超预期因子是一种常见的基本面因子，用于衡量公司实际盈利与市场预期之间的差异。如果公司的盈利超过市场预期，往往会带来盈利惊喜（Earnings Surprises），从而推动股票短期内的上涨。
有趣的是，在公告披露的一段时间内，这类公司股价的超额表现往往仍强于同类，这也就是著名的盈余公告后价格漂移效应（Post Earning Announcement Drift，PEAD）。
如何识别超预期的股票？一般而言有以下3个角度：
01
财报超市场预期
在盈余公告发布后，投资者通过买入或卖出的决策直接表达了自己的观点。根据PEAD理论，业绩公告披露后，盈利不及预期的公司股价往往会因利空而持续下跌，而业绩超预期的股票则有望在未来获得持续正向的超额收益。这种效应的形成主要源于投资者反应的滞后。
在A股市场中，个人投资者存在信息滞后和盲目跟风等投资行为，这导致在盈利超出预期的几个月后，股价仍可能存在漂移现象，这种信息不对称性给我们带来了可观的超额。
02
基于历史数据的超预期
将公司当前财务数据与其历史数据相比较，也能挖掘出超预期的企业。股价的涨跌由两部分组成：一是企业盈利的变化，二是市盈率的变化。在利用财务数据进行推导时，主要预测的是企业盈利的变化。
对于盈利稳定变化的股票，我们可以假设其经营状况未发生重大改变，进行线性推导。然而，对于处于景气周期的行业或个股而言，线性推导可能会低估盈利的增长，这就需要更加复杂且精细化的推导方式。在获得推导出的盈利后，就可以和财报数据相比较，从而选取超预期的股票。
**注：超预期最常见的因子是SUE（标准化预期外盈利），其代表了财报盈利值相对于盈利预期的差异，通常增幅越大，股价未来表现越强势。IC则反映了因子对收益的预测能力。可以看出，大岩SUE因子近几年预测能力持续有效。数据来源：大岩资本。
03
财报超分析师预期
由于传统财务数据发布的滞后性和低频性，当上市公司业绩发生较大变化时，并不能及时通过传统财务数据反映。分析师数据能够有效弥补此缺陷。分析师研报提供的信息可以进一步修正基于历史数据的超预期预测。
当财报业绩发生大幅变化时，分析师通常会在研报标题或内容中以“超预期”等特殊字样进行标注。通过文本挖掘，可以快速定位超预期的公司。此外，分析师自身前后预期的对比也可以作为超预期策略的样本。比如，在公告发布后，分析师上调了对企业未来的盈利预期，则说明了公司业绩的超预期。
精细化数据处理+多重因子叠加
更有效的超预期信号
为了保持模型收益的稳健性，大岩从多个维度来构建超预期信号。首先，是对底层数据的精细化处理。以分析师预期数据为例，其优点在于能够提前预测上市公司未来业绩情况，但缺点在于许多中小公司没有研究员覆盖，因此存在数据缺失的情况。在实际操作中，我们会直接采用一致预期数据，相当于对没有分析师覆盖的股票采用数据商的预测，与此同时，我们还会对这部分股票采用自身逻辑的预测，从而使得样本量更加充足全面。
另外，我们还会进行多重有效因子的叠加。上文中提到的三个维度，是从基本面角度来识别业绩超预期，三者可以相互补充。除此之外，我们还会结合价量信号进行超预期的识别，将公告发布前后的股票涨跌幅、成交量异动等纳入考量。基本面与价量的有效结合有助于更精准的刻画出市场预期，进而辨别超预期企业。
得益于大岩在基本面的价量方面的深度研究，以此为基础构建的超预期信号超额表现持续稳定。数据、因子、模型的多重共振能更好地挖掘出市场中隐匿的“巨人”，捕捉盈利上的惊喜。
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