2025年业绩之锚：定价困境反转的中报季

1 “业绩超预期”并不能在中报季带来稳定超额收益

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 年至今的历史数 据显示中报季过后业绩超预期个股的胜率仅在公布后的两周为正，相比买业绩超 预期极为有效的一季报，中报并不是一个靠简单的“业绩超预期”就能获得超额 收益的报告期。

买中报“业绩超预期”并不能获得持续相对收益。 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，中报季“业 绩超预期”个股的相对万得全 A 收益在各时间截面上保持相对稳定，这也就意味 着中报季“业绩超预期”的提振作用或在短期就被市场消化完成，并不能像一季 报的“业绩超预期”一样提供持续增长的超额收益，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%。

中报季“业绩超预期”在 2010 年以来的多数年份中并不能稳定贡献超额收 益。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，而中报季的表现就相对平庸，和三季报、年报之间没 有明显差异，并且历年均值的期望低于 50%，显然无法将中报“业绩超预期”视 为一个有效的中长期择股策略。

在相对收益视角下，中报“业绩预期差”更不是一个好选择。 从 2010 年以来，中报“业绩超预期”策略所选个股能获得的超额收益预期在各 报告期中是最低的。结合上文中所述中报季“业绩超预期”策略中等的胜率，这 就意味着在中报季采取“业绩超预期”策略将面临更大的左侧尾部风险。

综上所述，A 股中报季在 2010 年以来并不是一个单纯看业绩的时间节点， 在一季报中能贡献稳定超额收益的“业绩超预期”简单选股策略在中报季面临失 效。但这并不意味着中报季就不存在可以挖掘的业绩定价机会，在中报季需要更 多的增强策略来寻找隐藏在不如意结果中的业绩α机会。

2 中报季增速幻觉严重，更注重困境反转

2.1 哪些行业在中报季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中报业绩超预期给出不同的反馈，2010-2024 年中报季各申万一级行业在各时间截面的胜率数据，可见 金融、煤炭、交运、汽车和新消费（商贸零售、社会服务、美容护理）中“业绩 超预期”个股的胜率要显著优于其他行业，这和一季报时偏爱传统大消费和景气 成长的习惯截然不同。

相对收益方面，A 股市场更易对周期行业中的中报业绩超预期个股进行超额 定价。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基础化工、建筑装饰、石油石化 等周期类行业有明显提升，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。

2.2 中报季的增速幻觉和非线性定价特征

在《业绩之锚 2：A 股如何定价一季报中的超预期？》中曾对 A 股在增速和 超预期幅度之间的定价取舍做出讨论，指出 A 股在一季报定价“业绩超预期”的 过程中存在明显的增速幻觉与非线性定价特征。具体而言，市场 并非线性地奖励所有“超预期”的公司，其定价效率在二维空间内呈现显著分化： ① 增速幻觉，对于业绩超预期的个股，A 股市场给予其极高的关注度和定 价权重，但同时也可能在当前股价中包含了过于乐观的预期。这使得它 们需要交出远超平均水平的“极高超预期幅度”（Y 轴极高），才能推动 股价上行，但是“极高超预期”的门槛很高，导致相当多的个股在业绩 超预期后呈现出 “增速幻觉”，即高增长预期本身透支了未来的股价空 间。最大的超额收益并非来源于预期大幅上调的区域 III，而 是来自于预期相对温和上调的区域 I。这说明市场能够提前为明显的“超 预期”定价，却容易低估“温和超预期”的正面持续影响。这种“预期 差”创造了一个定价洼地，区域 I 中公司的基本面趋势已然向好，但其 股价尚未充分反映这一变化的全部潜力，从而为后续的“预期修正动量” 留下了空间。

采取相同的方式构建中报后个股增速、超预期幅度和相对 收益之间的关系。直观可见，中报季虽然同样能在业绩增速和超预期幅度之间找 到相对高效的定价空间，但整体空间分布上更多的绿色聚点暗示着更大的左侧尾 部风险。

历史数据显示中报季“增速幻觉”效应更明显，依靠“业绩增速—超预期幅 度”关系无法构建有效选股策略。更具体地，中报 30 天截面上区域 I、区域 II 和区域 III 的预期胜率分别为 49.6%、49.5%和 45.1%，而一季报 30 天截面上区 域 I、区域 II 和区域 III 的预期胜率分别为 54.6%、51.1%和 53.1%，显然中报 季在 30 天时间截面上显示出了更明显的增速幻觉，市场对“业绩超预期”获得 相对超额收益所要求的超预期幅度阈值要明显高于一季报时。在 60 天时间截面 上也表现出了相同的倾向，区域 I、区域 II 和区域 III 的预期胜率分别为 49.4%、 48.8%和 44.9%，而一季报 60 天截面上区域 I、区域 II 和区域 III 的预期胜率分 别为 48.6%、51.0%和 49.3%。

2.3 从业绩超预期到定价困境反转

在上文中讨论了中报季的“增速幻觉”更为严重，于是如果按照一季报时的 分类优化方式实际有相当大的可能性获得负收益，于是在中报季需要一种新的业 绩α挖掘方式。一季报的特殊之处在于其是全年第一个财报季，其对于市场而言 提供的是增量信息，而中报是在一季报基础上的一次校准。于是，两个财报季之 间的预期差就自然而然成为了一个可以进行挖掘的优化方向。

从预期的超额收益来看，不论是在 30 天时间截面还是 60 天时间截面，第四象限都显著优于其他三个象限。并且第四象限在胜率上表现也 更优，30 天时间截面的胜率显著优于其他三个象限，在 60 天时间截面上和胜率 最高的第一象限也仅差 0.2%。在此，可以基本下一个结论：在中报季“困境反转” 可能是一个更有效的业绩挖掘策略。

由于在第四象限中数据并没有像一季报中的“绿色柯伊伯带”呈现出明显的 带状分布特征，故在此采用聚类的方法来进一步寻找更优的空间分布。在 30 天时间截面和 60 天时间截面上得到的优化分布，显然最优椭圆 在 y=x 曲线的上方，即中报业绩超预期的幅度需要覆盖一季报时业绩预期下调的 幅度。在 30 天时间截面上，最优椭圆内的样本胜率为 52.1%，相对万得全 A 的期 望超额收益为 1.6%；在 60 天时间截面上，最优椭圆内的样本胜率为 50.0%，相 对万得全 A 的期望超额收益为 2.2%。以聚类法进行优化可以显著提升中报季“困 境反转”策略的胜率和赔率。

在 2020-2024 年的“业绩困境反转”等权指数均能获得相对收益， 展现出了良好的策略稳定性，因此认为跨财报季的业绩预期差是一个可行的业绩 挖掘选股策略。

3 仍缺乏业绩验证的主线机会，专注抓取个股α

3.1 全 A 业绩继续寻底，仍缺乏业绩验证的主线机会

就 2025 年中报而言，个股业绩绝对增速仍在寻底过程中。2025 年二季度万 得全 A 指数归母净利增速为 1.31%，较一季度的 3.46%出现一定下滑，剔除金融 和石油石化后更是从一季度 5.13%下滑至-0.26。营收层面同样挣扎，万得全 A 指 数营业收入当季同比微增 0.30%，剔除金融和石油石化后增 0.45%。A 股整体仍 处在不增收不增利的业绩寻底过程中。

但业绩预期视角下 A 股业绩出现一定好转。截至 9 月 3 日 2010-2025 年各中报季业绩超预期和业绩不及预期个股的占比，可见虽然今年个 股超预期比例 21.78%低于往年 25.48%的平均值，但较 2024 年 15.53%的历史最 低值出现明显回升，更重要的是业绩不及预期个股占比从 2024 年的 52.31%大幅 下降至 36.44%。从业绩预期视角来看，虽然 A 股远未到业绩景气的程度，但市场 对业绩预期的大规模下调出现了明显缓和迹象，和 2025 年一季报中业绩预期变 化相比明显好转。

行业层面 2025 年中报仍缺乏业绩验证的主线机会。所有申万一级行业在 2025 年仅有非银金融、银行和有色金属的个股业绩上调比率高于下调比率，虽然 较 2025 年一季报边际好转，但也处在历史上的较差区间。这也就意味着 9 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。

3.2 2025 年中报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“跨报告季业绩预期差”的筛选策略构建了 2025 年中报个 股业绩超预期组合，以致力于在 9-10 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。）