• 业绩快报与业绩预告数据的引入有效提升定期财报因子表现，多空净利润增速因子年化收益提升超3% [page::1]

• 披露月份结构变化明显，2020年以后快报、预告集中在1月、2月和7月，且存在公告月份早于报告期结束的异常，需数据选择原则剔除 [page::2][page::3]

• 改进净利润增速因子通过将分母替换为净利润TTM，降低异常值比例，提升因子稳定性与收益水平，10分组多空年化收益达15.0%，月均换手率34.7% [page::4]

• 相比原始因子，改进因子年化收益从11.7%提升至13.6%，年化IR由1.96提升至2.66，最大回撤降低，月度胜率提升至71% [page::5]

• 改进净利润增速因子在沪深300表现较弱（年化收益4.3%，IR0.57），在中证500和中证1000表现显著提升，分别达到13.7%、15.9%及IR1.96、2.56 [page::6]

• 景气周期因子基于季度净利润占TTM净利润比例，刻画业绩周期位置，表现稳健，10分组多空年化收益14.9%，月度胜率77% [page::7][page::8]

• 景气周期因子在沪深300、中证500和中证1000均表现良好，最大回撤仅6.3%，年化IR最高达2.9，分域收益均为正 [page::8][page::9]

• 周期成长因子通过组合景气周期因子与改进净利润增速因子，整合存量增量业绩特征，10分组多空年化收益高达17.9%，IR3.5，最大回撤7.9%，月度胜率75% [page::10][page::11]

• 周期成长因子分域结果显示，在沪深300有效性较弱（年化收益7.6%，IR0.99），但在中证500和中证1000表现突出，分别达16.5%和19%年化收益 [page::11][page::12]

• 周期成长因子指数组合约束优化实测，中证500指增超额年化收益16.6%，IR 2.4，最大回撤8.7%，表现稳健 [page::13][page::14]

• 在制造、周期、科技板块周期成长因子表现最佳，多空年化收益均超15%，而金融、消费相对较弱 [page::15][page::16]

• 具体行业如电力设备、机械设备、医药生物、基础化工因子表现较好，构建两分组多空组合时，年化收益达9.5%至13.5%不等 [page::16][page::17]

• 景气周期增速因子作为单因子融合方案，有效提升因子稳健性，年化收益12.8%，但整体弱于分开的成长与周期单因子表现[page::17][page::18]

• 同逻辑方法外拓至营收指标，构建营收景气周期因子和营收周期成长因子，均明显优于原始营收增速因子，多头年化收益分别达11.6%和13.5%[page::18][page::19]

• 风险提示：模型基于历史数据，未来市场环境可能变化，投资需谨慎。[page::20]

金融研究报告详尽分析

报告标题：《成长与周期共振：基于业绩增速与景气定位的双因子协同》
作者及机构：开源证券金融工程首席分析师魏建榕，资深分析师王志豪，开源证券金融工程团队
发布日期：2025年3月30日
研究主题：
本报告聚焦于基于净利润增速及景气周期定位的双因子模型，提出了改进净利润增速因子、景气周期因子以及两者的合成因子“周期成长因子”，并进一步拓展到营收因子的改进，旨在提升业绩增速类因子的收益与稳健性表现。

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1. 报告概览与核心观点

报告核心目标为提升传统净利润增速因子表现的稳健性与有效性。作者认为，原始净利润增速因子因单季度净利润负值比例较高且不稳定，导致因子表现受影响和异常值比例偏高。报告提出将分母由“去年同期单季净利润绝对值”改为“净利润TTM（过去12个月累计净利润）”，以提升因子稳定性。此外，构建基于单季度净利润占净利润TTM比例的“景气周期因子”，定位企业业绩的周期位置。将改进净利润增速与景气周期因子合成的“周期成长因子”则在兼顾业绩增量（成长）和存量（周期）方面表现出较优收益和稳健性。
报告数据涵盖定期财报、业绩快报与预告，强调快报预告对因子表现的补充作用。扩展逻辑同样有效提升了原始营收增速因子的表现。核心结论如下：

• 改进净利润增速因子年化多空收益由11.7%提升至13.6%，年化IR由1.96提升至2.66，表现更稳健。

- 景气周期因子收益稳健，多空年化收益13.9%，年化IR 2.9，最大回撤6.3%，月度胜率77%。

• 周期成长因子结合两者优势，多空年化收益18.8%，年化IR 3.5，最大回撤7.9%，月度胜率75%。

- 分板块来看，周期成长因子在制造、周期、科技板块有效性较强，金融、消费板块较弱。

• 同逻辑拓展至营收因子，同样取得显著性能提升。

以上观点体现了业绩增速类因子通过考虑业绩周期性因素后，系统性提升因子风格收益稳健性的核心思想。[page::0,1,7,10]

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2. 逐章节详解与数据解读

2.1 业绩快报与业绩预告数据的重要性

报告强调，业绩快报与业绩预告是定期财报的重要有效补充。

• 披露节奏有明显历史阶段划分：2020年前披露月份主要集中于1月、2月、4月、7月和10月，含一季报、半年报、三季报、年报的快报预告；2020年以来披露集中于1月、2月和7月，主要为半年报和年报。

- 图3显示披露个股数占比最高点为2014-2017年，且披露月分布有明显峰值。图4对比不同历史时期披露月度结构变化，2020年后3月、4月、10月披露大幅减少。

• 通过公告月份与报告期季度信息匹配（图5），发现存在公告月早于报告期结束月的快报预告，可能与数据真实偏差相关。

- 针对上述情况，报告设定严格数据选择原则（剔除公告月早于报告期结束数据，优先选定最新报告期数据，定期财报优先于快报预告，同优先级选最新公告）。使用后快报预告数据占比在1、2、3、7月较高，平均占比约44.8%。（图6、7）

• 因子表现明显受益于引入业绩快报与预告，净利润增速因子多空年化收益率提升超3%。（图1、2）

结论：业绩快报与业绩预告及时披露，且经过数据处理后，实证证明对提升业绩因子预测能力和收益表现有显著帮助[page::1,2,3]。

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2.2 改进净利润增速因子：定义、逻辑与回测结果解读

因子构建逻辑：

• 原始因子形式为（当期净利润 - 去年同季净利润）/ abs(去年同季净利润)，分母采用绝对值避免负值分母问题，但实际单季度负值样本占比较高，导致波动大、异常值多。

- 改进方案将分母替换为净利润TTM（过去12个月累计净利润），该指标正值比例高且稳定，能降低因子基数影响导致的异常，有效提升因子稳定性和收益稳健性。具体构成公式见图8。

• 因子计算周期为20140130-20250127，月度调仓，费率双边千三，且做市值、行业中性化处理。

因子表现及数据：

• 全市场RankIC均值3.1%，RankICIR1.9；

- 10分组多头组年化收益达到15%，月均换手率34.7%。

• 指数层面，中证500和中证1000表现优于沪深300，尤其沪深300有效性相对较弱。

- 改进后多空组合年化收益从11.7%提升至13.6%，年化IR从1.96提升至2.66，说明收益稳健性改善明显。回撤减小，特别在2024年下半年原始因子回撤10.3%，改进后明显降低。月度胜率由65%提升至71%。

• 分年度对比，多数年份年化收益和IR有显著提升（例如2015年IR由0.98升至2.87，2019年由3.36升至4.49）。唯2023年表现负向，且回撤增大。

- 分域表现，中证500和中证1000有效性显著，沪深300较弱。

图示支持：图4-6展示了因子分组曲线走势、年化收益直观对比；图11显示了收益和回撤优势，表1、2给出详细年度和分域回测收益数据。[page::4,5,6]

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2.3 景气周期因子：构建逻辑、表现与优势

构建思路：

• 基于单季度净利润与净利润TTM的比例，构筑景气周期因子，用以刻画个股业绩处于周期的哪个阶段（存量指标），体现业绩的“淡旺季”状态。

- 景气周期因子捕捉的是业绩的周期位置，与成长因子互补。

表现：

• 全市场RankIC均值3.7%，RankICIR 2.8；

- 10分组年化收益14.9%，月均换手率37%；

• 多空组合年化收益13.9%，年化IR 2.9，最大回撤6.3%，最大回撤于2020年下半年出现，月度胜率77%。

- 分域看，中证1000表现最好（多空年化收益16.2%，年化IR 2.8），其次中证500，沪深300表现较为平稳。

• 表现接近净利润增速改进因子，但周期因子回撤更小。

图13-16、表3-4分别阐述了因子分组表现、回撤及年度稳定收益数据，显示景气因子在捕捉业绩周期变化方面的优异稳定性。[page::7,8,9]

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2.4 周期成长因子：结合双因子，性能进一步提升

因子定义：

• 合成因子由改进净利润增速因子（反映业绩增量/成长性）和景气周期因子（反映业绩存量/周期性）构成，体现业绩“成长+周期”双重维度。

- 相关性分析显示，周期成长因子与Barra动量因子相关性较高，景气周期因子相关性较低，改进净利润增速因子与动量相关性较强，说明周期成长因子较好融合了成长与周期信息。

表现数据：

• RankIC均值4.2%，RankICIR 2.4；

- 多空组合年化收益18.8%，月均换手率37%；

• 最大回撤7.9%，出现在2021年下半年；月度胜率75%；

- 分域表现与单个因子类似，沪深300有效性弱，中证500、1000强，分别年化收益7.6%、16.5%、19%，年化IR分别0.99、2.4、3.1；

• 分板块看，制造、周期、科技板块有效性较强，金融、消费板块较弱；

- 分行业看，电力设备、机械设备、医药生物、基础化工表现较好，农林牧渔、银行、石油石化、房地产等行业表现较弱。

图17-21、表6-9等给出了详细的因子表现图示和分域、分行业表现数据；周期成长因子表现出比单一因子更高的回测收益率和较低的回撤，证明融合策略的有效性。[page::10,11,12,14,15,16,17]

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2.5 指数增强测试

报告通过约束优化模型，将周期成长因子应用到沪深300、中证500和中证1000的指数组合增强中：

• 约束条件涵盖风格暴露偏离、行业偏离、权重偏离，确保增强组合风险控制与指数一致性。

- 沪深300指增组合实现超额年化收益5.2%，超额IR 1.4，超额最大回撤5.5%。

• 中证500指增组合表现更佳，超额年化收益16.6%，超额IR 2.4，超额最大回撤8.7%。

- 中证1000指增组合超额收益13.1%，超额IR 1.8，超额最大回撤11.7%。

• 各年均实现针对基准指数的正超额收益，尤其中证500指增组合多数年份超额收益超10%。

图22-24、表7-8展示了指增组合的回测曲线及年度收益数据，验证了周期成长因子在指数增强策略中的实际应用潜力。[page::12,13,14]

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2.6 同逻辑扩展至营收类因子及成果

基于对净利润增速因子的改进逻辑，报告扩展至营收层面：

• 构建营收景气周期因子和营收周期成长因子。

- 相较于原始营收增速因子，多头年化收益率分别提升至11.6%和13.5%，相对原始版本7.6%有明显跃升。

• 多空组合表现同样有明显提升，IR值上也显著改善。

- 该成功应用表明，将盈余类业绩增速因子加以周期性信息的融合，具备广泛实践意义。

图31-32、表10展示营收相关因子表现对比，进一步支持报告构思的普适性和推广潜力。[page::18,19]

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3. 图表深度解读

• 图1、图2：显示引入业绩快报与预告数据后，净利润增速因子和ROE因子多空收益和IR均显著提升，说明数据丰富性增加有效提升因子信号质量。

- 图4、图6、图7：多角度披露快报预告披露月份、披露数量及占比变化，反映业绩信息披露制度演变及数据实际覆盖范围。

• 图8：改进净利润增速因子示意，逻辑清晰表述负值比例高导致因子不稳，改用TTM分母的合理性。

- 图9-12：改进净利润增速因子整体表现优于原始，表现为收益稳健增长，回撤降低，分域表现差异。

• 图13-16、图17,19：景气周期因子显示稳健的业绩周期捕捉能力，曲线分组单调，回撤控制较好。

- 图18-21：周期成长因子综合前两个因子，分组收益分化显著，且整体年化收益18.8%表现优异。

• 图22-24：指数组合增强图表展示了实际超额收益及波动，体现在沪深300、中证500、中证1000等不同指数上均有稳定超额。

- 图25-28：分板块及行业表现图表，周期成长因子在制造、周期、科技等板块表现突出，结合板块行业分布帮助解释不同指数成分股组合上的表现差异。

• 图29、30：介绍景气周期增速因子构成及其多空表现，揭示其收益稳定但折损成长与周期信息的原因。

- 图31-32：营收类因子多空表现对比，突出同逻辑改进的普适性，展示营收周期成长因子优于原始营收增速因子的明显优势。

所有图表的数据来源均为Wind和开源证券研究所，统计区间广泛覆盖2010-2025年初，确保历史数据完整，且因子调仓月度频率适中。报告详实的图文结合，有效辅助了复杂因子构建方法和实证结果的全面理解。[page::1,2,4,5,6,7,8,9,10,13,14,15,16,17,18,19]

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4. 估值分析

本报告主要为量化因子研究，未涉及传统企业估值（如DCF、P/E）模型。因子表现和组合增强部分基于月度调仓和历史回测收益计算，应用方法侧重于统计学指标（RankIC、RankICIR）、年化收益和波动风险测度（最大回撤、月度胜率）评估，以指数增强为实际测试场景。组合优化使用了约束优化，保证风格偏离、行业偏离以及权重偏离限制，提升实际应用稳定性。[page::12,13]

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5. 风险因素评估

作者最后指出，所有模型均基于历史数据回测，未来市场环境变化可能导致模型效果变差。即历史绩效不保证未来表现，投资者需谨慎对待因子策略。报告无深入展开其他风险（如数据质量风险、因子过拟合、宏观政策风险等），但隐含模型稳定性与普适性风险警示。[page::20]

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6. 审慎视角与细微差别

• 报告逻辑严密，因子定义明确，采用了稳健的去量纲方法解决了单季度净利润负值带来的异常波动问题，体现了较高的实务应用价值。

- 研究重点聚焦净利润与营收增速因子，周期与成长因子的结合，是对传统单一成长因子的有效补充，增强了模型抗风险能力和风格稳定性。

• 但报告显示沪深300板块因成分结构偏向金融和消费，导致因子表现整体弱于中证500和1000，提示因子在不同市场环境和行业分布下效果不一，应用时需注意指数和板块结构的适配问题。

- 景气周期增速因子虽有效，但融合过程中成长与周期信息折损较严重，表现不及周期成长因子，表明因子设计中信息表达的完整性至关重要。

• 部分年份（2023年等）因子表现出现负收益，可能与当年市场特殊行情或数据特性有关，提示模型需动态适应或结合其他信号。

- 因子相关性分析显示与Barra动量因子相关性较高，意味着收益驱动部分来源于动量效应，投资应用时也需考虑因子间重复性风险。

• 报告采用历史回测，无实盘交易数据和事件敏感性分析，未来研究可结合实际交易成本、滑点等进一步完善。

整体而言，报告在因子改进、周期结合、指标稳定性上的创新思路清晰，实证充分，具备较高的研究价值和应用潜力，但依然存在对动态市场适应性及行业结构差异的敏感需重点关注。[page::5,17,20]

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7. 结论性综合

本报告通过改进净利润增速因子（用净利润TTM替代去年同季度净利润绝对值为分母）和单季度净利润占净利润TTM比例构造景气周期因子，二者以增量和存量角度刻画业绩成长与业绩周期。将两因子合成为周期成长因子，兼顾成长与周期特征，实现收益率与稳定性的兼得。因子在中证500和中证1000指数表现尤其突出，收益率高且稳定性较好，而沪深300中因成分股行业结构差异表现相对弱势。因子相关性分析显示，周期成长因子与动量因子有较高相关性，也揭示了其部分收益来源。通过约束优化模型，在沪深300、中证500及中证1000指数上实现超额收益，且风险控制合理。进一步外推到营收相关因子，采用了同样逻辑，取得了类似的性能提升，表明本因子理论和构建框架的普适性和推广性。

图表数据清晰印证因子改进和融合后，风险回撤降低、收益及信息比率增高的结论，使其在提升业绩增速类因子应用稳定性方面具有示范意义。报告对特色数据如业绩快报、业绩预告的运用也彰显了数据时效对量化分析的贡献。风险提示部分提醒投资者市场未来的不确定性，提示模型需持续迭代更新。

综上，报告主张成长与周期因子联动共振，能有效提升业绩增速类因子的系统收益水平和风险控制，对量化选股策略及指数增强均有较强指导意义，为业绩类因子研究提供新的思路和可操作模型路径。[page::0-20]

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全文结尾团队介绍与免责声明也展示了开源证券金融工程团队的专业背景及研究严谨性，为报告质量提供了坚实保障。

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参考溯源

本分析严格基于报告内容逐页梳理，引用标注均对应原文页码（如[page::3]、[page::15]等），以利文本溯源和引用追踪。

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以上为本次《成长与周期共振：基于业绩增速与景气定位的双因子协同》报告的深度、全面、详尽的专业分析解读。

报告