在制造业中，品质控制是企业管理能力的体现，尤其在医药行业中，由于产品直接对人体产生影响，质量管理为重中之重。

为了严格控制质量安全，医药行业统一使用GXP规范，GXP是Good Xpractice——良好X标准的缩写，例如GMP是控制药品生产质量控制的标准，GCP是临床试验的质量标准。

在实际操作中为了更好的控制和溯源质量，每一道程序都会产生大量的文件，用于记录和监督每一个关键步骤，并且该方式也支持第三方机构稽查溯源，寻找潜在的风险。

相比较而言，投资研究和制造业最大的区别在于投资是一个动态发展的过程，公司是其中主要的组成主体，它是一个没有明显定式的过程，我们不可能制定出一套完整的条条框框来规范每一个动作。

但二者也有共同点，即投资研究和制造业其实都讲究一个“良品率”，这实际上是一个质量控制的过程，将该过程拆分到细节来看可衍生为对投资组合业绩的归因分析，对公司研究的持续跟踪，对应到质量规范中就是的稽查和溯源两块内容。

在GXP规范中，过程都是通过数据记录，文件记录来溯源，从这个角度来说投资组合归因分析就和这点很类似，组合业绩归因主要是研究基金经理创造的超额alpha来自于哪里，比如行业、公司、时机等等，因为这块数据交易所或者券商都会留下数据，只要拿到这块数据就能做好分析。

遗憾的是，在公司研究的持续跟踪这块就没有如此细致的数据了，研究员每天都会面对市场上大量的数据，如何处理数据、如何记录数据、如何后续跟踪溯源是三个比较主要的问题。其中，处理数据涉及到研究员的经验判断，比较主观。我们主要讨论后面的记录数据和跟踪这块。

公司研究的数据主要包括内部事件跟踪、财报跟踪、外部事件驱动跟踪、买方/卖方报告、电话会议等。我们需要用一个文档将上述事件通过时间线排序，并将相关事件进行关联，形成一个交叉引用的链接文档，就像是一个Wikipedia的词条。

这样做的好处在于可以交叉验证及跟踪，比如验证卖方预测是否正确、公司管理层判断是否正确、有无夸大其词、自己研究的判断是否出错等等，如果出现不一致的情况可以溯源，看看到底是那一块出现了问题，方便下次不再犯同样的错误，并加深对公司行业的理解。

同样，由于每个公司都存在词条和事件记录，理论上来说不同公司的事件可以相互关联进行分析。例如塑化剂事件和八项规定对不同白酒公司的影响。

每个公司对事件的分析和后续处理有无异同，管理层对突发事件处理思路，后续战略调整会是如何，外部的影响驱动是否会发生改变等。通过这些交叉研究我们可以更好地穿透一家公司，对选股做出一些参考意见。

在具体的操作过程中我们可以用笔记软件例如OneNote来实现，或者用在线笔记软件Notion来实现，WIKI类一些库操作比较繁琐不太推荐，当然最好是能有一套定制化的投研管理系统方便纵深管理。

俗话说温故而知新，可以为师矣，研究过程中数据资料的整理和溯源是值得关注的，持续跟踪是发现伟大公司的必要条件，磨刀不误砍柴工，投资中的质量控制（Good Investment Practice）必然会让我们享受到时间的长期价值。

（文/丰熙投资 刘方楠）