业绩覆盖度与单季真实增速分析 [page::5][page::6]

• 2022年报及2023年一季报披露覆盖度不足，采用业绩预告结合填充提高覆盖，提升行业成长性测算准确度。

- 一级、二级、三级行业填充后覆盖度分别达73.22%、69.50%、60.80%。[page::5]

• 单季度净利润同比分析基于整体法与市值加权法，后者剔除小市值及异常值影响，增强行业数据稳健性。[page::6][page::7][page::8]

行业净利润同比变动与筹码拥挤透支惩罚项 [page::9][page::10][page::13]

| 行业 | 罚分项表现 | 历史估值分位数及筹码占比 |
| ---------------- | -------------------------------------- | -------------------------------------------------- |
| 电力设备新能源 | 真实增速高，罚分项低 | 估值与持仓占比均较低，成长透支风险小 |
| 天然资源类 | 罚分项显著，成长空间有限 | 部分高估值行业存在机构持仓过度集中可能透支弹性 |
| TMT科技术行业 | 部分领域成长已透支，部分细分足够分化 | 相关二三级行业内部呈现预期分歧，机构持仓差异明显 |

• 通过公募基金持仓占比与历史分位数乘积构建罚分项，惩罚拥挤过度带来的成长透支风险。

- 修正后的“真实增速”更精确反映行业投资弹性，避免拥挤行业虚假高成长误导投资判断。[page::9][page::10][page::13]

景气预期因子构建及短周期因子优势 [page::13][page::14][page::15][page::16]

• 构建多维度分析师预期小因子（包含盈利、ROE、评级、目标价等），通过因子复合提升景气预期预测能力。

- 短周期因子（4-6周回看）对市场“赔率”行情更敏感，适合2022年起“三重反转”宏观环境。

• 短周期因子在捕捉反弹底部和板块轮动中表现优异，区别于长期趋势关注的长周期因子。[page::14][page::15][page::16]

现实与预期维度四象限行业分类与行情表现 [page::17][page::18][page::19][page::20][page::21]

• 结合真实增速和景气预期构建四象限模型：强预期强现实、强预期弱现实、弱预期强现实、弱预期弱现实。

- 2023年3月行情主要集中于“强预期弱现实”象限，涨幅最高达1.7785%。

• 4月后市场逐步修正，向“强预期强现实”及“弱预期强现实”板块转移，建筑、电子、通信表现较为强势。

- TMT行业细分中，半导体及消费电子表现突出，显示研判层次下沉及行业结构分化。

• 推荐五月重点关注一、四象限中特估国企主线及电子半导体细分，预期“现实”驱动将持续改善市场情绪。[page::18][page::19][page::20][page::21]

量化筹码拥挤透支模型与景气预期因子的综合应用 [page::13][page::17]

• 基于定量仓位数据和估值水平定量刻画行业拥挤程度，作为行业成长性惩罚项纳入真实增速修正。

- 融合短周期动态景气预期因子，提供多维、动态的行业成长预判及轮动操作指引。

• 有效结合“预期”与“现实”两个角度，提升风险管理和行业选择的稳定性和前瞻性。[page::13][page::17]

金融研究报告详尽分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题：《景气领航：从筹码结构和分析师预期变动看行业定价中的“强预期”和“强现实” —鑫量化之十三》

- 作者与分析师：吕思江（S1050522030001）、马晨（S1050522050001）

• 发布机构：华鑫证券研究所

- 发布日期：2023年4月22日

• 研究主题：A股行业定价逻辑的演变，具体分析“行业定价的预期驱动”向“现实驱动”转变，关注筹码结构、分析师预期变动及行业成长性的测算和应用，重点分析“真实单季净利润增速”和短周期景气预期因子。

核心论点和研究目的：

报告旨在探索近年来A股市场行业定价的基本驱动力，挑战“景气投资失效”观点，提出两个关键因素——筹码结构对行业成长性的拥挤透支影响，以及分析师短周期预期变动（“deltaG”）的重要性超过静态增长（“G”）。通过构建惩罚项修正的“真实增速”指标和灵敏的景气预期因子，研究揭示了市场从强“预期”驱动向强“现实”驱动的转变，基于此给出后续投资方向的建议，尤其看好中特估国企主线及半导体电子板块。

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二、逐节深度解读

1. 行业驱动来自何方？预期vs现实

• 问题切入：市场对“景气投资失效”的担忧，核心在于市场高成长板块估值拥挤，且行业增速被透支，上涨弹性不足。

- 挑战传统数据问题：由于2023年Q1财报数据披露不足（仅约280家公司披露业绩预告），单凭公告数据计算行业成长有覆盖度不足的问题。解决方案是采用2022年四季报单季数据结合业绩预告数据填充，提高行业净利润数据覆盖率。

• 拥挤透支：静态高成长行业可能存在机构集中持仓现象，静态增速指标需加拥挤惩罚项修正。

- 预期的角色：“deltaG”（成长性变动）优于静态成长指标，强调增长趋势的变化。在历史研究中结合盈利、ROE、分析师评级和目标价数据，构建了“景气预期”因子，在样本外表现良好。

• 当前结论与建议：以“真实静态增速”代表“现实”，以“景气预期因子”代表“预期”，组合划分行业景气度。2023年起，A股定价逻辑正从“预期”逐渐转向“现实”，建议财报季过后，重点关注“现实”基础扎实的行业，同时维持对TMT和中特估的双主线关注。[page::4]

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2. 现实：基于筹码结构的单季真实增速

• 数据覆盖情况：截至2023年4月，A股约有1760家公司披露2022年年报，280家公司披露2023年一季报业绩预告。但整体正式报告覆盖率不足，限制了行业成长性的有效估计。

- 填充策略：利用2022年四季报单季净利润数据与业绩预告中净利润区间中值填充，提升了行业覆盖度至一级行业超七成，三级行业有效覆盖约六成。

• 数据处理及方法：

- 采用两种计算净利润同比变动的方法：整体法（对行业成分股单季度净利润加总）和市值加权法（对个股的同比净利润变动乘以市值权重后加总），后者减少小市值或异常值的影响。
- 识别数据离群点过多且影响行业数据稳定性，因此采用双曲正切函数（tanh）对数据进行保序压缩，将极端增速值控制在[-1,1]区间，有效抑制异常值影响。

• 结果：

- 两种净利润同比计算法均显示不同行业成长性差异，汽车、电力设备及新能源、农林牧渔等多数行业呈正增长；煤炭、钢铁、传媒等则表现较弱。
- 离群点处理后行业净利润同比分值更加合理，提升了行业成长性排序的稳定性和可靠性。

• 拥挤透支考量：

- 通过历史估值分位数和公募资金持仓占比两种指标来度量行业的拥挤程度。估值分位数存在部分与预期相悖的现象（如资源类板块估值被短期上涨放大），持仓结构则更能反映机构拥挤情况。
- 使用季报重仓持仓和经过Lasso回归得到的公募仓位两个测算口径，结合持仓占比和历史百分位构建拥挤惩罚项，通过Z-score标准化后，扣减于真实增长率，得到调整后“考虑拥挤透支的真实增速”指标。[page::5][page::6][page::7][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13]

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3. 预期：短周期景气预期因子构造及其作用

• 预期因子的构造逻辑：

- 依托分析师对盈利、ROE、目标价、评级等多维度预期的变动，通过因子复合方法构建景气预期因子。
- 方法学层面采用“弱分类器”叠加形成“强分类器”，注重捕捉投资者观点和买卖行为的转变，体现“盘口交易行为”到“真实财报兑现”的逻辑闭环。

• 短周期与长周期因子的区别：

- 短周期因子主要采用30-90天的预期变化，差分法为主，对底部反弹行业更友好。
- 长周期因子观察12-14周以上的稳定预期趋势，更适合“强者恒强”的持久行情。

• 三重反转年背景：

- 市场处于美债利率反转、疫情反转和经济复苏反转叠加影响的宏观拐点。
- 因此，报告强调应加大对短周期预期变动因子的重视，更灵敏捕捉市场切换阶段的景气预期信号。

• 实际效果展示：

- 通过超额收益对比，短周期因子在当前市场环境下的表现优于长周期因子，尤其是在底部反转行情中更具敏感性和时效性。

• 因子组成细节量化：

- 多种分析师预期指标的差分、环比、同比变动被分层纳入，涵盖预期EPS、ROE变动、评级调整、目标价改动等，反映市场不同维度预期情绪和趋势。
- 具体数据来源和计算方式详见报告中表格解读，反映出较高的模型严谨性和数理深度。[page::13][page::14][page::15][page::16]

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4. “现实”与“预期”的四象限行业分类及市场表现

• 理论基础：

- 将行业按照现实增长力（考虑拥挤因素后的真实净利润同比增速）和预期景气因子划分为四个象限：
1. 强预期 + 强现实
2. 强预期 + 弱现实
3. 弱预期 + 弱现实
4. 弱预期 + 强现实

• 具体表现：

- 2023年3月数据显示，市场主题主要聚焦于第二象限（强预期弱现实），该象限整体涨幅高达1.7785%；反观第一和第四象限（强现实板块）表现相对弱势。
- 进入4月，财报季推动第一象限中建筑、电子、通信等“强预期强现实”板块表现回升，第二象限中特别是计算机行业气泡明显缩小；第四象限中资源类和金融等板块气泡扩大，显示市场逐步修正“极端化”行情，重心向现实转移。

• 行业颗粒度更细化分析：

- TMT内部分化突出，二级和三级行业数据指向消费电子、通信设备、半导体设备及相关服务业为分析师重点关注的景气预期方向。
- 各子行业年初至今涨幅与景气预期排行存在“高切低”切换现象，表现为行业内部推荐逐步向实际业绩表现和景气预期靠拢。

• 投资建议：

- 建议五月及后续更关注第一、四象限中“中特估”国企主线（建筑、电力公用事业、石油石化、银行非银、通信）和产业升级中代表性的电子半导体板块。
- 预判“现实增速”作为定价主导的趋势将延续，市场结构和估值分化将更明显。[page::17][page::18][page::19][page::20][page::21]

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5. 风险提示

• 数据源均为公开市场数据，市场环境的重大变化可能导致模型失效。

- 基于历史数据的模型存在未来不可预测风险。

• 历史基金业绩不代表未来表现。

- 报告内部明确指出分析方法和结论需结合宏观及市场实际动态调整，风险不可忽视。[page::1][page::21]

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三、图表深度解读

图表1-3：2022年报及2023年一季报业绩数据覆盖率

• 图表1展示2022年年报和2023一季报两种口径下的公布数量，年报数远高于季报，反映季报披露进度较慢。

- 图表2分析一级行业级覆盖度，2022年报正式覆盖度普遍低于业绩预告覆盖度，说明仅靠年报数据估计成长性会较不完整。

• 图表3画出填补后的2022Q4净利润覆盖度，一级行业有效数据平均达到73.22%，三级行业60.80%，数据完整性与可靠性得到显著提升。

- 说明报告对数据完整性重视和方法上的严谨。[page::5]

图表7-9：净利润同比变动及异常值处理

• 图表7与图表8为整体法和市值加权法计算的一级行业净利润同比变动条形图，两方法趋势一致，显示部分行业极具成长性，部分行业利润缩水显著。

- 图表9反映净利润同比存在大量离群点，极端数值分布广泛（-200%以下和200%以上均有大量数据），这对直接同比分析造成较大噪声。

• 图表10通过tanh函数对极端值进行“压缩”，将极端增长限制在[-1,1]，既保持趋势又降低异常点影响。

- 图表11显示处理后的行业净利润同比评分，更真实反映行业表现，避免因极端个股净利润变化导致整体指标失真。[page::7][page::8][page::9]

图表12-15：估值分位与机构持仓分布

• 图表12呈现各一级行业PE、PB历史分位数，多数传统行业估值分位较低，而部分成长行业（电力设备新能源）估值不算高，估值与成长性错配说明估值单指标对拥挤透支判别存在局限。

- 图表13、15分别展示基于季报重仓股口径和Lasso回归方法测算的一级行业公募持仓占比及历史百分位，深刻反映机构资金对行业喜欢及拥挤程度分布。

• 对比两种持仓测算方法可以增强切实性与鲁棒性。[page::10][page::11][page::12]

图表16-17及19-20：景气预期因子构建细节

• 图表16形象描述分析师预期因子构建过程和投资逻辑，强调公开数据与实际资金流动行为相结合。

- 图表17详细罗列包含的因子维度、数据频率及计算方式，体现模型严谨和多角度捕捉市场预期变动。

• 图表19显示预期因子内差分、环比和同比因子占比差异，短周期更多依赖差分，契合差分法对转折点的敏感。

- 图表20对比长短周期回看期，验证短期因子回看期较短，更适合捕捉阶段性行情变动。[page::13][page::14][page::15][page::16]

图表21-24：现实增速与拥挤透支罚分、四象限定位

• 图表21展示28个一级行业的真实增速和拥挤罚分数据，存在明显负相关，拥挤度高行业需在判断成长时作修正。

- 图表22对比罚分前后的行业真实增速排序，罚分后数据更合理反映真实成长潜力。

• 图表23-24分别绘制以真实增速（现实）和景气预期（预期）划分的四象限行业分布，结合3月及4月行情表现作尺寸气泡涨跌幅表征，体现市场阶段特征。

- 清晰看到市场在三月偏好强预期弱现实行业，四月开始“现实”因素权重上升，市场定价逻辑动态转变过程。[page::17][page::18][page::19][page::20]

图表25-28：TMT行业内部分化与细分预期排行

• 在二级和三级行业层面，TMT类行业细分更多集中于消费电子、通信设备、半导体及相关细分行业，显示分析师密集挖掘细分方向。

- 各细分行业YTD涨跌幅和预期排序显示“高切低”切换迹象，说明市场正在逐步调整对成长的估值和预期，更关注有实际业绩基础的细分领域。

• 还涉及酒店餐饮、矿山机械、家电等其他相关景气行业的预期表现，为投资布局提供丰富参考。[page::20][page::21]

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四、估值分析

本报告未使用传统DCF估值法或具体市盈率目标价格区间预测，而是通过：

• 历史估值分位数以及

- 公募机构持仓占比与历史百分位测算拥挤情况

来对行业增速的真实性和可持续性进行调整和“罚分”，进而定义“真实增速”指标。这种方法侧重定量剖析筹码结构对成长弹性的影响，从根本上补充了传统估值在高成长及机构集中持仓环境下的局限。

同时，报告也通过构造景气预期因子融合多维分析师预期数据，捕捉市场“预期”维度的定价动能，整合“预期”与“现实”双指标形成完整行业定价视角。

这种定量“赋能”估值方法创新且实用，适合于当前结构性市场环境。[page::9][page::10][page::13][page::14]

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五、风险因素评估

• 数据与模型风险：公开数据质量、披露进度滞后可能造成实时指标偏差。

- 宏观环境变化风险：模型基于历史特征建立，面对宏观大幅调整或突发事件时可能失效。

• 行业拥挤度风险：未来机构持仓变化可能迅速转变行业拥挤态势，影响成长弹性判断。

- 市场行为不确定性风险：投资者观点和资金流动具有非理性和突发性，模型捕捉可能滞后或失真。

• 报告整体风险提示并未具体量化概率，强调基于本模型建议仍需结合市场宏观和基本面动态综合判断。[page::1][page::21]

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六、批判性视角与细微差别

• 筹码结构惩罚项构建虽创新但存在简化隐患：

- 以持仓占比及历史百分位为核心指标，可能忽略持仓结构质量（如基金类型、多元化程度）及机构行为异质性。
- 拥挤惩罚主要基于公募，忽视了私募、外资及游资等其他重要筹码力量。

• 预期因子数据来源主要依赖分析师预测，可能存在时滞和偏差：

- 分析师体系自身存在评级和目标价判断一致性偏差，可能对预期变化反应迟缓。
- 目标价和评级因子的有效性较盈利、ROE因子明显较弱，反映市场信仰的不确定性。

• 估值指标与行业成长的错配现象表明，历史估值分位的信号需要与基本面和资金面结合复合解读，单一指标局限明显。

- 四象限划分为行业景气度提供了清晰框架，但临界值设置和平滑处理可能影响边界行业分类，投资实操中需结合更多定性判断。

• 整体思路严谨、数据详实，但模型的动态响应和现实盘中调整能力仍需关注，防止过分机械应用带来的风险误判。

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七、结论性综合

本报告通过创新引入筹码结构惩罚项，结合分析师短周期预期变动因子，有效区分了行业成长的“现实”与“预期”动能，为当前A股景气投资的有效性提供了全新视角。数据覆盖和处理方法严谨，离群点管理及多角度持仓测算显著提升了行业成长性估计的稳定性和可靠性。

图表展示了行业净利润同比增长差异明显，同时凸显部分行业由于机构层面过度持仓而面临成长透支风险。景气预期因子灵敏捕捉分析师观点动态，短周期因子在当前宏观“三重反转”环境中尤为有效。

基于“现实”与“预期”双维度，报告构建的行业四象限定位精准解释了2023年3-4月市场轮动逻辑，其中3月偏好强预期弱现实板块，4月随财报推进，市场对“现实”认可加强，一部分行业气泡得以修正。

具体投资建议侧重于一、四象限中“中特估”国企基建、能源、金融板块，以及代表半导体安全和消费电子的电子板块，契合国家政策与经济复苏趋势。

综上，报告清晰指出A股行业定价逻辑正由过去的“强预期”向“强现实”转变，建议投资者结合筹码结构调整后的真实增速与灵敏的景气预期因子双轮驱动策略，增强行业选择的弹性和风险管控。

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重要图表示意（部分）

图表1：2022年报与2023一季报数量对比



图表7：行业净利润同比变动（整体法）



图表16：景气预期因子构造思路



图表23：预期与现实四象限图对应三月涨跌幅



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参考

• 报告由华鑫证券研究团队吕思江、马晨主导，数学与金融工程背景支撑了报告的定量严谨性。[page::22]

- 各图表均来自Wind数据库及华鑫证券研究。[page::5-21]

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以上为对《景气领航：从筹码结构和分析师预期变动看行业定价中的“强预期”和“强现实”》报告的详尽系统解读和透彻分析，涵盖核心观点、方法论、数据处理、图表解读及结论，有助投资者全面理解行业成长及景气预期的双重驱动力及其对市场定价的意义。

报告