调整任意参数后，地址栏会同步更新——把链接发给别人，他打开看到的就是你调好的假设。
| 利润增速 ↓ ／ 期末 PE → | 52.5x | 36.8x | 21.0x | 17.8x | 15.8x |
|---|---|---|---|---|---|
| +25% | +54.5% | +44.1% | +29.1% | +25.0% | +22.1% |
| +15% | +42.4% | +32.8% | +19.0% | +15.2% | +12.6% |
| +8% | +33.9% | +24.9% | +11.9% | +8.4% | +5.9% |
| +3% | +27.8% | +19.2% | +6.9% | +3.5% | +1.1% |
| -5% | +18.1% | +10.2% | -1.2% | -4.4% | -6.5% |
| -15% | +6.0% | -1.1% | -11.3% | -14.1% | -16.1% |
| 来源 | 年化贡献 | 占比 |
|---|---|---|
| 估值变动 | +22.9% | 103% |
| 盈利增长 | -0.7% | -3% |
| 回购效应 | +0.1% | 0% |
矩阵的每一格回答同一个问题：如果利润按这一行的速度增长、而 5 年后市场愿意给这一列的估值，年化回报是多少。 它是一个恒等式的展开，不是预测。
表内数字是复合年化回报，不是累计回报，且已包含股息与 回购的贡献。把鼠标停在任意一格，可以看到对应的累计回报与期末股价。
最值得试的是股价调整滑块。把价格调低 25%，对回报的改善通常大于把利润 增速提高 50%——你唯一能确定知道的变量，影响力大于所有你只能猜的变量。
注意矩阵的四个角是自相矛盾的：一家 5 年后仍以 12% 增长的公司，市场不会只给它最低那一列的估值。 真实可能性集中在一条对角带上，而非均匀铺满网格。