# Earnings Forecast

盈利预测与一致预期分析（自上而下/自下而上预测法/SUE/PEAD/分析师预期修正），捕捉业绩超预期交易机会。

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- Category: Engineering
- License: MIT
- Last updated: 2026-11-01
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## Install

Claude Code: `npx skills add HKUDS/Vibe-Trading --skill earnings-forecast -g -a claude-code -y`
Codex: `npx skills add HKUDS/Vibe-Trading --skill earnings-forecast -g -a codex -y`
Cursor: `npx skills add HKUDS/Vibe-Trading --skill earnings-forecast -g -a cursor -y`
Gemini CLI: `npx skills add HKUDS/Vibe-Trading --skill earnings-forecast -g -a gemini-cli -y`

## Description

盈利预测与一致预期分析（自上而下/自下而上预测法/SUE/PEAD/分析师预期修正），捕捉业绩超预期交易机会。

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# 盈利预测与一致预期

## 概述

围绕企业盈利预测和市场一致预期偏差构建交易信号。核心逻辑：股价短期由盈利预期差驱动，捕捉「预期差」比预测绝对盈利更有价值。两条主线：① 自主预测 vs 一致预期对比寻找偏差；② 跟踪分析师预期修正动量。

## 核心概念

### 1. 自上而下预测法（Top-Down）

**预测链条：**

```
GDP增速预测 → 行业增加值增速 → 行业收入增速 → 龙头公司收入增速 → 利润率假设 → EPS预测
```

**A股实战示例（以白酒行业为例）：**

| 层级 | 指标 | 预测逻辑 |
|------|------|---------|
| 宏观 | GDP +5.0% | 消费占GDP比重65%，消费增速约+6% |
| 行业 | 白酒收入 +8% | 高端白酒量价齐升，结构升级 |
| 公司 | 贵州茅台(600519.SH) | 出厂价+10%，销量+2%，收入约+12% |
| 盈利 | 净利润率55% | 提价传导，费用率稳定 |
| EPS | 约62元 | 净利润/总股本 |

**适用场景：** 行业beta判断、大盘盈利周期定位、宏观策略配合

### 2. 自下而上预测法（Bottom-Up）

**收入拆解三板斧：**

```python
# 方法1：量价拆解
revenue = volume * price
# 例：中国神华(601088.SH) = 煤炭销量(亿吨) × 煤价(元/吨) + 电力收入

# 方法2：客户/产品拆解
revenue = sum(segment_revenue for segment in business_lines)
# 例：美的集团(000333.SZ) = 暖通空调 + 消费电器 + 机器人及自动化

# 方法3：门店/用户拆解
revenue = stores * revenue_per_store  # 或 users * ARPU
# 例：海底捞(6862.HK) = 门店数 × 翻台率 × 客单价 × 营业天数
```

**利润率假设关键点：**
- 毛利率：原材料成本占比变动、产品结构升级
- 费用率：规模效应（收入增、费用率降）、研发投入变动
- 税率：高新技术企业15% vs 普通25%，是否有税收优惠到期

### 3. 标准化未预期盈利（SUE）

**公式：**

```python
SUE = (actual_EPS - consensus_EPS) / std(actual_EPS - consensus_EPS)
# consensus_EPS = 分析师一致预期EPS（取中位数）
# std = 过去8个季度预测偏差的标准差
```

**信号阈值（A股实证参考）：**

| SUE范围 | 含义 | 交易动作 |
|---------|------|---------|
| SUE > +2.0 | 大幅超预期 | 强买入信号 |
| SUE +1.0~+2.0 | 温和超预期 | 买入信号 |
| SUE -1.0~+1.0 | 符合预期 | 无信号 |
| SUE -2.0~-1.0 | 温和低于预期 | 卖出信号 |
| SUE < -2.0 | 大幅低于预期 | 强卖出信号 |

### 4. 盈余公告后漂移（PEAD）

**现象：** 业绩公告后，超预期方向的股价漂移可持续30-60个交易日。

**A股PEAD策略实现：**

```python
# 策略逻辑
# 1. 业绩公告日（年报4/30前，中报8/31前，季报各截止日）
# 2. 计算SUE
# 3. SUE > +1.5 的股票买入持有 40 个交易日
# 4. SUE < -1.5 的股票卖出/做空（如果可以）

# 关键参数
holding_period = 40      # 持有交易日数
sue_threshold = 1.5      # SUE阈值
max_positions = 10       # 最大持仓数
rebalance_on = "earnings_date"  # 在业绩公告日调仓
```

**A股PEAD注意事项：**
- A股做空受限（融券），PEAD策略通常只做多头
- 业绩预告（1月底/7月中旬）比正式报告更早，抢先反应
- 年报4/30截止，集中在4月发布，信息拥挤期需分散

### 5. 分析师预期修正动量

**三个关键指标：**

```python
# 1. 预期修正比率（ERM）
ERM = (上调家数 - 下调家数) / 总覆盖家数
# ERM > 0.3 = 正面动量, ERM < -0.3 = 负面动量

The rest: https://github.com/HKUDS/Vibe-Trading/blob/HEAD/agent/src/skills/earnings-forecast/SKILL.md
