2025年反转策略：红利滞涨下的超额选择

红利外的高赔率选择

盈利降速，高景气缩圈

整体盈利降速，高景气行业缩圈。21年-24年全A盈利增速持续下滑，盈利高增速的 高景气的行业持续缩圈。 25-26年这一情况或将改变，盈利增速或预期反转。

反转策略更重预期

红利资产滞涨时，反转策略或是新选择。 22Q2-23Q1红利资产持续震荡，但同时 期，酒店、航空等“疫情放开”后预期反转的行业表现明显更优。 反转更重预期，即使后续未兑现。22Q2酒店、航空行业上涨，更多仅是预期23年 经济好转；即使23年经济仅在3月短暂复苏，预期并未完全兑现。

反转较景气、红利的超额机会

反转行情，多在景气较弱时，与红利行情部分重合。而且，在红利滞涨时，反转存在超额机会。

预期上修的反转策略

盈利预期上修的反转策略

基于盈利预期上修，我们构建了行业预期 的反转模型。模型专注于行业盈利预期的 变化，而且当“低点上修”幅度超过阈值 时发出反转信号。模型并没有额外增加低 估值、低增速、预期兑现等条件。我们认 为，这些并不是反转策略的必要因素。 模型设定上，1）跟踪：行业盈利预期自 低点上修的比例。2）样本：区间内盈利 数据完整的个股构建行业样本。2）阈值 ：16-24年回测下考量整体胜率、平均超 额收益。

捕捉长达1季度、1年的超额机会

行业盈利预期自低点上修25%、70%时 ，视作发出“反转”信号。行业或对应 出现长达4个月、1年的行情窗口。 行业盈利预期自低点上修25%后，4个月 的区间内，行业胜率达到72%，平均跑 赢全A指数5%。 行业盈利预期自低点上修70%后，4个月 的区间内，行业胜率更是达到80%，平 均跑赢全A7.8%；1年的区间内，行业胜 率达到80%，平均跑赢全A指数11.7%。

22、17、18年净利润预期明显上修

22、17、18年多行业净利润预期集中上 修，发出反转信号。下图可见，16-24年 盈利预期自低点上修25%后，行业触发反 转信号的后续表现。

反转指数构建

15-22年回测区间内，反转指数 跑赢全A12%。而且，波动、回撤较全A有效降 低。 成分：参考前页，行业发出反 转信号后调入，120天后调出。 权重：成分行业等权。 区间：从第一个行业调入，到 最后一个行业调出。对应实际 区间为2015/4/20-2022/9/5。 日涨跌幅：成分行业的日涨跌 幅的平均值。无行业入选则空 仓，日涨跌幅为0。 净值：起始为1，后续根据日涨 跌幅复利计算。

延长窗口提升信号效率

延长观察窗口后，信号触发次数翻倍。窗 口修改为：站在T及“T+1”年，观察T+1 年的盈利预期的变动。例如，在23/1- 24/12的区间内，持续观察24年盈利预期的 变化。这相比原先“23/1-23/12”的区间 延长了一倍。可以发现，行业盈利预期自 低点上修25%、75%的次数均接近翻倍， 信号利用效率提升明显。 胜率、平均超额收益，小幅下降。和原先 相比：行业盈利预期自低点上修25%，4个 月的区间内，行业胜率小幅下降8%、平均 超额收益下降1%。行业盈利预期自低点上 修75%，1年的区间内，行业胜率小幅下降 1%、平均超额收益下降2%。

实时跟踪行业预期的上修、反转

实时跟踪行业盈利预期的上修。 重点跟踪26年行业盈利预期的上 修，当上修25%、70%时发出“ 反转”信号。25年行业盈利预期 的变动作为补充。 我们对26年盈利预期进行观察： 年初至今，非银、建材、电子、 钢铁、通信等行业盈利自低点上 修明显。 最近一月，电子、建材、通信、 钢铁、农牧等行业盈利自低点上 修明显。 最近一周，建材、钢铁、通信、 非银、石化等行业盈利自低点上 修明显。

疫情放开、供给侧改革的行情复盘及低估值尝试

复盘1：22年3月疫情管控松绑预期下的反转行情

政策事件形成和催化行业预期，明确反转行情时间点。 低估值，并非启动的必备条件。

复盘2：15-18年供给侧改革中预期转变的反转行情

15年供给侧改革开始后，随着政策重视、政府决心的体现，市场从将信将疑到形成 共识、走出行情。我们通过盈利预期的转变，也能及时捕捉到这一反转信号。

尝试：增加低估值限制

增加“低估值限制”后，反转信号的出现次数、胜率、平均超额收益均下降。

报告节选：

编辑：火腿肠