🇺🇸昨晚花了一小时看完高盛刚出的研究报告，讲的是泡泡玛特旗下的LaBubu盲盒为什么能火到全球，同时也分析了背后可能面临的监管风险。表面看起来像是给消费品投行客户写的行业分析，但我觉得这份报告对我们这些准备US Quant求职的同学，其实特别值得一看。
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为什么这么说？因为它不只是讲故事，还在背后搭了非常系统的金融建模框架。比如在报告的第6页到第7页，高盛就设定了几个情景变量：如果未来盲盒销量因为监管收紧而下降5%、10%、15%，那对公司营收、利润、估值会有什么影响？
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✅他们把这些变量分别带入模型，并且细化到了不同市场（中国 vs 海外）、不同产品线（主力系列 vs 衍生款）。这其实就是一种经典的“敏感性分析”建模思路——我们在Quant research、投行建模甚至对冲基金的fundamental quant岗里都能看到这种结构。
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我当时看完最大的感触是：建模不是在写数学公式，而是在讲一个用变量逻辑组织起来的“因果故事”。如果你能在本科阶段或实习期间，把这种“假设→变量→影响”一整套框架做出来，无论是用Excel、Python还是R，都绝对是简历上的亮点。
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还有一点特别有意思。高盛在这份报告里，其实并没有只停留在数字层面。他们还结合了用户行为变化、海外市场热度、Google Trends 舆情、甚至是明星代言等非结构化数据，去讨论这些“情绪变量”对市场扩张的影响。这在传统投行报告里其实不多见，但对于我们想做TMT/消费品方向quant项目的同学来说，非常有启发。
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✅比如，我们怎么把“一个玩具品牌突然在TikTok爆火”转化为可建模的数据？这些就是我们在设计情绪因子、用户偏好模型、甚至ESG评分时需要考虑的问题。报告中的这种视角，某种程度上就是在展示“如何把质化的信息转化为量化变量”，这恰恰是quant建模很核心的能力。
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所以，如果你最近在做quant项目，或者想找点真实世界的参考材料来提升自己的建模思路，不妨读读这份高盛报告（哪怕只是阅读结构和框架），你会发现，它的可迁移性比你想象得大得多。
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篇幅有限，戳👉【GP】
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✅他们把这些变量分别带入模型，并且细化到了不同市场（中国 vs 海外）、不同产品线（主力系列 vs 衍生款）。这其实就是一种经典的“敏感性分析”建模思路——我们在Quant research、投行建模甚至对冲基金的fundamental quant岗里都能看到这种结构。
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我当时看完最大的感触是：建模不是在写数学公式，而是在讲一个用变量逻辑组织起来的“因果故事”。如果你能在本科阶段或实习期间，把这种“假设→变量→影响”一整套框架做出来，无论是用Excel、Python还是R，都绝对是简历上的亮点。
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还有一点特别有意思。高盛在这份报告里，其实并没有只停留在数字层面。他们还结合了用户行为变化、海外市场热度、Google Trends 舆情、甚至是明星代言等非结构化数据，去讨论这些“情绪变量”对市场扩张的影响。这在传统投行报告里其实不多见，但对于我们想做TMT/消费品方向quant项目的同学来说，非常有启发。
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✅比如，我们怎么把“一个玩具品牌突然在TikTok爆火”转化为可建模的数据？这些就是我们在设计情绪因子、用户偏好模型、甚至ESG评分时需要考虑的问题。报告中的这种视角，某种程度上就是在展示“如何把质化的信息转化为量化变量”，这恰恰是quant建模很核心的能力。
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