报告概述
本报告在《景气投资方法论》基础上，进一步回答“尚未验证的景气该如何展望”的问题。报告构建了“景气预期”行业比较框架，本质是分析师预期的二阶导，通过跟踪分析师预期的动态边际变化来刻画产业景气趋势。框架覆盖A股31个一级行业和134个二级行业，从收入和盈利两大维度、绝对走势和相对走势两个层面进行评价，并设计了排序得分和趋势得分综合评分体系。该框架旨在突破财报时滞性，实现行业之间的统一可比和前瞻配置。对于投资者而言，该框架提供了从“景气验证跟随”到“预期前瞻定价”的完整工具链，帮助识别当前时点应当增配与减配的行业。
报告的核心结论
景气预期框架对多数行业股价走势具有显著解释效果
报告显示，在2016年1月至2026年4月的回溯区间内，景气预期行业比较框架对31个一级行业中的22个行业（有效率71%）和134个二级行业中的92个行业（有效率70.2%）的股价走势具有显著解释效果，且与成长、周期、消费风格行业的相关性较高。
景气预期做多组合年化收益率显著跑赢Wind全A和偏股混合基金指数
2016年1月至2026年5月，景气预期前3和前5一级行业做多组合年化收益率分别为15.7%和17.7%，同期Wind全A为10.5%，偏股混合基金指数为15.7%，且组合相对Wind全A的年度胜率均达63.6%，证明仅利用高景气行业beta即可获取显著超额收益。
景气预期回避组合能有效识别低配行业并显著跑输市场
反向操作做多组合构建的回避组合效果突出：后3和后5一级行业回避组合年化收益率分别为-11.8%和-2.5%，跑赢Wind全A的概率均低于10%，最大回撤显著高于市场，表明景气预期恶化是股价下跌的充分条件。
截至2026年6月景气改善最明确的一级行业为轻工制造、通信、有色金属等
综合收入与盈利景气预期、绝对与相对走势四个维度打分，截至2026年6月5日，一级行业中景气预期持续改善且股价上行信号最明确的行业为轻工制造、通信、有色金属、纺织服饰、电力设备；二级行业中能源金属、小金属、通信设备等得分领先。
报告回答的关键问题
什么是景气预期行业比较框架？
景气预期行业比较框架是基于分析师预期数据的二阶导，通过跟踪收入与盈利景气预期的边际变化来前瞻行业趋势。框架核心是关注“斜率而非位置”，即景气预期同比增速的边际变化方向比绝对值更重要，当斜率为正时代表行业景气改善、超预期。
景气预期框架如何指导行业配置？
框架通过排序得分（捕捉短期边际变化）和趋势得分（反映中长期趋势）对行业综合评价，筛选出得分最高的前3或前5行业构建做多组合，得分最低的后3或后5行业构建回避组合。做多组合月频调仓、等权配置，历史年化收益率超15%；回避组合可协助投资者识别应低配的行业。
当前哪些行业景气预期在改善？
根据报告截至2026年6月5日的最新评分，景气预期改善最显著的一级行业包括轻工制造、通信、有色金属、纺织服饰、电力设备；二级行业包括能源金属、小金属、通信设备、化学原料、工业金属等。这些行业在收入和盈利景气预期维度均呈现积极信号。
景气预期回避组合效果为什么好？
报告认为“景气预期下行是股价下跌的充分条件”，当行业景气预期恶化时，市场对产业周期和盈利前景预期转弱，估值与基本面承压。回避组合自2016年以来年化收益为负，跑赢市场概率低于10%，有效帮助投资者规避下行风险。
报告中的代表性数据
景气预期前3一级行业做多组合年化收益率
2016年1月31日-2026年5月31日，回溯区间内，按景气预期综合得分最高的3个一级行业等权配置、月度调仓，年化收益率15.7%，同期Wind全A为10.5%。
景气预期前5一级行业做多组合年化收益率
2016年1月31日-2026年5月31日，相同区间内，前5行业做多组合年化收益率17.7%，夏普比率73.4%，显著优于偏股混合基金指数的15.7%年化收益率。
景气预期后3一级行业回避组合年化收益率
2016年1月31日-2026年5月31日，反向操作做多组合，选取得分最低的3个一级行业等权配置、月度调仓，年化收益率-11.8%，跑赢Wind全A的概率仅9.1%。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 完整的一级和二级行业景气预期与股价走势相关性总览表，涵盖收入/盈利预测与绝对/相对走势的相关系数。
- 排序得分和趋势得分的详细计算方法，包括较1个月、2个月变化量的权重分配和趋势判断标准。
- 景气预期行业做多组合的构建细节（前3/前5行业选取、等权配置、月度调仓）及历年净值曲线。
- 景气预期行业回避组合的构建细节（后3/后5行业选取）及与Wind全A的对比表现图表。
- 截至2026年6月5日的最新行业打分表，展示一级和二级行业在四个维度的排序、趋势及最终得分。
- 风险提示部分，包括地缘风险、宏观政策变动及模型历史数据局限性的说明。
本页内容由川海智库整理，用于帮助读者快速了解报告主题、核心观点和主要内容。由于报告量大、人工能力有限，部分观点、数据、统计口径或表述可能存在偏差，具体内容请以完整报告原文为准。
