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对于创业板股票，核心是应对和操作方法，即如同风险投资一样的组合投资。因为目前就要判断哪个企业会发展壮大，客观上超越了人类的认识能力。但传奇经理林奇认为，组合里只要有一个10倍股，那么，组合整体业绩也会优异。
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如何对新技术估值
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魔法棒
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P=E *（P/E）
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市盈率（P/E）就是估值倍数的一种。这一公式展示了无中生有的变化，通过P等于P变化出估值这个放大器。
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如此变化后，说明了投资中最基本的泡沫放大过程：E是企业的盈利，代表的是企业的基本面，是客观的。P/E是投资人给企业的估值，代表的是投资人的认识和认识偏差，是主观的。主观的东西（市盈率）倍乘客观的东西（企业的盈利）后就是股票的价格。
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更进一步，如果企业没有提供业绩，只有梦想（Dream）的话。那么，梦想乘以市梦率后，也是股票的价格：
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P=Dream *（P/Dream）
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市梦率并不是一个玩笑，Twitter的上市就给了市场一份“梦”的故事。事实上，市盈率已经无法表达理论上Twitter值多少钱了。如果用WACC（加权平均资本成本）模型，考虑业务构成、地域分布、财务杠杆的数据，估值网计算出Twitter的“乐观估值是117亿美元，折合约每股21.5美元”。但Twitter开盘价使得一切严谨的数据都成为历史。其近100%的溢价应是研究的对象，那么有了一个开放性问题：是什么在推动“梦”的成长？
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估值是投资中最神奇的部分，这是个充满魔力的东西。利用反证法可以很容易地看出，估值肯定不完全是科学。因为如果估值完全是科学，那么数学家和会计师就会是最富有的人士。而现实中，大多数数学家和会计师终其一生，也积累不起富可敌国的财富。
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另外，投资大师们知道估值也就是给出一个大概范围，并不会有什么精确的数字。格雷厄姆和大卫·多德在《证券分析》一书中，关于价值范围，是这样写的：
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要点是：证券分析并不追求判断给定证券的内在价值。只需要确定价值足够就可以了——例如为支持某债券或者为购买某股票提供依据——要不然该价值就明显高于或低于市场价格了。为此目的，一个不确定且近似的内在价值衡量方法就可能够用了。
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公司估值的复杂性和可变性
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价值投资的重要人物卡拉曼1991年出版了《安全边际》一书，其中第六章第二节讨论的就是企业估值的复杂性和可变性。所以足见两件事的重要性：一是对不同行业、不同周期、不同阶段的企业估值方法不同；二是对初创期的企业的具体的判断指标也不同。
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首先看区别对待的重要性。共同基金的共同偶像、富达基金的传奇基金经理彼得·林奇描述道：“一旦我确定了某一特定行业中的一家公司相对于同行其他公司而言规模是大是小之后，接下来我就要确定这家公司属于6种公司基本类型中的哪一种类型：缓慢增长型、稳定增长型、周期型、困境反转型、隐蔽资产型、快速增长型。划分股票种类的方法几乎和股票经纪人的数量一样，非常之多，但是我已经发现这6个基本类型完全可以涵盖投资者进行的所有有效分类（见表5-1）。”
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表5–1 彼得·林奇的6种公司基本类型
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类型 特点与应对方法 缓慢增长型 一般增长速度与GDP增速相当。这类股票在中国不是特别多，只要观察利润的3~5年增长率，如果保持10％左右的增长速度，那基本上属于缓慢增长型公司股票。缓慢增长型公司的另一个确定的特点是定期慷慨地支付股息 稳定增长型 一般是较大型企业，每年能保持20％左右的增长速度，不会随着经济周期大起大落，这类股票在经济衰退或者经济低迷时期总能为投资组合提供很好的保护作用 周期型 销售收入和盈利以一种并非完全可以准确预测却相当有规律的方式不断上涨和下跌。在周期型行业中，公司发展过程是扩张、收缩、再扩张、再收缩，如此不断循环往复。对于这类股票，时机选择最为关键 困境反转型 已经受到严重打击而一蹶不振，并且几乎要申请破产保护 隐蔽资产型 任何一家拥有你注意到了而基金经理们却没有注意到的非同一般的价值资产的公司。一旦清楚了解了公司隐蔽资产的真正价值，所要做的只是耐心等待 快速增长型 规模小、新成立不久、成长性强、年平均增长率能达到50％以上（在中国）。如果你能够明智地选择，你就会从中发现能够上涨10~40倍，甚至200倍的大牛股。投资快速增长型公司股票的诀窍是弄清楚它们的增长期什么时候会结束，以及为了分享快速增长型公司的增长所付出的买入价格应该是多少 资料来源：彼得·林奇，《战胜华尔街（珍藏版）》，机械工业出版社，2010年4月
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简单的划分多数人能做到，但彼得·林奇的伟大在于，他清醒地知道动态的重要性：“当然，一个公司不可能永远属于某一种固定类型，因为公司的增长率不可能永远保持固定不变。因此，既然公司不可能永远属于某一种固定类型，那么，用同一种估值方法对全部公司估值，或用同一种方法对不同生命阶段的公司估值，在方法论上都有问题。”（可能多数投资者还没有这样的分析问题的框架。）
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估值的灵感
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第二个问题，对于萌芽和创业初期的企业，其历史和当前的财务数据并没有太大意义，也很少有可比公司存在。这个问题其实在上一次网络股泡沫时期已经有讨论。当前，在大数据时代，更多新问题出现了，例如，如何评估企业的数据能力？如何区分企业的内部数据、外部数据、线上数据、线下数据？如何评估企业搜集、整理、分析和运用数据的能力？
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“美国十大顶级商学院教授”之一的达莫达兰在1999年年底，也就是互联网泡沫时期，灵感闪现：
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传统的估值模型似乎不能解决当时技术类公司（特别是新技术）的天价股估值问题。
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面对估值难点，分析师放弃传统估值方法，却陷入一些误区，即使用各种新技术和讲故事的方式，为所估价格做说辞和搪塞。
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达莫达兰逐渐意识到，一旦分析师遭遇困境，无法用传统模型和方法对公司进行估值时，就容易陷入某种误区，为此，2010年，达莫达兰更新了评估方法（见表5–2）。
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