（一）消费行业趋势判断能力：政策与市场的双重洞察
吴老师始终将 “政策解读 + 市场调研” 作为消费行业趋势判断的核心方法，建立了 “政策导向→需求变化→行业数据→企业动态” 的四维分析模型。在政策解读方面，吴老师密切跟踪国家发改委、商务部、工信部等部门发布的促消费政策，提前预判政策对消费领域的影响 —— 例如，在《绿色消费实施方案》出台前，吴老师通过分析 “双碳” 目标与绿色消费的关联，预判新能源汽车、绿色家电将成为核心赛道，并提前提示投资者布局；在政策落地后，吴老师进一步拆解政策细则，判断不同企业的受益程度，筛选出政策红利最大的标的。
在市场调研方面，吴老师团队定期开展消费者调研、渠道调研与企业调研，获取一手市场数据。例如，在研究银发经济消费时，团队通过对全国 20 个城市的老年群体进行问卷调查，发现 “居家养老服务”“适老化产品” 的需求满意度不足 50%，判断该领域存在巨大增长空间；同时，通过走访养老服务企业，了解行业竞争格局与企业竞争力，为标的筛选提供依据。吴老师指出：“消费行业的趋势判断不能仅依赖宏观数据，更要深入市场一线，理解消费者真实需求与企业经营状况，才能做出精准判断。”
（二）消费标的筛选能力：从 “赛道” 到 “个股” 的精准落地
在消费行业趋势判断的基础上，吴老师通过建立 “赛道景气度 + 企业竞争力 + 估值安全性” 的三维筛选模型，将万亿级领域与千亿级热点的机遇精准落地到具体标的。以健康消费领域为例，吴老师团队先筛选出 “家用医疗器械、健康食品、医美健康” 三个高景气赛道，再通过以下指标筛选标的：
赛道景气度指标：如家用医疗器械的市场渗透率、健康食品的复购率、医美的用户增长率，确保标的所处赛道具备高增长潜力；
企业竞争力指标：如研发投入占比、品牌知名度、渠道覆盖广度、毛利率水平，选择具备核心壁垒的龙头企业 —— 例如，在健康食品赛道，优先选择研发投入占比超 5%、品牌市占率超 10% 的企业；
估值安全性指标：如 PE（TTM）分位数、PEG（市盈率相对盈利增长比率），选择估值处于近 3 年低位、PEG 小于 1 的标的，确保投资安全边际。
在 2023 - 2024 年的消费行情中，吴老师通过这一模型筛选出的某家用医疗器械企业，股价涨幅达 85%，远超板块平均涨幅的 40%；某绿色家电企业，同期涨幅达 68%，跑赢行业平均水平的 25%。吴老师强调：“消费标的筛选需兼顾‘成长性’与‘安全性’，既要选择处于高景气赛道的企业，也要避免盲目追高估值过高的标的，只有‘成长与估值匹配’的标的，才能在长期投资中实现稳健收益。”
