在此首先说明是如何构建上市公司业绩增速预期差。季报及半年报采用财报 公布后万得分析师一致预期的变动情况来衡量上市公司业绩是否出现超预期，年 报则直接使用万得分析师一致预期和财报公布值进行比较，由此可以得到业绩现 实锚定和主观预期之间的预期差。
市场对不同财报季的业绩超预期个股有着不同的反映力度，以 样本个股相对万得全 A 指数获得超额收益的概率为胜率，2010 年至今一季报业 绩超预期个股的胜率均值显著高于其他报告期。和其他报告期胜率自财报发布 7 天后持续衰减不同，一季报中业绩超预期个股的胜在财报发布后的 7-21 天逐渐上升后才转为衰减，并且在财报发布后 30 天和 60 天依然能保持 51.4%和 49.5% 的胜率。因此在所有财报季中，一季报业绩是最适合采用自下而上视角中“业绩 预期差”策略的。 相较之下 A 股市场对年报超预期的反映最为平淡，是 4 个财报季中业绩超预 期胜率最低的。而 A 股市场对年报不及预期的惩罚又相当严厉，年报不及预期的 胜率同样是 4 个财报季中最低的。这也就意味着 A 股对于年报更倾向于定价业绩 利空而不定价业绩利好。
一季报较其他财报季对业绩超预期给予更多股价上的正向反馈。 2010 年至今各财报季中个股业绩公布后其相对万得全 A 指数超额收益的均值， 显然一季报中的业绩超预期个股在各报告季中是最能够持续获得超额收益的。一 季报中的业绩超预期个股在财报公布后 30 天的超额收益均值为 1.9%，并在公布 后 60 天上升至 2.8%，体现了 A 股市场对业绩超预期定价的持续性。
一季报买业绩超预期的胜率优势在 2010 年至今的多数年份都成立。在更能代表市场对业绩超预期中长期定价的财报发布后 30 天和 60 天时 间截面上，根据 2010 年至今的时间样本，一季报均是“业绩预期差”策略最行 之有效的财报季，在 30 天时间截面上一季报有 60%的概率是当年业绩超预期个 股胜率最高的报告季。
在相对收益视角下，“业绩预期差”策略在一季报同样在 2010 年以来的多数年份中较其他财报期有着明显优势。并且“业绩预期差”策略在一季报公布后的可行窗口也要明显长于其他财报季，一季报业绩超预期个股的预期 相对收益在 30 天截面为 1.9%，而在 60 天截面为 2.8%，相比之下其他 3 个财报 季在两个时间截面上并没有明显差距，中报季分别为 0.08%和 0.09%，三季报均 为 1.3%，年报季分别为 1.0%和 1.4%。
综上所述，可以得到 A 股市场对上市公司业绩的定价逻辑：①根据“业绩预 期差”的分类方法，A 股市场确实会对上市公司业绩的“超预期”给予股价上的 正面反馈；②一季报是 4 个财报季中最“看重业绩”的，给予业绩超预期个股最 大的胜率和赔率，而年报则对超预期反应平淡，对不及预期给予最严厉的惩罚。 但根据 2010 年以来的历史数据，一季报买业绩超预期的胜率峰值（在财报 公布后的 21 天）也仅有 52.4%，对应的同一时间截面相对收益期望为 1.6%。单 纯“业绩超预期”的胜率和赔率显然不支持其作为一个可行的“自下而上”组合 构建策略指导投资，因此在接下来将基于“业绩预期差”这一出发点进行增强。
2.1 哪些行业在定价时更看重业绩超预期？
A 股市场在面对不同行业时会对个股一季报业绩超预期给出不同的反馈，A 股市场对消费类行业（食品饮料、家用电器、商贸零售）和交易景气逻辑的成长行业（电子、医药生物、电力设备、国防军工）的胜率要显著优于地产链和 金融行业。
但 A 股市场对行业业绩超预期定价的偏好并不是一成不变的，2010-2024 年一季度中胜率最高 5 个申万一级行业历年的 30 天截面胜率，其中 食品饮料作为全样本时长中胜率最高的行业却自 2021 年后胜率表现不及整体样 本。自 2021 年以来一季度业绩超预期个股胜率出现明显的 5 个行业，煤炭、基础化工和公用事业是典型的周期性行业，而汽车和国防军工更偏向 成长。从胜率角度出发，申万一级行业中在 2024 年一季报后较易因个股业绩超 预期获得超额收益的或仍是交易行业景气的成长类行业（电子、电力设备、国防 军工）和部分上游周期品（公用事业、基础化工）。
相对收益方面，A 股市场对一季报业绩超预期个股的定价基本遵循“成长>消 费>周期>金融”的规律。各申万一级行业中一季报业绩超预期个股相对万得全 A 指数的超额收益，和前文中所提到的胜率排名相比成长类行业 有明显提升，这也就意味着这部分行业虽然胜率较低，但获得高超额收益的可能 性更大。同时也可见公用事业、石油石化等周期行业的排名下降，这反映了周期 类行业个股因业绩超预期得到的超额收益相对有限。
从 30 天截面相对收益的时间序列数据来看，近年来高胜率行业的相对收益 期望值均有所收敛，其中家用电器和煤炭尚处在比较合意的区间。由于 A 股未来再重演 2021 年 12 月开始的长期单边熊市的可能性不大，因此认为 A 股市场给予 的业绩超预期溢价将会回升，各行业由业绩超预期带来的个股相对收益或终向历 史均值水平回归。
2.2 A 股定价一季报时如何在增速和超预期幅度间做取舍？
除了行业间差异之外，A 股具体如何对业绩超预期定价也是一个值得探讨的 问题，即市场将如何在不同增速和不同超预期幅度之间做取舍？是业绩超预期的 幅度越大越好，还是对不同的增速区间有着不同的定价方式？ 此时容易想到的增强方式是以业绩增速预期高低和超预期幅度来做聚类，以 此找到预期相对收益最高的簇。2010-2024 年一季度有万得一致 预期个股在一季报公布前净利增速预期（横轴）、一季报公布后的净利增速预期 调整幅度（纵轴）和 30 天时间截面相对收益(红高绿低)。
这条绿色柯伊伯带证实了“利好兑现是利空”这一投资者行为现象在 A 股中 的存在。某些程度的业绩超预期在 A 股投资眼中是利空的原因一方面或是业绩增 速提供了现实锚点导致代表投资预期的股价向下修正，另一方面或是投资者处于 业绩增速在单季度透支的担忧，当下的高增速会成为未来的高基数。通过拟合数 据，可以得到“绿色柯伊伯带”的具体数学表达式，在 30 天和 60 天的时间截面上“绿色柯伊伯带”均可有效将第一象限（一季报公布前净利增速 预期为正，且一季报公布后净利增速遭上调）中期望相对收益的正负区域进行分 割。将“绿色柯伊伯带”上边界上方的区域定位区域 I，“绿色柯伊伯带”为区域 II，“绿色柯伊伯带”下边界至性价比线为区域 III。
在 30 天时间截面中，区域 II 中业绩超预期个股的胜率期望为 51.0%，相对 收益期望为 2.24%；区域 I 业绩超预期个股的胜率期望为 52.5%，相对收益期望 为2.61%；区域III业绩超预期个股的胜率期望为53.6%，相对收益期望为2.94%。
在 60 天时间截面中，区域 I 中业绩超预期个股的胜率期望为 48.5%，相对 收益期望为 3.42%；区域 II 业绩超预期个股的胜率期望为 48.7%，相对收益期望 为4.42%；区域III业绩超预期个股的胜率期望为50.1%，相对收益期望为3.60%。
从长时间样本的统计数据来看，无论是在 30 天还是 60 天时间截面上，“绿 色柯伊伯带”中的个股样本在胜率和相对收益方面均是 3 个区间中最低的。在 30 天时间截面上，位于性价比线（中枢曲线-2std）和“绿色柯伊伯带”下边界（中 枢曲线-1std）之间的个股胜率和相对收益均是最优。在 60 天时间截面上，“绿 色柯伊伯带”上方的样本相对收益较高而胜率较低，“绿色柯伊伯带”下方的样 本相对收益较低而胜率较高，实际变成了“风险—收益”之间的取舍。 从时间序列来看，自 2016 年以来不管是 30 天还是 60 天胜率均未在出现过 区域 II 取胜的年份，虽然具体是区域 I 还是区域 III 占优并没有稳定规律可循， 但区域 II 基本可以被认定为是严格更劣的那一个选项。在相对收益的时间序列 上有着同样的倾向，自 2016 年以来区域 II 的相对收益基本为更劣的那一个选项。 在 2018-2022 年的一季报行情中区域 I 更优，而在进入单边下跌之后是区 域 III 更优，这或暗示着 A 股在不同趋势中有着不同偏好，在由业绩和景气作为 核心驱动因素的核心资产牛市中代表着“可持续超预期”的区域 III 占优，而在 弱势市场中 A 股显然更喜欢代表着绝对超预期的区域 I。
2.3 如何构建可行的业绩超预期策略组合？
在上文中讨论了 A 股对不同行业和不同业绩增速在个股业绩超预期定价上 的差异，前文中采用的两种聚类方式胜率和赔率均不稳定，显然无法成为一种构 建投资组合的自下而上策略。因此在此将行业偏好和业绩超预期反应机制二者结 合起来制定针对 5 月的业绩超预期策略。 2020-2024 年此业绩超预期策略在历年 5 月相对万得全 A 指 数的走势，可见除 2024 年外均较万得全 A 指数获得了超额收益。即使是相对跑 输的 2024 年，5 月的相对收益为-0.77%，并没有出现大幅低于市场的情况。因此 认为“行业偏好+业绩超预期反应机制”的混合策略在一般市场环境下是可行的。
3.1 2025 年一季报差强人意，仍缺乏业绩验证的主线机会
就 2025 年一季报而言，个股业绩预期层面尚未出现明显好转的迹象。尽管在 2025 年一季报中万得全 A 和万得全 A（除金融、石油石化）的净 利增速均同比转正，但个股预期变化显示 2025 年的一季报中仍然 缺乏惊喜，2025 年一季报个股业绩超预期占比为 21.78%虽然较 2024 年一季报的 低位有所回升，但远低于 2010 年以来的历史中枢水平。
行业层面 2025 年一季报仍缺乏业绩验证的主线机会。所有申 万一级行业在 2025 年一季报中业绩预期下调比率均高于上调比率，较 2024 年三 季报边际转差，这也就意味着 5 月如果要寻找行业层面的β机会更多需要从叙事 逻辑和政策预期的角度出发，从业绩上或难以找到支撑。
申万二级行业方面仍有一些亮点可循，部分行业在 A 股整体 业绩不及预期的情况下仍能够做到行业内部的业绩预期上调比例大于等于下调 比例。但这些二级行业分布较为分散，无法为 A 股在 5 月提供一条基于业绩验证 的叙事主线。
3.2 2025 年一季度个股业绩超预期组合
在行业层面缺乏业绩指引的主线机会时，更应该重视自下而上的个股α机会。 基于“行业偏好+业绩超预期反应机制”的混合策略构建了 2025 年一季度个股业绩超预期组合，以致力于在 5 月中获取来自个股α的超额收益。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
