“老贝，你这研究的细致程度，快赶上卖方研究员了！”唐磊感叹，“不，比很多卖方研究员还细！他们很多时候是追热点、写报告，你是真的在‘理解’这家生意。”
“研究员覆盖很多公司，我们只聚焦少数几家。”贝西克说，“我们的优势就是可以更深入、更持续。投资的本质是认知的变现。你对一家公司的理解，必须比市场上大多数人更深，才能发现他们没发现的价值，或者规避他们没察觉的风险。这就是‘认知差’的来源。”
“认知差决定赔率空间。”唐磊想起大学笔记上那句话。
“对。”贝西克点头，“深度研究的目的，就是创造这种认知差。当你看懂了行业的大趋势，看懂了公司的核心竞争力、管理层的执行力和未来的成长路径，而市场因为短期的噪音、偏见或无知，没有充分认识到这一点时，赔率就出现了。你的研究越深，认知差可能越大，潜在赔率就越高。当然，你也可能看错，所以需要风险控制。”
他们接着整理出了贝西克在不同时间点，对XXX科技估值模型的迭代版本。从最初简单的市盈率（P/E）对比，到更精细的市销率（P/S）结合盈利预测，再到尝试搭建更复杂的、考虑研发资本化、潜在市场规模（TAM）和长期利润率的模型。每一个模型都伴随着大量的假设和敏感性分析，旁边标注着各种“如果……那么……”的情景推演。
“这个模型，是你决定重仓买入前做的吧？”唐磊指着一个相对复杂的Excel表格打印稿，上面有贝西克手写的各种调整参数和结论。
“是的。”贝西克回忆道，“那是经过近一年跟踪研究后，公司发布了具有里程碑意义的新一代产品，性能参数超出市场预期，同时拿到了一个重要客户的designwin（设计中标）。我当时更新了模型，上调了未来增长预期，并评估了各种情景下的估值区间。最终得出的结论是，即使按照比较保守的假设，公司的内在价值也显著高于当时市值，赔率非常有吸引力。而且，经过持续跟踪，我对公司管理层的执行力和技术路径的信心也增强了。于是，在那个时间段，进行了集中加仓。”
“这就是你常说的，‘逻辑、估值、赔率、仓位’四者共振？”唐磊问。
“可以这么理解。”贝西克说，“逻辑是基础（公司好不好，行业趋势对不对）