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"> 随着上市公司2025年年报与2026年一季报披露渐近尾声 ，A股市场已步入“业绩称重 ”时刻 。与年初宏观情绪驱动下的上涨格局不同 ，当前市场的核心命题以及投资者的共识是，在流动性溢价逐步消退之后 ，上市公司的真实盈利能力顺利接棒 ，支撑市场长期趋势上行 。
从已披露数据来看，“总量温和修复 ”“结构强分化”成为贯穿本轮财报季的关键词——部分赛道业绩亮眼 ，而另一些领域仍在底部徘徊。面对复杂局面 ，量化私募机构如何排兵布阵？传统的多因子模型在财报季是否依然奏效？AI大模型的介入又在多大程度上改变了市场的规则？
中国证券报记者近期走访了多家量化私募机构和第三方机构，相关业内信息显示 ，进入4月以来 ，量化私募策略对基本面因子的风险暴露显著提升，这意味着财报信息在模型中的决策权重正在系统性抬升 。在策略层面 ，围绕“预期差”与“文本信号 ”的博弈 ，正在悄然展开 。
总量复苏与强分化
如何看待2025年年报及2026年一季报的整体成色？多家受访机构的判断高度一致：底部有支撑，但市场全面走强尚需时日。
苏豪汇升相关负责人用“总量复苏温和，结构分化加剧 ”来概括当前的市场 。根据最新数据测算 ，当前上市公司业绩增长主要依靠成本压降 、效率提升以及PPI等经济数据边际回暖 ，而非营业收入的实质性扩张，“这意味着盈利的内生动力还不够扎实” 。
文谛资产合伙人周维丰则从量化研究的视角给出了相似判断。他表示 ，本轮财报季整体呈现“修复但强分化 ”特征——宏观需求仍处于逐步修复通道之中 ，上市公司整体业绩尚未形成一致向上的趋势动能 。与此同时，上游资源品、部分高端制造及出海产业链条表现相对稳健 ，而与内需相关的部分行业仍然承压 。
上海富钜基金经理唐弢进一步勾勒出市场结构性分化的具体轮廓：科技 、先进制造 、资源板块的业绩亮眼 ，消费与周期板块则仍在底部位置。“震荡上行态势能否持续，关键看业绩驱动能否接力前期的宏观情绪驱动 。 ”唐弢表示 。
综合多家机构的观点 ，清晰的共识浮出水面：当前业绩水平尚不足以支撑指数的单边上涨 ，但部分板块的业绩韧性为市场提供了结构性机会的土壤。正如一位业内人士所总结的：“市场正在从‘涨估值’切换到‘涨业绩’，但业绩的上涨不是普遍现象 ，而是高度聚焦于某些领域。”
某第三方机构基于文本挖掘技术构建的财报景气指数显示 ，TMT板块（科技、媒体 、通信）的正面词汇密度环比提升约30%，而消费板块中性偏负面词汇的占比依然偏高 。这意味着，结构分化不仅是量化模型的统计结果 ，更在上市公司的自我表述中初现端倪 。
超预期因子明显走强
在财报季 ，量化策略的投资逻辑与日常时段有着微妙的区别。
“通常来说，进入财报披露窗口期后 ，基本面因子的定价权重会显著提升 。 ”唐弢介绍 ，从历史规律看，这一阶段超预期因子明显走强 ，成长因子同样表现较好；估值 、波动率等防御性因子则相对低迷 ，小市值因子更是呈现普遍回撤 。与之相对应的是，净利润断层（指财报公布后股价因业绩超预期而出现跳空上涨的现象）、业绩超预期等策略的有效性会阶段性凸显。
但多位受访机构也表示 ，财报季的量化投资远非“买业绩增速最高的股票 ”那么简单 。真正决定策略成败的核心变量 ，是“预期差”——即实际业绩与市场事先预期的偏离程度，而非盈利水平的绝对高低 。
“一定要防止出现业绩兑现的情况。 ”唐弢提醒 ，如果一家公司的亮眼业绩早已被市场充分定价 ，财报披露之日反而可能成为利好出尽的转折点 。因此，通过建模识别出那些真正超预期 、同时估值仍处于合理区间的股票，比直接使用静态基本面数据的效果要好得多 。
周维丰则从策略构建的角度补充说 ，量化机构在财报季通常会采用两类路径：一类是围绕盈利超预期 、业绩修正等因子构建的短周期截面策略（即在同一时间点上横向比较不同股票的策略）；另一类是结合价格动量、成交量等市场行为信号 ，对基本面信息进行交叉验证，以过滤掉因信息不对称而产生的“假阳性 ”信号。
而本轮财报季最引人注目的变化 ，或许来自AI大模型对传统投研流程的渗透 。在苏豪汇升的投资体系中 ，AI大模型的应用已从概念探索走向系统化落地 。一方面，模型被用于解析“硬数据”——识别盈利超预期的公司、捕捉单季度增速的边际变化；另一方面 ，大模型还被用于挖掘财报中的“软信息 ”。“管理层讨论 、风险提示 、业务指引 ，这些文本里往往藏着数字之外的信号。 ”该机构相关负责人表示，通过对上述文本进行语义解析和情绪识别 ，团队构建了一套文本类量化因子 ，既能捕捉管理层的“言外之意”，又能显著提升前瞻判断的效率 。
唐弢则提供了更为具体的应用场景：AI大模型不仅可以阅读财报中的基本盈利数据 ，还可以穿透附注 ，用知识图谱梳理隐蔽的关联交易；通过异常检测算法跨季度比对会计政策的微小变动，发现可能的业绩粉饰痕迹；甚至可以将财报文本与公司新闻、投资者互动平台问答 、财经论坛大V评论等多元数据进行交叉比对，从多个维度校验财报的真实性 。
“过去这些工作需要分析师花大量时间逐份翻阅 ，现在AI可以在分钟级别完成初筛 ，把最有价值 、最可疑的信息点推送到投研人员面前。”一位业内人士如此评价这一变化 。不过他也提醒，AI的语义理解能力虽然进步显著 ，但在识别复杂语境时仍有局限 ，目前更多扮演的是“效率工具 ”和“辅助验证 ”的角色 。
量化策略聚焦三维框架
当市场逐步从估值修复向盈利驱动过渡，量化策略如何构建既有进攻性又不失防守能力的选股框架？在采访中 ，受访机构不约而同地指向了一个三维框架——“景气+估值+基本面”。
业内人士表示 ，这一框架的内在逻辑并不复杂 。景气维度回答的是“公司未来能否继续好下去 ”的问题；估值维度回答的是“当前价格是否已经透支了好的预期 ”；基本面维度回答的则是“好是不是真实的、可持续的” 。三者构成了一套相互制约又彼此支撑的筛选机制。
在景气端，苏豪汇升的策略是聚焦AI算力 、半导体 、高端制造等赛道 ，重点筛选订单饱满、需求持续改善的标的 。“我们不是追概念 ，而是看有没有真实的需求支撑和产能落地能力 。 ”该机构相关负责人表示。
在估值端，PB-ROE框架（即市净率与净资产收益率的匹配度分析 ，用于判断估值是否与盈利能力相称）被多家机构提及 。唐弢表示 ，即使是高景气赛道，也需要警惕估值泡沫 。“如果一个板块的景气预期已经充分反映在股价里，甚至被过度透支 ，那么即使财报数据不错 ，也未必能转化为超额收益。 ”苏豪汇升方面则进一步补充，在高景气群体中识别估值合理的标的 ，本质上是在成长性与安全边际之间寻找最优解。
在基本面端 ，筛选标准更加严苛 。苏豪汇升相关负责人介绍，该机构会强化对现金流质量 、资产负债表健康度等因子的考察 ，坚决排除那些依赖一次性损益粉饰业绩或杠杆率过高的公司 。“盈利可以好 ，但不能是‘画’出来的。”
周维丰则从历史经验出发提醒，这类多维度框架在财报季虽然具备获取超额收益的能力 ，但其效果仍取决于盈利分化的程度以及市场定价的效率 。“当市场对基本面的反应不够充分 、不够及时的阶段 ，量化模型才有更大的发挥空间 。如果所有人都盯着同一套数据、用同一套逻辑，超额收益就会被迅速抹平。 ”
值得一提的是 ，上海某中型量化私募对量化行业持仓结构的追踪数据显示 ，4月以来符合“景气+估值+基本面 ”三维体系的股票组合，其平均超额收益率较一季度提升了约2.3个百分点 。这一数据从侧面印证了盈利驱动阶段多维度筛选的有效性 。
展望后市，多位受访量化私募人士认为 ，当前市场正处于估值驱动与盈利驱动的交接期 ，震荡上行的基础有望延续，但上行的斜率将取决于业绩改善的程度。在策略层面 ，量化私募的配置思路已趋于明朗：超配“盈利有韧性 、估值有保护 、AI文本信号积极”的结构性方向 ，继续规避小市值、高波动的题材炒作区域 。正如一位量化私募投资经理所言：“财报季是一面透视镜，也是一台筛选器 。那些只靠故事支撑的股票 ，终将在真实的数据面前现出原形。 ”
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