • 即便是主流币如比特币和以太坊,其价格仍可能受到短期的非理性交易情绪影响;

  • 山寨币、meme 币等市场更是频繁出现错配严重、信息滞后的情况;

  • 在这种背景下,资产价格不总是等于其内在价值,也就为基本面分析提供了发挥空间。

为什么项目研报更适合用基本面分析?

我们倾向于使用基本面分析的理由可以归纳为如下三点:

  1. 在非强势有效市场中,基本面分析具有相对优势

    • 若市场无效率:技术分析和基本面分析均可能有效;

    • 若市场弱势有效:基本面分析仍然有效,而技术分析基本失效。

  2. 基本面分析为投资提供“兜底逻辑”

    • 在项目研报中,它可以帮助我们识别资产的真实价值,避免盲目追涨杀跌。

不过,两者结合会更符合实际市场操作逻辑:

  • 基本面分析用于筛选投资标的,识别“值得研究”的项目;

  • 技术分析用于优化买入、卖出的时间点与节奏。

行业观点:基本面视角如何在周期中带来优势?

Mint Ventures 研究合伙人 Alex XuMint to Be 第32期 中回顾其一轮投资经验时表示:

“这一轮周期中我做得比较正确的,是始终坚持基于基本面进行投资。2023 年坎昆升级后,我观察到以太坊的业务数据(如 Gas 使用量、活跃地址数)明显恶化,因此在早期将仓位从 ETH 转向比特币;对于基本面薄弱的山寨币,则几乎没有参与。”

他的经验说明:基本面不仅是发掘机会的工具,更是规避风险的“底线思维”。

当情绪驱动的市场躁动褪去,只有具备内在价值支撑的资产,才会穿越周期、实现长期回报。而在信息高度碎片化的加密市场,研报的基本任务也正是:帮助我们识别出这些“被错误定价的项目”,并用理性框架重建判断。

本课总结

项目研报是连接认知与投资的桥梁,基本面分析是其核心方法

研报是一种系统性分析投资对象的工具,既服务于投资判断,也帮助我们理解项目、行业与市场背后的逻辑。在加密领域,研报承担着连接链上数据、金融模型与叙事预期的功能,是Web3参与者的重要认知手段。

本课聚焦“项目研报”,原因在于它是行业分析的起点、写作训练的基础、也是实操中最常用的一类形式。我们从三个维度(读者对象、研究对象、内容结构)梳理了研报的分类方式,并结合真实案例,帮助你建立初步的研报识别与模仿能力。

在分析方法方面,我们重点讲解了基本面分析与技术分析的差异,并指出在当前信息错配严重、市场情绪主导的背景下,项目研报更适合采用基本面视角。基本面不仅能挖掘机会,也能帮助我们构建“逆周期思维”,识别那些被错误定价的项目。

课后思考

  1. 研报类型辨识练习 本课介绍了研报的多种分类方式,包括买方与卖方、项目与行业、首次报告与跟踪报告等。请你回顾最近读到的一份加密市场相关研报或分析内容:

    • 它属于哪一类研报(从“面向读者”或“分析对象”角度判断)?你是如何识别出来的?

    • 如果要向他人推荐这篇研报,你认为它的亮点是什么?有什么内容可以借鉴?

  2. 市场有效性与研究策略 加密市场的有效性一直是争议话题,影响着研究者的方法选择。请结合你的观察思考:

    • 当前加密市场在“无效率 - 弱势有效 - 半强势有效 - 强势有效”的四级分类中,更接近哪一类?为何?

    • 在这样的市场中,哪些分析方法(如信息挖掘、链上行为分析、叙事跟踪)更容易帮助你发现价值洼地?

  3. “打败市场”是否可能? 有人说:“市场不可战胜”,也有人认为“信息不对称总会带来机会”。你怎么看?

    • 你是否认为投资者可以在加密市场中获得持续的超额收益?

    • 如果可以,成功的关键更多来自于哪些因素?是信息优势、研究能力、技术判断,还是其他?

  4. 投资分析方法回顾 课中对比了基本面分析与技术分析在研报写作中的角色。请你回顾自己的实践经历:

    • 在你平时做判断时,更倾向于哪一种分析方法?使用频率与效果如何?

    • 你认为两种方法分别更适用于加密资产的哪个阶段或场景?

  5. 初识研报写作方向 如果你计划开始撰写研报:

    • 你更想从哪种类型或哪类分析方法入手?为什么?

    • 本课中有哪些内容或案例,给你留下了深刻印象,值得你在未来的写作中借鉴?

内容声明

  1. AI 协助声明 本书部分内容由人工智能工具(如 ChatGPT)协助整理和润色,具体包括:内容草拟、语言优化、结构调整等。所有输出均经作者人工审校,力求表达准确、逻辑清晰。 若您对 AI 参与创作有所顾虑,建议谨慎阅读与参考。

  2. 署名与许可协议 除特别说明外,本书由 Peyton 撰写,隶属于 LYS Lab 研究团队原创发布,收录于项目 Web3-research-handbook(Web3 投研手册)。全文采用 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International(CC BY-NC-ND 4.0) 协议共享。

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    本文原载于《Web3-research-handbook(Web3 投研手册)》,由 Peyton 编写,隶属 LYS Lab,遵循 CC BY-NC-ND 4.0 协议发布。协议链接:https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.zh
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