会多，我估计最多二三十家。”
沈清如想了想：“要不要加一个维度？比如‘催化剂’——这些公司要走出低谷，需要什么条件？是行业复苏？是新产能投产？还是管理改善？”
“好主意。”陈默在表格右侧又加了一栏，“就叫‘转机关键因素’。”
分工明确了，两人开始工作。
陈默打开电脑，调出他这半年建立的数据库。这个数据库现在包含了A股所有上市公司过去五年的关键财务数据，每天更新。他写了个简单的筛选程序，设置条件：
1. 连续三年净利润为正；
2. 最近一年经营性现金流为正；
3. 资产负债率低于60%；
4. 市盈率低于30倍；
5. 市净率低于3倍。
程序开始运行。屏幕上的进度条缓慢移动，数据在后台被快速比对、筛选。
沈清如则从自己带来的资料袋里，拿出一叠厚厚的文件。“这是我过去半年收集的行业资料，”她说，“按申万一级行业分类，每个行业都有基础数据、政策动态、主要公司概况。”
她翻开第一册——食品饮料行业。“比如这个行业，我们现在知道整体在下跌，但细分领域有差异。白酒受政策影响大，啤酒竞争激烈，但调味品和乳制品相对稳定。而且，区域龙头和全国龙头的抗风险能力也不同。”
陈默一边听着，一边在笔记本上记下要点。他发现沈清如的研究方法很系统：不是碎片化地收集信息，而是建立了完整的行业分析框架。每个行业，她都会梳理出几条关键逻辑线——供需关系、竞争格局、政策影响、技术趋势、消费习惯变化……
这种宏观到微观、自上而下的研究路径，正好弥补了他自下而上、从公司财务入手的局限。
“筛选完了。”陈默看向屏幕。
程序运行结束，筛选结果：187家公司。
从一千多家到187家，第一
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