PEAD效应与SUE因子构建及验证 [page::3][page::4][page::6][page::7][page::8]

• PEAD效应在A股显著，SUE因子（基于季度归母净利润超预期标准化）衡量业绩超预期，10分组累计收益差异大且持续。

- 使用业绩预告、快报与定期报告融合构建SUE3因子，表现优于单独定期报告版本，ICIR最高达3.22。

• SUE基础池（top 20%）年化收益20.24%，多头超中证500超额13.60%，稳定表现优异。

超预期确认与SUE+JAR基础池表现 [page::8][page::9]

• 采用盈余跳空JAR因子（公告次日最低价/前一日收盘差修正中证500收益）确认超预期事件。

- SUE+JAR筛选100只等权股票池，2013年以来年化收益25.76%，相对中证500超额19.12%，最大回撤8.61%，年化IR2.61。

多维度超预期增强策略回测与绩效 [page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16]

• 北向资金流入（前三月净流入占比）因子筛选top 20%，增强组合年化收益29.92%，相对中证500超额30.47%，最大回撤15.13%。

• 公告次日跳空（最低价>最高价）筛选股票表现优于未跳空股票，增强组合年化收益28.43%，超额21.79%，最大回撤11.54%。

• 剔除连续多月入选超预期池股票，避免股价回调风险，剔除组合年化收益27.33%，超额20.69%，最大回撤8.47%。

• 行业优选：选取超预期股票数量排名前列行业，年化收益33.12%，超额26.48%，最大回撤13.84%。

• 连续净利润增长筛选，年化收益28.12%，超额21.48%，最大回撤9.89%。

超预期精选组合构建及绩效分析 [page::17][page::18][page::19][page::20]

• 每月剔除不符合条件的股票后，从SUE+JAR池中多维度融合筛选30只股票构建等权组合。

• 组合年化收益39.73%，超额33.09%，最大回撤12.38%，月度胜率73.39%，回撤期间相对表现稳定。

- 持仓行业主要集中于基础化工、医药、电子、机械、房地产、新能源等，中小市值偏高。

• 绝对回撤集中在市场波动期间，策略相对回撤有限且短暂。

量化因子构建与核心方法论总结 [page::0][page::3][page::6][page::8][page::21]

• SUE因子基于单季度归母净利润实际值与预期值差异标准化计算，信息来源包括业绩预告、快报及定期报告，并保证数据时效与准确性。

- 盈余跳空因子JAR结合公告次日价格跳空验证超预期的真实性，确认高质量股票池。

• 多维度因子增强包括资金流向、跳空确认、历史连续性剔除、行业领先及净利润持续增长等，提升超预期选股效果及风险控制能力。

金融工程报告详尽分析——多维视角下的超预期增强策略

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一、元数据与报告概览

报告标题： 多维视角下的超预期增强策略
发布机构： 广发证券发展研究中心
发布日期： 2023年4月底（最新数据截至2023年4月28日）
作者及分析师： 罗军（首席分析师）、安宁宁（首席分析师）、周飞鹏、等多位资深分析师组成研究团队
研究主题： 基于A股市场的PEAD（价格盈余公告后漂移效应）效应，构建并优化业绩超预期（SUE）股票池，通过多维因子融合实现超预期增强策略，从而获取市场超额收益。

核心论点及结论：

• 研究证实A股市场存在显著PEAD效应，业绩超预期相关因子（SUE）具有较强的选股能力。

- 融合业绩公告多种形式数据（业绩预告、业绩快报、定期报告）计算出的SUE因子，表现优于单一报表数据。

• 构建基于SUE与业绩跳空确认因子JAR的超预期基础池，并引入多重增强维度（北向资金流入、公告次日跳空、行业景气度、连续剔除、连续业绩增长）显著改善绩效表现。

- 通过多维度融合筛选，打造30只股票的超预期精选组合，自2013年以来，年化收益率39.73%，相对基准中证500年化超额收益33.09%，展现较为稳定且显著的Alpha收益能力。

• 报告风险提示包括：成长风格持续回撤风险，量化模型对环境变化的敏感性风险，及市场结构变动带来的策略失效风险。

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二、逐节深度解读

1. PEAD效应、SUE因子及超预期基础池构建（第3-8页）

（一）A股中的PEAD效应

• PEAD效应起源于Ball & Brown (1968)对美股研究，表明公司宣布业绩超预期后股价会出现持久的正向漂移。

- A股市场实证同样验证了该效应。

• 本报告选用SUE（Standardized Unexpected Earnings，标准化预期外净利润）因子衡量超预期，其中净利润取归母净利润，按季度计算。

- SUE计算公式及涉及的期望净利润/增长统计细节详尽，兼顾了历史数据及标准差，使因子标准化。

• 使用SUE因子将股票分庚组，从公告日前60个交易日到后120个交易日累计收益显示，SUE值越高组别对应的累计收益越强，且公告后超预期效应具有较长期的持续性，有效支撑PEAD效应存在。

图1展示从公告日前60日到公告后120日的分组累计收益曲线，最高组（第10组）明显领先，持续提升约20%收益，充分展示PEAD效应及SUE因子的选股价值。


（二）因子构建

• 分析了业绩公告数据来源：业绩预告、业绩快报、定期报告三类，分别代表不同的时效性和准确性。

- 图2显示三类公告月度覆盖的股票数量，定期报告覆盖最广且持续增加，业绩快报月度波动较大，业绩预告季节性明显。

• 为避免未来函数和会计调整，业绩数据处理细节严格，业绩预告中的区间估计通过均值转换成具体净利润，采用公告当期已调整的历史财报数据。

表1详细列出了三种业绩公告数据的月度累计披露数量，为因子构建原始数据基础。

（三）SUE因子业绩与基础池构建

• 构建了三种SUE因子（SUE1只用定期报告，SUE2加业绩预告，SUE3再加业绩快报），结果显示SUE3表现最优，月均IC达4.0%，年化ICIR达2.62，t值8.43，十分组多空组合年化收益18.22%。

- 使用中性化处理后SUE3表现更佳，月均IC3.9%，年化ICIR3.22，t值10.36，年化多空收益17.83%。

• 图3详细对比三个SUE因子的十分组平均月均收益，SUE3组合表现略优。

• 以SUE超过80%分位作为基础筛选标准，形成基础池，平均每月约包含621只股票，年化收益20.24%，夏普比率0.73，超额收益13.6%，最大回撤9.98%，IR为2.11，表现稳定。

- 图4为SUE因子多头组合净值，对比市场表现优异。

• 图5与图6分别显示基础池股票数量趋势及基础池净值走势，数量随时间稳步增长，净值曲线显著跑赢基准。

• 利用业绩跳空因子JAR确认真正超预期事件，筛选SUE基础池中JAR值最高的100只股票组成SUE+JAR超预期基础池，年化收益率25.76%，超额收益19.12%，夏普0.94，最大回撤8.61%，年化IR2.61，极大增强了股票池的选股能力。

- 图7展示了SUE+JAR组合净值较市场更优的成长态势。



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2. 多维度超预期股票池增强策略（第9-17页）

报告基于SUE+JAR基础池，从五个维度进一步增强回报：

（一）北向资金

• 用前三个月北向资金净流入占比作为因子，反映外资青睐程度，流入占比越大，股票越被北向资金增配。

- 在SUE基础池和SUE+JAR超预期股票池内分组测试表现优异。

• 筛选净流入占比前20%，构建等权组合，年化收益率分别为15.89%、29.92%，超额收益率分别为16.44%、30.47%，风险调整后表现优异（IR分别2.17、2.06）。

图8与9展示不同组合收益层次，图10显示增强组合净值曲线持续领先基准及基础池。





详细分年业绩（表3）显示多数年份正收益且相对最大回撤控制较好。

（二）公告次日跳空

• 跳空定义为公告次日最低价高于公告日最高价，视作业绩超预期直接反映市场反应的极端形式。

- 跳空股票组合（G1）表现优于非跳空（G0），相对优势多维度体现。

• 构建跳空股票等权增强组合后，年化收益率分别26.26%、28.43%，超额收益19.63%、21.79%，夏普比率及IR均保持较好水平。

图11~13及表4数据明确展示了跳空因子带来的绩效增强。

（三）连续超预期剔除

• 连续多月入选SUE（含JAR增强）基础池的股票表现往往递减，市场对其已充分定价。

- 分析显示，剔除连续入选股票后组合表现反而增强。

• 剔除股票后组合年化收益20.28%、27.33%，超额收益13.65%、21.69%，风险调整收益大幅提升。

图14~18及表5为清晰佐证。

（四）行业优选

• 行业景气提升时，超预期股票集中度高，增强股票组合表现。

- 定期挑选超预期股票数量排名靠前的行业构建组合，获得年化收益22.13%、33.12%，超额收益15.49%、26.48%。

• 图19~21及表6充分验证了行业优选的有效性。

（五）净利润持续增长

• 连续两期净利润同比增长筛选，进一步增强组合稳健性和成长性。

- 组合年化收益21.99%、28.12%，相对中证500超额15.36%、21.48%。

• 图22~24及表7支持该结论。

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3. 多维度融合超预期精选组合（第17-20页）

构建逻辑

• 在SUE+JAR基础池，通过综合以上多维度策略，每月调仓选出30只股票，等权构建超预期精选组合。

- 筛除上市不满60天、停牌、ST、涨跌停个股，策略稳健性强。

历史绩效

• 年化收益高达39.73%，相对基准超额33.09%，月度超额胜率73.39%，盈亏比2.40，单月最大亏损控制在-7.04%。

- 年度胜率达90.91%，其中2015年和2021年表现尤为突出，超额收益分别为80.57%和72.51%。

图25、图26展示净值增长轨迹和月度收益分布，组合长期表现稳健，超额收益持续且分布均衡。




持仓结构及风险

• 行业分布均匀，权重主要集中于基础化工、医药、电子、机械、房地产、电力设备、新能源等，其中医药和化工是主要配置行业。

- 市值分布上组合偏好中小市值股票，2021年下半年以后配置尤其明显，提升Alpha空间。

• 最大回撤主要出现在2015、2018、2022年等市场波动期间，但组合相对回撤较小，策略表现出较强的抗风险能力。

图27~29直观呈现行业市值分布和绝对/相对回撤动态。





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4. 总结与风险提示（第21-22页）

总结：
本报告通过多维数据融合，深度挖掘A股市场PEAD效应的表现和应用，系统性构建和优化了超预期选股因子组合。

• 核心SUE因子经多种数据融合后选股能力增强，结合跳空因子JAR确认业绩公告带来的真正超预期市场反应。

- 多维增强策略显著改善组合收益和风险调整表现，包括北向资金流入、公告次日跳空、行业景气度过滤、剔除连续入选股票及业绩连续增长因子。

• 综合多因子融合构建的30只精选组合，长期历史回测显示高额的年化收益、超额收益与稳定的风险控制能力，实证了基于量化业绩超预期的强化策略有效性。

风险提示：

1. 成长股风格可能持续面临回撤压力。

2. 量化模型基于历史数据，面临市场环境、政策变化时潜在失效风险。

1. 市场结构、交易行为变动亦可能对策略有效性产生影响。

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三、图表深度解读总结

此报告以丰富图表数据支持论点，每个图表均清晰展现选股策略的绩效、因子的有效性及风险控制表现：

• 图1（SUE分组累计收益）直观印证PEAD效应，分组收益明显，公告后表现持续良好。

- 图2及表1（业绩数据覆盖）体现多渠道数据收集，支撑SUE因子的计算广度和时效性。

• 图3及表2（SUE因子效果）明确多数据融合SUE3因子优于单一报表构建因子。

- 图4-7（基础池与SUE+JAR池净值与市值），展示基础池及强化基础池的优异表现及逐步改进过程。

• 图8-10（北向资金因子增强），验证资金流向信号带来的增益。

- 图11-13（报告次日跳空），极端事件行情带来额外收益。

• 图14-18（连续入选股票剔除），避免超额收益蚕食周期导致收益递减风格疲软。

- 图19-21（行业优选），聚焦行业景气度提升带动整体表现提升。

• 图22-24（连续净利润增长），强化基本面持续成长筛选的有效性。

- 图25-29（超预期精选组合表现与风险），全面展示多维融合组合的优异业绩和稳健风险控制。

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四、估值分析与风险因素

报告主要聚焦量化因子策略构建与业绩表现，没有直接涉及传统财务估值模型（如DCF、市盈率等），从而体现了量化模型侧重在选股及组合构建层面的Alpha创造。风险提示部分较为明确，强调成长风格风险、模型依赖历史数据风险和市场结构变动风险，体现出对模型稳健性和市场环境敏感性的充分认识。

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五、批判性视角

• 优点：

报告系统基于实证统计安排因子构建流程，数据来源覆盖全面，量化分析严谨可靠。
多维度增强策略覆盖资金面、事件面与基本面，兼顾了业绩、资金流和市场行为，构建更稳健的选股体系。
明确考虑了剔除持续入选个股防止风格衰竭，符合市场经验。
风险部分认知清晰，对于市场结构、政策变更风险给予充分提示，符合量化策略研究规范。

• 局限与待改进：

报告中策略多采用等权配置，没有详细讨论权重优化、波动率调整及持仓集中度，实际操作风险可能存在差异。
缺少对策略潜在交易成本冲击及市场流动性影响的更深入讨论，尤其是中小市值偏好可能带来的流动性风险。
报告未提供策略在不同市场状态（熊市/震荡等）的表现细分，成长风格解读和应对方案可以进一步完善。
不同年份的波动极值及回撤周期虽有披露，但对策略的抗周期能力及横向对比尚缺乏深入剖析。
* 虽有提及行业配置，但未深入探讨行业配置变化对组合表现的贡献及潜在行业集中风险。

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六、结论性综合

本报告通过深度挖掘A股PEAD效应，创新运用融合业绩预告、快报与定期报告数据的SUE因子，结合跳空因子JAR确认超预期事件，构建基础超预期股票池。基于该基础池，报告系统测试并论证包括北向资金流入、公告次日跳空表现、连续超预期剔除、行业优选及连续净利润增长等多维度增强因子，均有效提升组合的收益和风险调整指标。最终，融合多因子优化，构建月度调仓的30只等权超预期精选组合，实现年化收益近40%、相对中证500超额收益超过33%的卓越成绩，且在市场震荡期仍保持较低相对回撤，风险控制良好。从行业及市值配置分析看，组合偏好基础化工、医药、电子等优势行业及中小市值股票，进一步挖掘Alpha潜力。

报告提醒了模型基于历史数据，策略面临成长风格调整、市场结构和政策变化等风险，提醒投资者需动态关注风险。整体而言，该报告系统展示了基于基本面业绩超预期的多维量化策略构建流程与实证成果，为投资者提供了高度系统且覆盖面广的选股与组合优化框架，体现出较高水平的量化研究与实用价值，尤其适用于追求基于业绩驱动型Alpha的A股量化策略。

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（全文内容及数据均出自广发证券发展研究中心2023年4月发布的金融工程研究报告《多维视角下的超预期增强策略》[page::0,1,2,...,22]）

报告