改进超预期因子的五点思考——真实超预期系列研究之二

创建于 2025-07-22T11:55:57.313316+08:00 更新于 2025-07-22T13:25:41.957610+08:00

摘要

本报告针对近两年SUE因子失效问题提出五项改进措施，主要包括历史平均业绩替换为分析师一致预期季度业绩、时间线性加权提升因子时效性、融合业绩预告快报和正式财报数据构建真实超预期因子SUE_I、剔除金融地产板块股票及无效月份因子替换。改进后因子在沪深300、中证500、1000及全市场均显著改善选股有效性及收益表现，构建的真实超预期TOP50组合年化超额收益率最高达15%以上，风险调整后表现稳健。[page::0][page::5][page::6][page::15][page::27]

速读内容

超预期因子失效及问题分析 [page::5][page::6]

标准化预期外净利润因子SUE近两年在沪深300、中证500等主要指数中超额收益下降，选股有效性减弱。

- SUE因子实际衡量成长能力而非真实超预期，且与成长因子相关性增强，成长风格切换导致因子有效性下降。

一致预期季度业绩估算及超预期因子改进 [page::7][page::8][page::10][page::11]

采用朝阳永续数据，将年度预期利润季度化估算，替换传统历史平均业绩。

- 引入业绩快报和业绩预告数据，构建SUER和SUEN因子，实行3个月业绩窗口线性时间加权，提高时效性。

时间线性加权后组合累计净值分别提升至4.59和7.73，显著改善因子收益。

超预期因子多维构建及覆盖度表现 [page::12][page::13][page::14][page::15]

| 股票池 | 因子 | IC均值 | ICIR | ICT值 | P值 | IC>0 |
|---------|------------|--------|-------|--------|-------|--------|
| 沪深300 | SUER2(行业市值中性化)| 0.03 | 0.35 | 4.22 | 0.00% | 62.84% |
| 中证500 | SUEN(行业市值中性化) | 0.04 | 0.43 | 5.21 | 0.00% | 67.6% |
| 中证1000| SUEN(行业市值中性化) | 0.05 | 0.66 | 6.69 | 0.00% | 74.8% |
| 中证全指| SUEI(行业市值中性化) | 0.03 | 0.59 | 7.15 | 0.00% | 75.0% |

兼顾不同规模股票覆盖度，SUER偏重大市值，SUEN覆盖中小市值，三者组合SUEI提升空间和时效覆盖。

- 中证1000及全市场中SUEN多头组合回报稳定增长，2021年后分组收益单调性更显著。

真实超预期因子组合风险收益表现 [page::16][page::17]

| 股票池 | 因子 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 | 超额年化收益率 |
|--------|-------|------------|---------|----------|----------------|
| 沪深300 | SUER | 6.5%-8.1% | 0.26-0.94 | -41.9% | 4.9% |
| 中证500 | SUEI | 12.2%-12.7%| 0.47-1.77 | -44.8% | 9.8% |
| 中证1000| SUEI | 15.9%-17.1%| 0.51-2.21 | -50.2% | 15.2% |
| 全市场 | SUEI | 15.8%-13.5%| 0.58-2.45 | -40.1% | 12.9% |

全市场SUEN因子实现最高18.5%年化收益率，SUEI因子表现最稳定最高夏普比率2.45。

- 真实超预期组合中，沪深300采用SUER，中证500/1000及全市场采用SUEI，表现明显优于传统SUE。

超预期因子天然不适用行业及剔除效果影响 [page::22][page::23]

金融地产板块因宏观驱动大于基本面，超预期因子选股效果最差，消费板块稳定盈利龙头影响因子有效性。

- 剔除金融地产成分股后，SUE_I组合在中证全指中收益弹性与稳定性显著提升。

年内超预期因子选股有效性日历效应与替换策略 [page::24][page::25][page::26][page::27]

超预期因子在部分月份（如1月、4月、7、9、10月）有效性显著下降，主因业绩真空期、财报预披露和预期视角转换。

- 采用未来季度分析师一致预期业绩变化率替换因子值无效月份，经优化提升组合累计净值和稳定性。

真实超预期股票组合业绩表现 [page::27][page::28][page::29]

沪深300真实超预期组合2012年以来累计回报182.1%，超额累计回报120.1%，年化超额收益4.9%。

- 中证500、1000及全市场真实超预期组合累计回报及超额收益均远超沪深300，最大年化超额收益达20.3%。

深度阅读

报告详尽分析：《改进超预期因子的五点思考——真实超预期系列研究之二》

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1. 元数据与概览

报告标题：《改进超预期因子的五点思考——真实超预期系列研究之二》

- 发布机构：申万宏源证券有限公司

发布日期：2023年7月16日

- 作者及联系人：证券分析师邓虎、研究支持王宇涵，联系方式详见报告首页

主题：聚焦超预期因子（SUE因子）在股票投资中的失效问题及改进，覆盖股票因子选股与量化策略的研究。

核心论点与目标

该报告围绕近两年超预期因子（SUE）的失效现象，针对历史平均业绩难以反映未来预期业绩、业绩信息时效性不足、财报信息维度单一、因子适用行业有限以及存在业绩披露真空期等五大关键问题，提出多维度改进方法，包括：

用分析师一致预期季度估算值替换历史平均业绩

- 对超预期因子赋予时间线性加权，提高时效敏锐度

结合业绩预告、业绩快报及正式财报多维度信息构建真实超预期因子SUEI

- 剔除金融地产等行业提升因子纯净度
在业绩披露缺失月份，用未来季度分析师一致预期业绩变化率替代超预期因子

改进后的超预期因子在多个股票池（沪深300、中证500、中证1000及中证全指）构建真实超预期股票组合，取得较传统SUE因子显著改善的选股效果，尤其在中小市值股票池中效果显著。

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2. 逐节深度解读

2.1 超预期因子是否失效？

PEAD效应即盈余公告后市场表现异常（价格偏移）是超额收益源，但经典SUE因子选股有效性自2020年下半年起逐步减弱。

- SUE因子计算采用历史平均业绩作为期望值，无法精准反映市场近期预期，导致因子敏感度和收益回撤不佳（图1、2显示沪深300及中证500构建的SUE-TOP50组合相对于基准指数超额收益逐渐降低；图3累计IC值同样显示2021年以来IC开始平台化）[page::5][page::6]。

2.2 历史平均业绩与未来预期的匹配问题

研究发现SUE因子与成长因子高度相关（图5，2020年以来相关系数由0.39升至0.56），表明SUE更多反映成长而非预期超额。

- 市场成长风格切换及极端估值期间，实际超预期收益难以兑现，导致SUE因子失效。
朝阳永续一致预期数据作为更准确的业绩期望，用于替代历史平均业绩，解决预期捕捉的不足（表1介绍算法细节，重点依赖时间和机构影响力加权）[page::6][page::7]。

2.3 信息时效性对策略敏锐度影响

利用业绩预告（最早披露）、业绩快报及正式财报（准确度从低到高）构建两个因子: SUEN（业绩预告）和SUER（业绩快报+正式财报）。

- 由于不同公告发布时间和覆盖股票市场的差异，考虑3个月滚动窗口，并采用时间线性加权赋予最近公告更高权重（公式见第10页，图10显示时间加权后组合净值显著提高：SUER从3.56增至4.59，SUEN从7.02增至7.73）[page::8][page::10][page::11]。
业绩预告中，90%以上公布净利润范围，其中净利润下限超过预期的超预期信号更强（图8，图9展示估算逻辑）[page::9][page::10]。

2.4 丰富财报信息维度

业绩快报和正式财报的SUER因子中，不同季度业绩存在信息增量差异，最新季度季度信息敏感度更高。其中SUER2用最新季度业绩构建，表现好于仅用非最新季度的SUER1，完整窗口下构造的SUER因子表现最佳（表2、图11）。

- 业绩预告构建的SUEN因子在中小市值股票中尤为有效，覆盖广且选股效果明显优于大市值股票（表4）。

SUER覆盖沪深300最广，覆盖度大市值股票；SUEN覆盖中证1000及中小市值股票最多（图12、13）。

- 将业绩预告、快报及正式财报多维相结合构造综合超预期因子SUEI，提升覆盖度和选股效率，表现明显优于单一因子，且能取长补短（图18）。各主要股票池中，SUEI表现稳健优异，尤其在中小市值股池效果突出（表5~8，图14~17）[page::11][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17]

2.5 超预期因子在不同行业板块中的适用性

依据申万行业划分，超预期因子SUEI在先进制造、周期和科技等板块覆盖度和有效性最高，消费、医药中等，金融地产最弱（图31，表10）。

- 金融地产板块受宏观政策和宏观经济影响大，财务指标因子有效性低；消费行业龙头机构抱团，业绩确定性较强，超预期频率较低。
剔除金融地产板块后，超预期组合收益稳定性和弹性明显提升（图32）[page::22][page::23]

2.6 年内超预期因子选股效力季节性变化

超预期因子存在明显的日历效应。例如，沪深300中SUER选股无效月份多达6个月（1、2、4、7、9、10月），SUEN下半年基本失效（图33）。

- 中证500中SUEI无效期拉长缩短，仅1月和9月表现较弱（图34）；中证1000和全市场中SUEI多为8、10月无效（图35、36）。
失效主要因1）业绩真空期导致因子覆盖度低，如1月和7月；2）部分超预期信息已被业绩快报及预告提前反映（4月情况）；3）三四季度初市场将预期视角快速转向未来季度（8-10月）。

- 解决方案为，将无效月份的超预期因子用未来季度分析师一致预期业绩变化率进行替换，且通过回测确定未来季度数及时间窗（表11-14）。沪深300以替换未来3季度、交易日240天；中证500以未来3季度、60天；中证1000以未来2季度、240天；中证全指选取未来2季度、180天（对应不同市场特征和因子表现）[page::25][page::26][page::27]

2.7 构建真实超预期股票组合表现

结合以上五点改进，报告构建了等权重真实超预期股票组合：

沪深300使用SUER因子

- 中证500、1000及全指使用SUEI因子

实证结果表明：

沪深300组合自2012年以来累计回报182.1%，年化9.4%，超额年化收益4.9%，近两年表现有所恢复但逊色于传统SUE（图38，表详全）[page::27][page::28]

- 中证500组合累计回报368.2%，年化超额8.4%，夏普比率1.33（图39，40）
中证1000组合累计回报362.9%，超额13.7%，夏普比率1.80（图41，42）

- 中证全指组合累计回报1429.5%，超额20.3%，夏普比率1.40（图43，44）

改进因子尤其在中小盘市场表现优异，克服了SUE因子近年回撤与选股无效的问题，表现更为稳健和弹性明显。

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3. 图表深度解读

图1和图2（页5）

描述：沪深300和中证500中，以传统SUE因子构成的TOP50组合相对于基准指数超额净值走势。

- 解读：2019年至2020年底，因子表现良好，但自2020年下半年起超额净值增长动能下降，2021年开始甚至有回撤趋势，显示因子有效性减弱。
关联文本：确认传统超预期因子的选股效力衰退问题，为全文核心问题奠定基础。

图3（页6）

描述：2011年至2023年SUE因子月度IC累计值。

- 解读：IC逐渐上升直至2020年末后进入高位平台期甚至出现拐点，表明因子预测能力停止提升甚至衰退。
支撑论点：清晰显示因子失效趋势。

图4和图5（页7）

描述：成长和价值因子周度IC累计值及SUE与成长因子月度秩相关系数。

- 解读：成长因子2020年后停止上涨，SUE与成长因子相关性提升说明SUE愈发偏向成长因子属性而非超预期。
含义：指明高估值条件影响SUE因子有效性。

图6（页8）

描述：季度一致预期业绩估算流程。

- 内容：将年度分析师预期拆解为季度水平，适配季度财报发布时间差异。
意义：为采用一致预期代替历史平均业绩提供数据处理方法。

图7至图10（页8-11）

图7显示扩大时间窗口后因子计算覆盖股票数量增长；

- 图8展示业绩预告不同公告内容占比历史演变，净利润范围公告占比超过90%；
图9详细说明业绩预告季度净利润最小值季度化估算流程；

- 图10展示时间线性加权对超预期因子（SUEN，SUER）累计净值提升效果明显。

图11（页12）

描述：通过每月投资因子主要依赖的季度业绩数据时间节点示意。

- 解析：说明业绩快报和正式财报以不同季度业绩数据为主，影响因子构建。
代表时间段依赖差异，影响因子设计。

图12至图17（页14-15）

描述：不同股票池中各超预期因子覆盖度及多空组合净值表现。

- 解读：
- SUER覆盖沪深300较多，SUEN覆盖中小盘更多；
- SUEN多头组合在中证1000及全市场呈稳步上行，选股效力体现。

图18（页15）

描述：SUEI因子覆盖度走势，结合之前因子补完，覆盖度整体提升，特别是在沪深300和中证500中。

图19-30（页18-22）

对各股票池原始及行业市值中性化状态下的多种超预期因子TOP50组合累计净值及年度收益对比，均显示改进因子在中证500、中证1000、全指中优于传统SUE，沪深300因覆盖度因素表现有所逊色。

图31-32（页23-24）

超预期因子SUEI板块分布及剔除金融地产前后收益提升效果，证实金融地产板块影响因子纯净性，剔除后收益稳定。

图33-36（页24-25）

各股票池分月度ICIR统计，突显超预期因子存在明显日历效应，且不同因子在不同月份表现差异明显。

图37-44（页28-29）

展示真实超预期因子TOP50组合历史净值与年度收益情况，反映整体选股策略改进后收益率、超额收益及风险控制的提升。

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4. 估值分析

本报告核心并非单纯估值研判，而是通过定量因子模型的构建和优化提高选股能力，提升投资组合收益率及风险调整后表现。报告无DCF等传统估值模型，主要应用IC值、历史收益、波动率、最大回撤、Calmar比率、夏普比率等风险收益指标衡量因子及组合性能。

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5. 风险因素评估

风险提示：因子模型基于历史数据及第三方数据（万德、朝阳永续）构建，历史表现不代表未来表现。

- 市场风险：市场环境大幅变化可能使因子及组合失效。
数据覆盖限制：分析师覆盖不足部分小盘股可能导致信号缺失。

- 因子适用性局限：在宏观驱动行业（如金融地产）中因子无效，需剔除相关股票。
信息时效风险：业绩公布时间点及报告过程中信息滞后仍可能影响因子表现。

报告未详述具体缓解措施，建议谨慎应用，结合市场环境动态调整。

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6. 审慎视角与细节

报告中以第三方数据为核心来源，分析师一致预期数据来源及算法过程虽有介绍，但内部透明度有限，可能引入估计误差。

- 因子采用的加权方法虽实用但未详解权重参数灵敏度，对极端行情下表现的稳健性留有待考量。
组合构建多为等权，未涉及优化权重分配是否可进一步提升表现。

- 行业板块剔除策略基于历史实证但可能忽略未来行业结构变化带来的影响。
报告整体强调升级改进因子有效性，投资者仍需结合自身风险偏好及市场动态应用。

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7. 结论性综合

本报告系统深入剖析了近年来标准超预期因子（SUE）在中国股市选股失效的主要成因，并基于严谨的理论分析与实证数据，针对历史平均业绩无法反映市场真实预期、业绩信息时效滞后、信息来源单一、行业适用性有限及财报披露真空期等五大关键问题，提出了创新改进方案：

用分析师一致预期季度估算值替代历史平均业绩，精准映射市场预期；

- 利用时间线性加权提高因子对最新财报信息的敏感度和权重；

综合业绩预告、业绩快报与正式财报三大信息维度，构建更全面的超预期因子SUEI，提升覆盖率和选股效率；

- 剔除金融地产等宏观驱动和财务指标选股无效的行业板块，加强因子纯净度；

针对年内存在的因子失效月份，用未来季度分析师预期业绩变化率进行有针对性的因子值替换，实现选股有效性的季节性修正。

通过大样本数据回测，改进后的超预期因子在沪深300、中证500、1000及全市场多个股票池中，构建的真实超预期TOP50股票组合均显著优于传统SUE因子选股策略，尤其在中证500及中证1000等中小市值股票池中的超额收益率和风险调整表现有明显提升（如年化超额收益率提至8.4%-13.7%，夏普比率最高达2.84）。沪深300因子覆盖度限制导致改进空间相对有限，但近年也展现一定恢复势头。

图表深度解读确认了因子失效的市场信号、成长风格溢价影响、财报信息时效组合性能提升和行业板块适用性差异的实证基础。月度IC比例的日历效应提示在不同时间窗口，因子表现存在系统性波动，理性地采用未来预期调整因子是有效的应对手段。

总体而言，报告体现了对超预期因子本质与运行机制的深刻理解与实践改良，为量化投资者提供了操作性较强且实证验证充分的工具升级方案，极大提升超预期因子的稳定性及应用价值。这些改进系统性的解决了近两年因子失效带来的难题，是超预期选股策略的有益创新与重要进阶。

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