恒生科技真有那么便宜?算上亏损股,市盈率接近纳指100

1 引言

在各类软件里面,恒生科技只有二十多倍市盈率,纳指100三十多倍。把这两个数字放在一起,很容易得出一个判断:恒生科技便宜多了。

以国内最专业的金融数据库Wind为例,APP上显示恒生科技TTM市盈率是22.4倍,近五年分位数是35.8%。单看这个,估值似乎也谈不上贵,因此很多大V又开始说便宜了。

但我想先把一个问题搞清楚:买下一篮子股票,盈利公司的钱算进来了,亏损公司的窟窿算进去了吗?市盈率是按照成分股加权算的吗?

在之前,我分析了应当如何正确计算纳指100市盈率,现在也来算算恒科。(你看到的纳指100市盈率,正在误导你...)

我按恒生科技的实际权重重新合并各股TTM盈利,再与纳指100比较,发现恒生科技实际滚动PE为34.17倍,接近纳指100的36.74倍。

这足以提醒我们:先弄清怎么算的,再谈是否便宜,同时也不要随便相信各种草台班子。

2 亏损,究竟放在哪里?

一只股票的市盈率,是价格除以每股盈利。一个组合的市盈率,则要看投入同样一笔钱,按照组合权重,合计对应多少盈利。

本文采用的算法可以写成:

组合盈利收益率=各成分股“权重÷TTM市盈率”之和

组合市盈率=1÷组合盈利收益率

权重归一化到100%,亏损公司的市盈率为负数,对组合盈利作负贡献。详细计算规则可以看:

你看到的纳指100市盈率,正在误导你...

概念插画:持有整个组合,盈利和亏损都需要计入。画面不表示实际权重或金额。

下面是2026年10月9日全部30家成分公司的名称、权重和TTM市盈率。权重来自恒生指数公司,个股TTM来自同日腾讯行情;计算时将权重归一化至100%,图中保留两位小数。[1]

按这份明细,每100元组合价值对应约4.33元正盈利,扣掉约1.41元亏损,净剩2.93元,组合市盈率约34.17倍。

数据日期:2026年10月9日。来源:恒生指数公司成分权重、腾讯行情TTM数据,本文复算。金额为每100元组合价值对应的账面盈利,并非现金分红。

如果保留亏损公司的投资金额,却把它们的亏损按零处理,结果会降到约23.07倍。如果进一步把亏损公司连同权重一起剔除,只看盈利公司组成的子组合,则约18.53倍。这或许就是一些软件计算的结果!

当然,恒生官方的数据也略有不同,他们不公布算法,我们也不知道怎么算的,但只要和定义冲突,那一定是有问题,这就是第一性原理。[2][3]

3 和纳指100相比,便宜多少?

用纳指100明细,按同样保留亏损的加权算法复算,结果约36.74倍。[6]

恒生科技PE低一点,没有“22倍对37倍”看起来那么大。其中,亏损公司的权重分别约19.70%和7.37%,忽略亏损会影响比较结果。

更重要的是:

谁未来增长快呢?谁又会把赚到的利润回馈股东呢?

一个不会回馈股东的盈利,只是镜中花水中月。

对比市盈率的前提一定是盈利会回馈股东!

4 扩到50只,会让恒生科技更便宜吗?

恒科将从30只扩到50只,采用“40只市值+10只收入增长”的选股框架,计划11月20日公布检讨结果、12月7日生效。[4] 我把两份预测名单代入10月9日TTM,看看组合变化会怎样影响估值。

来源:华泰证券10月8日报告图4、某机构预测转引截图(机构名未披露);本文静态复算,非最终名单或12月估值预测。

华泰情景约33.08倍。新增20只权重取区间中点,合计10.26%,旧股等比例压缩;新增篮子约25.89倍,略微拉低整体估值。这里没有模拟完整的自由流通及权重上限再平衡。[5]

某机构情景约41.99倍。

看来扩容并不一定会更便宜,还可能更贵啊。

5 结论

这次基于市盈率定义从头计算后,我认为恒科明显算不上便宜,尤其是和一些优质资产对比。希望未来,企业之间的内卷开始下降,盈利开始改善,股东回报开始改善。

以后再看到一个指数PE,

先问:盈利能否变成股东回报?

再问:怎样处理亏损?权重是否对应到组合?...

后问:是否便宜?

引申阅读:

你看到的纳指100市盈率,正在误导你...

你看到的纳指ETF溢价率,正在误导你

场外QDII基金看板升级:杜绝猫腻,看穿资产配置和资产国别!

注:本文为估值口径研究与个人判断,不构成任何投资建议。个股TTM来自数据服务商,未逐家公司从财报重建,也未剔除一次性损益;账面盈利收益率不等于预期投资回报率。

数据与资料

[1] 恒生指数公司:2026年10月9日恒生科技成分及权重。个股TTM采用同日腾讯行情快照。

[2] 恒生指数操作指南,估值部分第10.15节。

[3] 恒生科技指数资料页,本次留存版本截至2026年9月30日;在线文件可能更新。

[4] 恒生科技指数咨询总结,2026年10月7日。

[5] 华泰证券报告公开转载,2026年10月9日,报告日期10月8日,采用预测权重。

[6] 王博雅数据:前瞻估值。本文读取2026年10月10日生成的快照;纳指100个股估值来源链为网站采集的统计数据。

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