且相对稳定）、有息负债规模。在熊市中，高杠杆是毒药，现金流是血液。
经过这轮快速过滤，名单缩减至二十余只。这二十余只，构成了“初筛沙盘”。
第三步：启动“极端赔率模型”与“相对强度分析”双重过滤。
这是“淘金”的核心步骤，需要投入大量时间进行计算和观察。
• 极端赔率计算： 对这二十余只标的，逐一进行初步的“V_bad”和“V_normal”估算。
◦ V_bad（最坏价值）： 他采取极度保守的假设。对于水务公司，假设水价十年不涨，成本上升侵蚀利润，但公司资产（水厂、管网、土地使用权）在破产清算时仍能按大幅打折后的价值变现。对于高速公路，假设车流量下滑，但收费权在特许经营期内仍有残值，沿线土地有储备价值。他尽可能寻找公司净资产中“硬资产”（土地、厂房、设备、特许经营权）的比例，并给予极低的清算折扣率。计算出的是一个“几乎不可能再低”的价值底线。
◦ V_normal（正常价值）： 基于当前（已很低的）盈利水平，给予一个极低的永续增长率（如0-1%），用相对保守的折现率计算其未来自由现金流的现值。或者，采用行业历史平均市盈率/市净率的下沿进行估算。
◦ 赔率计算： 对比当前市价（P）与V_bad、V_normal。只有当（V_normal - P） / (P - V_bad) 的比值足够大（例如大于4），且P接近甚至低于V_bad时，才认为赔率“显著有利”，进入下一轮筛选。许多看似便宜的股票，在严格保守的V_bad估算下，赔率并不吸引人，因为其资产质量或业务模式在极端情况下价值会大幅缩水。
• 相对强度分析： 在计算赔率的同时，他观察这些标的在近期“瀑布暴跌”及后续阴跌中的价格表现。制作简单的相对强度曲线（个股价格/大盘指数）。他寻找那些：
◦ 在暴跌中跌幅显著小于大盘和同行业的。
◦ 在阴跌中，价格不再创新低，甚至开始构筑狭窄的震荡平台。
◦ 成交量极度萎缩，但下跌时量能更小，偶尔出现抵抗性买盘。
◦ 盘口挂单显示，在关键低位有相对“厚重”（相对于该股自身流动性而言）的买盘支撑，且被消耗后能缓慢回补。
第四步：深度研究“入围”标的。
经过双重过滤，最终只有五只标的进入“深度研究”名单。除了原有的“石头A”（城市供水）和“石头B”（地区高速），新增了三只：
• 石头C： 某二三线城市的区域性燃气公司，业务垄断，现金流稳定，资产厚实（管网、储气设施）。
• 石头D： 一家经营成熟港口的码头运营商，业务虽周期性，但资产（泊位、土地）价值明确，折旧充分。
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