开源量化评论（79）：超预期预判，市场参与主体行为的信息含义

金融工程专题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 1 / 22 2023 年 08 月 12 日 《业绩超预期 Plus 组合 2.0：基于预期调整的修正》-2023.03.03 超预期预判：市场参与主体行为的信息含义 ——开源量化评论（79） 魏建榕（分析师） 胡亮勇（分析师） weijianrong@kysec.cn 证书编号：S0790519120001 huliangyong@kysec.cn 证书编号：S0790522030001  超预期策略的持续回撤促使我们思考如何进行事前预测而非事后判断 2021 年 9 月以来，超预期个股的盈余动量效应不断衰减，超额收益持续回撤，且财报发布前的超额收益有不断增强的现象，导致基于事后判断的思路面临较大的挑战，事前预测的需求显得更加迫切和必要。 大部分上市公司会在报告期之前发布定期报告的预约披露日期，数量占比约 78%。 通常，无法及时出具定期报告预约披露日期的上市公司，财务上出现不好变化的概率在提升，而预约披露日期大幅领先市场的，往往意味着未来的盈余惊喜。 截面上提前或滞后披露财报的上市公司占比仅占 5%，处于较低的水平。 2018 以来上市公司调整预约披露日期的数量整体呈现逐年下降的态势。  递延时间距离因子能有效预测个股未来业绩表现 报告期与预约披露日期的间隔天数大小代表了上市公司披露日期的早晚水平，二者间隔天数越高，意味着上市公司向市场发布财务信息的时间越早。 在测试期内时间距离因子（TDF）RankIC 均值为 3.47%，年化 RankICIR 为 1.71。 递延时间距离因子（DTDF）在因子稳定性和显著性上都有小幅度提升，RankIC 均值为 3.67%，年化 RankICIR 为 2.15。 递延时间距离因子在小市值成分股中，选股能力相对占优。从因子显著性来看，递延时间距离因子在中证 1000 中 RankIC 值最高，达到 4.46%；在因子稳定性上，在国证 2000 指数成分股中表现最优，年化 RankICIR 超过 2。 递延时间距离因子在中证 1000 指数上增强效果优异，年化超额收益率达到 8.44%，收益波动比为 1.43，多空胜率高达 80%。  三大市场参与主体的行为在选股上具有显著区分能力 在上市公司维度，从分组收益来看，在时序上进行提前披露的上市公司未来一个季度的表现更优，而相比去年同期滞后公布的上市公司，未来表现则相对较弱。 上市公司业绩预告发布正面消息的个股未来一个季度大幅跑赢中性和负面分组。 从投资者层面，个股区间超额收益率最高的分组显著跑赢超额收益率最低的分组。 分析师视角下，未来一个季度盈利上调的分组显著跑赢盈利下调的分组，表明分析师盈利预测的调整能够有效提前预测上市公司当季度的业绩表现。 融合三大市场参与主体行为特征的多头组合能有效提升递延时间距离因子的多头组合表现。 风险提示：模型基于历史数据统计，未来存在失效风险。 相关研究报告 金融工程研究团队 开源证券 证券研究报告 金融工程专题 金融工程研究 魏建榕（首席分析师） 证书编号：S0790519120001 张 翔（分析师） 证书编号：S0790520110001 傅开波（分析师） 证书编号：S0790520090003 高 鹏（分析师） 证书编号：S0790520090002 苏俊豪（分析师） 证书编号：S0790522020001 胡亮勇（分析师） 证书编号：S0790522030001 王志豪（分析师） 证书编号：S0790522070003 盛少成（分析师） 证书编号：S0790523060003 苏 良（分析师） 证书编号：S0790523060004 何申昊（研究员） 证书编号：S0790122080094 陈威（研究员） 证书编号：S0790123070027 蒋韬（研究员） 证书编号：S0790123070037 金融工程专题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 2 / 22 目 录 1、 选题背景 .................................................................................................................................................................................... 4 2、 数据概览 .................................................................................................................................................................................... 5 2.1、 数据样例 ......................................................................................................................................................................... 5 2.2、 数据统计 ......................................................................................................................................................................... 6 2.2.1、 报告期 vs. 公告日期 .......................................................................................................................................... 7 2.2.2、 预约披露日期 vs. 报告期 .................................................................................................................................. 7 2.2.3、 预约披露日期 vs. 实际披露日期 ...................................................................................................................... 8 2.2.4、 预约披露日期变更 ............................................................................