第26章：事件与另类因子

前面的因子读的都是状态：这家公司现在有多便宜（价值）、资本回报怎么样（质量）、最近涨了多少（动量）、波动和流动性如何。状态每天都有，所以随便挑一个交易日，都能给全市场排一次序。

还有一类信息不是状态，而是某一天发生了一件事：公司发了业绩预告，宣布回购并注销股份，大股东完成了增持，一批限售股到了解禁日，分析师把盈利预测上调。它们回答的不是"这家公司现在怎么样"，而是"这家公司刚刚发生了什么"。

事件信息有一个前面所有因子都不需要考虑的特点：它只存在于某一个时间点。 由此带来两个新问题：一件事怎样变成一个可以横向比较的数字，以及这件事在哪一天才算真正被市场知道。

这一章回答四个问题：一件公告怎样变成一个可以回测、可以排序的信号；这些事件发生之后，股价通常会不会动、往哪动、能持续多久；哪些事件真的改变了公司的未来，哪些只是说法；以及为什么事件因子最容易在时间处理上全盘失效。 本章作用的对象是 A 股个股；ETF 没有自己的公告，但有两类与它相关的事件，放在最后一节单独说。

把“某天发生的一件事”变成可以排序的数字

先固定事件日、观察窗口和对照组

现象。 同一天，甲公告“预计全年净利润同比增长 60%”，乙公告“预计全年净利润为负”。要回答“业绩预告的好坏会不会反映到后面的股价上”，最直接的做法似乎是：把出了好消息的股票和出了坏消息的股票放一起，比一比之后谁涨得多。

这个比较有两个漏洞。第一，甲乙两家公司本来就不一样——它们可能在完全不同的行业、不同的市值层次，后面的收益差可能主要来自行业和规模，而不是来自那条公告（第15章、第20章）。第二，公告不是你能提前知道的，你不可能在公告之前就把仓位调到“即将发好消息的股票”上。

用一句人话说清事件研究在问什么。 它问的是：在事件发生前后那一段时间里，这只股票比“它本该有的收益”多赚了还是少赚了。

定义。 先定一个事件日 $t=0$，也就是这条信息进入市场的日子；再定一个观察窗口 $[t_1,t_2]$，例如公告后的第 1 到第 20 个交易日；然后逐日把这只股票的收益减去同一交易日对照组的收益，再在窗口内加总，得到累计超额收益：

$${\text{CAR}}_i=\sum _{t=t_1}^{t_2}(r_{i,t}-r_{i,t}^{\text{bench}})$$

其中 $r_{i,t}$ 是股票 $i$ 在窗口内第 $t$ 个交易日的收益，$r_{i,t}^{\text{bench}}$ 是同一交易日对照组的收益。对照组常用同行业、同市值组的等权平均收益，也可以先用市场指数，再用行业和市值做调整。若某只股票在窗口内累计上涨 5%，而对照组同期上涨 2%，它的 CAR 就是 3 个百分点。

这一步最容易错的地方是对照组。 只用市场指数当基准时，CAR 里会混进行业和市值的影响：如果当期发布业绩预增的公司恰好集中在某个正在上涨的行业，那么看起来有效的事件，其实只是在重复行业和规模已经提供过的信息。事件因子必须先过这一关，再谈它是不是一个新信息。

读图：两条累计收益曲线从事件日出发（示意）。实线是发生该类事件的股票，虚线是同一时点的对照组——同行业、同市值的一组股票；纵轴是相对起点累计涨跌了几个百分点，横轴是事件后的交易日数。窗口右端两条线之间的竖直距离，就是这段窗口的累计超额收益 CAR：实线在虚线之上说明事件股票跑赢了对照组，差额就是它多赚的部分。图要说明的是：CAR 量的不是绝对涨幅，而是和“本来该赚多少”之间的差距；对照组换一个，这个差距就可能换一个符号。

落到只做多。 CAR 是研究工具，不是交易信号。因为公告不可预测，只做多的做法只能是“事件发生之后进场、持有一段时间”——观察窗口本身就是持有期。这意味着回测里不允许在事件日之前建仓，也意味着事件策略的收益必须扣掉“从公告到你真能成交”这一段现实成本：跳空高开、一字涨停买不到，都会让纸面收益打折（第3章、第32章）。

同一个事件，可以做成三种不同用途的数字

现象。 到了某一个交易日，你要在几千只股票里排序。其中可能有几十只当天刚刚公告了业绩预告，有几百只正处在解禁之后的第三天。事件研究的结论是“某一类事件平均会怎样”，而排序需要的是——在这一天，这只股票处在事件的什么位置、这件事有多大。同一个事件至少有三种转法：

1. 哑变量。 这个交易日，这只股票是否处在某类事件发生后的 20 个交易日之内，取 0 或 1。它回答“在不在事件的效应期”，适合当筛选条件和分组开关，不适合精细排序；
2. 距今交易日数。 距离最近一次同类事件过去了多少个交易日。当事件的效应随时间衰减时用它：“解禁后 10 日内”和“解禁后 60 日”是完全不同的状态；
3. 强度。 事件本身有多大：预告的净利润增速、回购金额相对总市值、解禁市值相对流通市值。只有这一种能在同一时点上给全市场排序。

动手前必须写死的清单： 事件类型怎么定义、事件日取哪一天、观察窗口多长、对照组是谁、强度用哪个分母，以及这个信号在哪一天可以被交易（下一节）。

消息最早在哪一天才能看到

报告期、公告日和入库日是三件不同的事

现象。 某公司周五收盘后发布年报，净利润大幅超出预期，周一开盘直接高开 6%。如果一个回测按“年报数据在 12 月 31 日可得”处理，它会在 12 月 31 日就买进去，轻松拿到这 6%。这不是策略厉害，而是用了未来信息。

用一句人话说清它要回答什么。 每一个事件因子都必须能回答：这条消息最早在哪个时刻被市场看到，我最早能在哪个时刻交易？ 这两个时刻之间常常隔着一个交易日，而回测的收益差别可能全在这里。

三个日期必须分清：

• 报告期：这笔数据属于哪一段时间。年报对应 12 月 31 日，一季报对应 3 月 31 日。它决定的是数据“属于”哪个时期；
• 公告日：公司把这条信息发到市场上的那一天。这才是事件因子的时间戳。
• 入库日：数据商把它录进数据库的日期。用第三方数据做研究时，入库日可能晚于公告日，也可能因为后来的修订而让历史记录发生变化。

顺延规则必须写进代码，而不是靠记忆。 公告的时间是自然时间，交易只能在交易日发生：

• 交易日收盘后发布的公告，最早只能在下一个交易日成交；
• 周末和节假日发布的公告，顺延到之后第一个交易日；
• 开市前发布的公告理论上当天就可以交易，但要在成交假设里写清用开盘价还是当日均价（第35、41章）；
• 不能用“公告日当天的收盘价”买入盘后公告的股票——这是最典型的一种前视偏差。

读图：横轴是时间（示意），按一整年业绩的典型顺序排列，蓝色方块是几乎每家公司都会走的步骤，橙色方块是可有可无的步骤。最左边是报告期结束（12 月 31 日），数字在会计上已经确定，但公司还没有说；接下来可能出现业绩预告（只给区间或盈亏方向），再可能是业绩快报（未经审计的具体数字），最后才是定期报告（审计口径）。定期报告通常在收盘后发布，所以它右边还有一格明显的间隔：从发布时刻到最早能成交的下一交易日。图要说明的是：数据属于哪个时期、公司什么时候说出来、你什么时候能交易，是三个不同的时点；把第一个时点当成第三个时点来用，回测就会凭空多赚一段行情。

同一个季度，可能先后出现三份口径不同的数字

现象。 同一家公司、同一个报告期，1 月底先给了一个区间，3 月给了一个具体数字，4 月又交出一份完整报表。三个数字常常并不完全相等，而每一条都会让股价重新定一次价。对同一个报告期，公司可能不只说一次，按时间顺序可能出现三份材料：

材料	大致出现时间	内容精度	是否审计
业绩预告	会计年度结束之日起一个月内（年度预告在 1 月 31 日前）	区间或盈亏方向	否
业绩快报	定期报告披露前，出现特定情形时才须发布	具体数字	否
定期报告	年报与一季报在 4 月 30 日前，半年报在 8 月 31 日前，三季报在 10 月 31 日前	完整报表	年报经审计

为什么不能混成一条序列： 三者的口径和精度都不同。预告只给“预计同比增长 50%~70%”这样的区间；快报给具体数字但未经审计；定期报告才是最终口径。同一家公司同一个报告期，可能依次出现“预告—修正公告—快报—正式报告”四次披露，每一次都是一次独立的信息冲击，都有自己的事件日。

预告本身就是一个筛选器。 强制预告只发生在业绩出现明显变化的情形：预计净利润为负、扭亏为盈、盈利且同比变动 50% 以上、扣非前后孰低为负且扣除后营业收入低于 1 亿元、期末净资产为负等。所以出现预告往往说明这家公司的业绩确实发生了变化——这正是它作为信号有价值的原因。但要顺着这个逻辑看清另一面：“没有发预告”不等于“业绩平淡”，只是它不满足强制披露的条件；而且把“有预告”直接当成“有信息”，会让样本悄悄偏向业绩波动大的公司。

落到决策： 用哪个口径取决于你的信号想捕捉什么。要抓最早的信息就用预告，但要接受它粗；要用准确数字就用定期报告，但要接受它晚一到四个月。最不能做的一件事，是把三种口径的数字混在一条时间序列里比较。

数据库里的历史，往往比当时看到的更“准确”

现象。 你今天从数据库里查出某公司 2022 年一季度净利润是 3.2 亿元，但当年 4 月市场看到的一季报写的是 3.5 亿元——后来因为会计差错更正被追溯调整了。

为什么会这样。 数据商在后续报告发布后通常会更新历史记录：财报会被修订、追溯调整、重述，股本会因为送转、增发、回购而变化，证券代码也会因为重组而变更。于是今天查到的“历史”，是经过后续信息修正过的版本，而不是当时市场真正看到的那个版本。

后果是回测会比你想象的更漂亮，因为“知道后来会被修正”本身包含了未来信息。这件事只能靠 point-in-time（时点还原）数据解决——保存每一个时点“当时可见”的那一版数字。第27章会专门展开这套方法，这里先建立一个判断：只要你的数据源没有区分“当时是多少”和“现在查到是多少”，事件因子的回测结论就不能直接相信。

落到决策： 为每个事件建立一条“可得时间”记录，至少包含事件类型、报告期、公告时间戳（精确到日，能做到就精确到时刻）和可交易的最早交易日，并且这一步由公告时间戳自动推导，不靠人工判断。

局限。 公告时间戳本身也不总是干净的：同一家公司一天可以发多份公告，还有更正公告和问询回复；不同数据源给出的“公告日”也可能不一致。稳妥的做法是固定一个数据源，把与它不一致的日子单独列出来核查，而不是混着用。

哪些公告真的改变了公司的未来

现象。 两家公司同一天公告回购。甲说“拟以不超过 5 亿元回购股份，用于注销并减少注册资本”；乙说“拟回购股份不超过 2 亿元，用于员工持股计划”。两条新闻标题几乎一样，但一件事会真的减少股本，另一件只是把股份换个地方放。

用一句人话说清这个区分。 一条公告可能意味着公司已经做了什么，也可能只是公司说打算做什么。

• 动作类事件：钱已经离开公司、股本已经改变、股份已经易手。例如已完成的分红、已实施并注销的回购、已完成缴款的定增、已完成的增持、已经到期的解禁日；
• 说法类信号：只有计划、估计或看法。例如回购预案、增持计划、业绩预告、分析师预测调整、机构调研记录、新闻关注度。

为什么这个区分值钱：动作的时间和金额是确定的，说法的时间和金额都不确定。 一家公司说“拟增持不超过 2 亿元”，可能到期只完成 3000 万元，也可能一股没买；写了“拟回购”的，实际执行金额往往明显低于预案上限。不做兑现检查，你研究的其实是公告的措辞，而不是公司的变化。 兑现率本身就是可以做的检查项：实际执行金额除以预案金额、增持计划的完成比例、预告后来的修正方向。

接着要问：这件事相对公司自己有多大。 判断重要性不看绝对金额，看比例：回购金额相对总市值、解禁市值相对流通市值、定增募资额相对净资产、增持金额相对日均成交额（够不够真的买得动，第25章）。一笔 5000 万元的回购，对一家 300 亿市值的公司几乎没有意义，对一家 20 亿市值的公司就是显著信号。同一个事件类型落在不同市值的公司上，信息量可以差两个数量级。

落到决策： 动作类事件可以直接进因子；说法类信号必须先补一步兑现检查，并且在描述它的时候说清你用的是“意图”，不是“结果”。下面几节按“这件事改变了什么、股价通常又怎么反应”来看，而不是逐个公告类型罗列。

这几类事件通常会让股票怎么走

前面几节解决的是“怎样把它变成数字”和“哪一天才能看到”。这一节换到投资者最关心的问题：这些事件发生之后，股价通常会不会动，往哪个方向动，能持续多久。

先把判断框架说清楚，后面每一类都按这个顺序讲。事件对股价的影响有三个维度：方向（涨还是跌）、量级（一两个百分点，还是十几个百分点）、时间跨度（一天就结束，还是延续几个月）。下面每一节先给历史上最常见的表现，再说它在什么条件下会反过来。本节引用的数字都来自公开的历史统计，用来看量级，不是承诺——市场环境或投资者结构一变，规律就可能失效。

业绩预告：公告当天反应最明显，只有超预期才有后续

通常的表现。 业绩出现大幅变化时，公告后的第一个交易日通常就有明显反应，平均在 1 个百分点上下的超额收益，方向与业绩变化一致：预增的涨，预减和首亏的跌。这是所有事件里反应最直接的一类，因为它说的就是公司赚钱能力本身。

但反应通常到第一天就基本结束。 统计上，公告后第 2 到第 10 个交易日大多没有明显超额收益。第一天的跳空、放量、涨跌停，本身就是市场在定价的过程，而不是定价的开始。

真正还有后续的是“超出预期”。 当业绩比市场一致预期还高出两成以上时（第13章讲过，同比增速是和去年同期比，超预期是和市场预期比），公告后一两个星期仍有超额收益，平均累计一两个百分点；市值 50 亿元以下的样本更明显，能到三四个百分点——小公司关注的人少、定价更不充分，这是典型的“反应不足”。业绩预告扭亏这一类，在几个月的时间跨度上也偏正向；大市值公司的特点是胜率更稳、幅度更小。

它改变的其实是“市场什么时候知道盈利”。 第21—23 章的财务因子如果只用定期报告，数据的可得日就只能压到 4 月 30 日前后；如果以为年报数据在 12 月 31 日就能用，那就是本章开头那种最严重的前视偏差。 业绩预告提供了一条更早但也更粗的线索：早一到三个月，代价是精度低、覆盖面也不完整——用不用它是一种取舍。

怎样把它变成一个可排序的数字。 两种做法：

1. 取区间中值换算成同比增速。简单，但区间中值和最终结果的关系并不稳定；
2. 直接把它当成分类变量（预增、略增、扭亏、续盈、略减、预减、首亏、续亏等），在类别内部再用其他因子排序。

第 2 种更常用。在预告发布的时点，全年的一致预期数据往往并不完整，只能用需求趋势和历史增速做近似，这个局限要在结论里说出来。

边界。 预告只给区间。另外要记住前面说过的样本问题：只有业绩出现明显变化的公司才会发预告，所以“有预告”的样本本来就偏向业绩波动大的公司，做长期回测前要先检查样本构成有没有随市场环境变化。更长窗口上的“盈余公告后漂移”在 A 股的形态与美股不同，口径或样本一换，结论甚至可能反转，不要把它当成稳定规律。

分红与回购：通常是小幅正向，但钱的去向决定了幅度

通常的表现。 分红和回购都是公司对外宣布的股东回报动作，历史上都属于小幅正向：高股息预案公布后，20 个交易日平均有 2 个百分点左右的累计超额收益，胜率接近六成；回购预案公布后，公告日到次日平均一个百分点出头，十个交易日累计三个百分点上下，中长期（两三个月）还有几个百分点。量级都不大——它们是锦上添花，不是能把一只股票单独抬起来的理由。

但同样一笔钱，用现金分红还是回购注销，结果不一样。 两家公司都拿出 10 亿元回报股东：甲用现金分红，你在除权除息之后拿到现金，但股价相应下调；乙用回购并注销，你一分现金没拿到，但手里每一股对应的权益被提高了。两者对股东的处理完全不同，对每股指标的影响也正好相反。另外，注销式的回购通常强于把股份转给激励对象的回购，因为只有前者真的减少了总股本。

先看清分红是一串日期，不是一个点。 一笔分红要走完：董事会预案（或股东大会通过）→ 实施公告（公布股权登记日和除权除息日）→ 股权登记日 → 除权除息日 → 派息日。只有在股权登记日收盘时持有股票的人才能拿到这笔分红，而在除权除息日股价会按分红金额下调（第3章已给出除息参考价的算法）——这是机械调整，不是下跌，你拿到现金的同时股价变低，总资产并没有凭空减少。做因子时要明确取哪一个日期：通常取预案公告日，因为那是信息第一次进入市场的时候；若取除权除息日，价格已经调整过，把它当作新信息是错的。

分红在这里要看变化，不看水平。 股息率高低属于价值因子（第21章）。这里多看一层分红行为的变化：一家长期不分红的公司首次分红，或者分红比例明显提高，说明管理层对未来现金生成能力的判断变了。反过来，如果分红或回购的钱超过经营现金流能支撑的水平，就要查钱从哪里来——靠借款回报股东，方向可能是反的（第8章、第46章）。

回购的关键是买回来的股份怎么处理。

• 用于注销的：总股本真的减少，原股东持股比例被动提高，每股收益和每股净资产被抬高。这才直接提升每股价值；
• 用于员工持股计划或股权激励的：股份并没有消失，只是从二级市场转到了激励对象手里，按现行规则需要在规定期限内转让或注销。它更像一种股权支付安排，不是股东回报。

边界：预案金额通常只是上限。 预案会写“不超过 X 元”“不超过 Y 股”，有效期可以长达 12 个月，公告之后几个月才首次买入、或者到期只完成一小部分，都是常见情形。不做兑现检查，你研究的其实是公告的措辞，而不是公司的变化。 想用“已完成注销”这个动作类事件，就得等到执行结果公布，信号自然会更晚——这是一个必须接受的取舍。还有一层同样要记住：回购能止血，不能造血。 它改变的是短期供求和信心，不改变公司赚不赚钱；统计上回购多的公司长期表现更好，很大程度上是“公司在低估时才回购”这个反向选择的结果，而不是回购本身创造了收益。

落到决策： 分红和回购作用在“股东应得的份额”这一层，不改变公司的经营能力，所以更适合当作质量与现金流的补强证据，而不是独立的收益来源。

减持、解禁、定增与股权激励：通常先有压力，之后往往缓解

通常的表现：负向影响大多落在事情发生之前。 这一组事件有一个共同的形态——市场提前按“可能有一批股票要被卖出来”定价，所以压力常常出现在事件日之前，等事情真正兑现，反而缓和下来。

• 解禁：解禁日前 20 个交易日左右，超额收益通常偏负，多家机构的负面信号清单里都有“限售股解禁（前 20 天内）”这一条；解禁日之后压力往往减轻、超额收益回正，也就是常说的“利空出尽”。幅度主要取决于解禁的是谁：定增机构的减持意愿最强，首发原股东的抛压最小，股权激励解禁介于两者之间；解禁市值占流通市值的比例越高，事前压力越大，但预期也更充分。
• 减持：大比例减持的实施公告通常偏负面。
• 定增：实施公告后整体偏负面，而且负面效应主要落在发行日后 60~120 个交易日，也就是定增股份临近解禁的那段时间。
• 股权激励：与前面几个相反，预案公告通常带来正向反应，公告后 20 个、60 个交易日都有一定超额收益；激励股数占比超过 2%、并且平时研报覆盖少的公司，120 个交易日的平均累计超额收益能到一成以上。这符合直觉——它相当于内部人主动给市场交了一份未来的业绩目标。
• 增持：方向为正，但有个前提——公告前已经明显跑输市场的公司，公告后表现才更好。统计上，公告前 20 个交易日累计超额收益低于 -3% 的样本，公告后 20、60、120 个交易日的平均累计超额收益为正，且跌幅越深越明显。市场把“大股东在自己股票跌的时候出手”读成了积极信号。

这一组的共同点。 它们都不改变公司的盈利能力，改变的是股票供给、谁在持有，以及谁有动机做什么。所以它们对短期供需的影响可能很明显，但不会改变公司的长期价值——判断它们时不要和“公司变好了”混在一起。 比如一家公司同一天发两个公告：大股东计划未来 6 个月增持不超过 2 亿元；三个月后有一批限售股解禁，解禁市值相当于当前流通市值的 40%。第二条连“利好”“利空”都没写，但它改变了未来几个月市场上可以卖出的股份数量。

增持与减持：分清计划和完成。 增持计划有期限，到期可能只完成一部分；减持计划也可能因股价变化而没有执行完。最硬的证据是已完成的增持金额相对总市值或日均成交额的比例：占比高说明真的花了钱，“拟增持”三个字的信息量要弱得多。动机也要多想一层：增持可能是看好经营，也可能是为了稳定股价、配合再融资或缓解质押压力；减持可能是认为高估，也可能只是资金安排或税务需要。它们是线索，不是因果证明（第2章已经提过）。

解禁：只增加供给，不改变公司。 解禁日到了，只说明股份可以卖，不代表一定会卖。做因子要问两件事：

1. 规模有多大：用 $\frac{\text{解禁市值}}{\text{流通市值}}$ 比绝对金额有意义得多，因为同一笔解禁对不同流通盘的公司压力完全不同；
2. 解禁的是谁：定增机构、创投股东、员工持股平台的退出动机通常更强；控股股东的减持受到更严格的规则约束，动机也不一样。

还要记住它的时间特点：解禁日期是提前很久就知道的公开信息，不像公告那样突然。这既是它容易做成因子的原因（时间可预期），也是压力提前释放的原因——价格很可能在解禁日之前就已经调整过了。

定增：同时改变钱和股数。 定增会募集资金并增加股本，所以要同时看两件事：钱投向哪里（还债、补流和投向高回报项目，含义完全不同，第11章），以及摊薄比例（新增股份相对原股本有多大）。定增发行价在实施后常被当成“机构的成本价”，但这个参考意义有限：参与定增的投资者通常有锁定期和折价，他们的成本不是你的成本；而且这批股份解禁之后，股本和流通盘口径都会变化（第20章、第27章）。

股权激励：解锁条件是一份管理层自己给出的判断。 授予价格、激励对象和考核指标都要公告，其中最值得看的是考核指标——例如未来几年营收或扣非净利润的增速目标。那是内部人对公司未来的判断，比外部分析师的预测更接近信息源。但要检查两点：门槛是不是设得太低（约束太松的激励实质上就是薪酬），以及用的是哪个口径（营收、扣非净利润，还是扣除激励费用之后的口径）。另外，股权激励会增加股份，做每股收益类因子时必须使用当时的股本。

落到决策： 这一组事件最适合当风险提示和修正项，而不是打分主项。最实用的做法是把它们整理成一张“未来若干个月的供给日历”：哪只股票什么时候解禁、解禁市值占流通市值多少、有哪些减持计划正在进行。它回答的是“我的持仓接下来会面对多少潜在卖压”，而不是“哪只股票会涨”。

分析师、机构持仓、北向与龙虎榜：能跟的和不能跟的

先把龙虎榜说清楚。 “龙虎榜”不是一个正式名称，它指的是沪深交易所每个交易日收市后公布的交易公开信息：当日出现异常波动的股票名单，以及这只股票当天买入金额、卖出金额最大的前五家营业部（或交易单元）及其金额。所谓“异常波动”有明确的量化门槛——当日涨跌幅偏离值达到 ±7%、振幅达到 15%、换手率达到 20%（创业板、科创板为 30%），或者连续三个交易日涨跌幅偏离值累计达到 ±20%，满足其中一条就会上榜，不同板块的阈值不同。榜上的席位分两类：一类是“机构专用”席位（基金、社保、保险、券商自营等机构投资者的专用通道），一类是营业部席位，背后主要是游资和大户；此外还有“沪股通／深股通专用”这种通道席位。它不是任何人对未来的判断，只记录某一天谁买得多、谁卖得多。

龙虎榜通常说明“这只股票刚刚已经大涨过”，而不是“接下来会涨”。 这一点有明确统计：上榜的股票在此之前 20 个交易日的平均涨幅接近 18%，所以上榜是前期剧烈上涨的结果；而上榜之后 5 日、10 日、20 日的平均涨幅都是负的，时间越长跌得越多（2022 到 2024 年都是这个形态，跌幅大致在 1~5 个百分点之间）。它更像是第24章讲过的短期反转，而不是一条独立的新信息。席位有一点区别：只有机构席位参与的那些股票，上榜后平均表现基本持平或略正；只有游资席位参与的，跌得更明显。

作为信号，龙虎榜还有两个绕不开的问题。 一是它是盘后数据，交易公开信息在当天收盘后公布，最早只能下一个交易日交易；用上榜当日的价格买入，是标准的前视偏差（对照上一节的顺延规则）。二是席位名称能看的东西有限：榜上给的是营业部或会员席位名称，以及“机构专用”这类通道名称，不是投资者身份。同一个营业部背后可能是很多人；机构专用席位也不会告诉你资金规模、策略和打算持有多久。它能说明“有机构席位参与了这笔成交”，不能说明“机构在系统性地买入这家公司”。

分析师预测：方向偏正，但信息在评级上调之前就已经被交易掉一部分。 统计上，主动上调盈利预测的报告出来后，5 个交易日、60 个交易日、120 个交易日的平均累计超额收益大致是 4%、7%、9%（不同口径的统计会有出入）；单纯评级上调后 120 个交易日的累计超额收益约 5%，目标价上调的反应更强一点。但要注意顺序：在评级上调之前的 20 个交易日，这些股票已经平均跑赢市场 3 个百分点以上——推荐是跟着上涨来的，不是上涨的原因。另外，用今天数据库里的一致预期回看历史，看到的仍是被后续报告反复修正过的版本；把预测变成横截面信号的构造方式（净上调比例、固定目标报告期、只用形成日快照）第23章已经给出，这里不重复。

机构持仓：跟随季报重仓没有稳定的超额收益。 公募基金的季度报告按规定在季度结束之日起 15 个工作日内披露，只披露前十大重仓股，而且披露的是季度最后一天的持仓。也就是说，你在 4 月下旬看到的“最新持仓”，反映的是 3 月 31 日的状态，中间有二十多个交易日可以发生任何事；前十名之外的持仓完全看不到。所以它适合用来观察机构方向和风格的分布，不适合当短期买卖信号。用它回测时，可得日必须是季报披露日，而不是季末——用季末做时间戳，就等于凭空赚了中间那段行情。

北向资金：口径本身改过。 从 2024 年 5 月 13 日起，沪深股通不再披露盘中的实时买入额、卖出额和成交总额；改为每日收市后披露成交总额及总笔数、当日前十大成交活跃证券及其成交额，单只证券的持股数量则改为每季度第 5 个沪深股通交易日公布上季度末数据。由此带来两点：一是过去常用的“北向净买入”本身是由买入额减卖出额推算出来的口径，这个口径的实时数据现在不存在了；二是持股数据的频率从每日降到了每季度。如果把 2017 年以来的一条“北向净流入”序列直接当成同一个变量使用，实际上是把几种不同口径的数据接在了一起，必须分段处理、分段说明。第2章已经说明，北向资金是通道口径，不等于全部外资，也不是天然正确的信号。

新闻和文本情绪：可以量化，但它度量的通常是关注度，不是信息量。 基本思路是把文本转成一个分数（关键词匹配、情感词典，或用模型打一个情感分），再当成因子使用。在这类指标上比较稳定的关系是关注度与波动：异常密集的报道往往伴随波动放大（第25章）。要它预测收益，最大的陷阱是：新闻的大量涌现通常是价格变化的结果，而不是原因。 同一个事件被几十家媒体转载，“新闻数量”这个变量度量的其实是重复度。要用它至少要固定：新闻的时间戳（发布时间，而不是采集时间）、用标题还是正文、如何去重（同一事件只算一次）、窗口多长。更稳妥的定位是把它当关注度和风险的提示，而不是独立的收益来源。想知道它是不是动量的另一种写法，做法很简单：把它和动量因子放进同一组分层检验，看它还剩多少独立信息。

ETF 没有公司公告，但有两类事件要盯

ETF 不发布业绩预告，也不会增持自己，所以本章绝大多数事件在 ETF 上并不存在。但有两类事件必须单独处理。

底层指数的调样：唯一同时作用于个股和 ETF 的事件。 指数公司公布成分股调整名单（公告日）到调整正式生效（生效日）之间通常有一段提前量：被动跟踪的 ETF 必须在这段时间内完成买卖，被纳入的股票迎来被动买盘，被剔除的迎来被动卖盘，指数型产品还要处理权重调整带来的再平衡。第18章已经讲清调样的公告与生效时点、以及用指数回溯历史带来的前视风险，这里补的是它在事件视角下的两个特点：日期可预期（所以不能假装自己是事后才知道的），以及影响同时落在个股和 ETF 两侧——个股层面是资金流，ETF 层面是调仓带来的跟踪偏离和交易成本。

ETF 自身的产品事件。

• 分红与除息：ETF 分红同样会带来净值和价格的除息调整，比较收益时要用和指数一致的复权口径（第18章）；
• 份额变动与申赎状态：大额申赎会改变基金规模和二级市场供需，也直接影响折溢价；暂停申购可能让折价在短期内扩大；
• 清盘、合并、更名与跟踪指数变更：这些是产品层面的存续事件。做历史研究时清盘和合并会让样本凭空消失，这正是第18章讲过的幸存者偏差，第32章会给出 ETF 候选池的具体处理方式。

边界说清楚： 一只 ETF 的“业绩预告”，就是它底层成分公司的业绩预告。想研究事件对某个行业或主题的影响，应该先穿透到成分公司，再按权重叠加；ETF 产品本身只需另外检查费用、跟踪质量、规模、成交与折溢价。

放回选股流程：事件应该放在哪一步

事件因子的信息密度差异很大：有的只在几天内有效、很快被价格吸收，有的（例如解禁带来的供给）会持续影响好几个月；有的改变了公司的基本面，有的只改变短期供需。所以它们不适合被塞进同一个加权总分，而应该按作用分到流程的不同位置：

事件类别	改变了什么，通常又怎么反应	关键的量	时间戳取哪一天	在流程中的位置
业绩预告、快报与定期报告	市场何时知道盈利：公告当天反应最明显，只有超预期才有后续	增速、修正方向	公告日（不是报告期）	打分（与第21—23章因子同源，注意别重复计算）
分红与注销式回购	股东应得的份额：都是小幅正向，注销式回购更强	金额/总市值、是否注销、执行比例	预案公告日或执行完成日	打分（以补强证据为主）
增减持、解禁、定增与股权激励	筹码供给与股东结构：压力通常在事件日之前先释放	占流通市值或日均成交额的比例	计划公告日或解禁日	风险提示与修正项
分析师预测、机构持仓、北向与龙虎榜	别人的看法与持仓：分析师观点偏正向，龙虎榜偏负向（更像短期反转）	净上调比例、持股比例、上榜次数	各自的披露日（差别很大）	修正项，且须先检查是否只是动量或规模的重复

用之前必须做的一件事： 把打算使用的每个事件变量，和已有的价值、质量、成长、动量、规模分数做相关性和分层检查（第20章的方法），确认它带来了新信息。事件数据特别容易和别的东西重复：业绩预告本身就是成长信息，机构持仓会偏向大市值和高质量，龙虎榜天然是短期反转的代理。重复的部分不会给你额外收益，只会让同一件事在总分里被数两遍（第31章）。

本章小结

• 事件因子处理的是“某一天发生了一件事”，它有一个前面所有因子都没有的维度：时间。任何事件信号都要先回答“市场在哪一天知道、我能在哪一天交易”。
• 事件研究要固定四件事：事件日、观察窗口、对照组和超额收益的算法。CAR 量的是相对对照组的差距，不是绝对涨幅；对照组选错，事件的有效性可能是行业或市值造成的。
• 同一个事件可以做成三种数字：哑变量（在不在事件效应期）、距今交易日数（效应是否衰减）和强度（可排序）。只有强度类能直接给全市场排序。
• 报告期、公告日、入库日是不同的时点。盘后和节假日发布的公告必须顺延到下一个交易日；用公告日的收盘价买入盘后公告的股票，是最典型的前视偏差。
• 同一个报告期可能先后出现预告、快报和定期报告，口径与精度都不同；强制预告只发生在特定情形，“没有预告”不等于“业绩平淡”。三种口径不能混成一条序列。
• 数据库里的历史往往被后续修订和追溯调整过，比当时看到的更“准确”，这要靠 point-in-time 数据解决（第27章）。
• 动作类事件（已完成的分红、已注销的回购、已完成的增持、已到期的解禁）时间和金额确定；说法类信号（回购预案、增持计划、业绩预告、分析师的看法）都不确定，必须补一步兑现检查。
• 判断事件重不重要，看相对规模：回购金额/总市值、解禁市值/流通市值、增持金额/日均成交额。
• 分红和回购在历史上都是小幅正向（20 个交易日两三个百分点的量级），关键看钱和股份去了哪里：注销式回购强于转给激励对象的回购，除息日的股价下调是机械调整而不是下跌；分红要看它哪一天成为信息、以及分红的钱是不是借来的。
• 增减持、解禁、定增和股权激励改变的是筹码与股东结构，不改变盈利能力，而且压力通常在事件日之前就先释放：解禁前 20 个交易日超额收益偏负，解禁日之后反而缓和；定增的负向效应集中在发行日后 60~120 个交易日。它们适合做成风险提示与供给日历，当作修正项使用。
• 分析师预测、机构持仓、北向资金和龙虎榜能跟的程度差别很大：分析师上调后方向偏正（半年量级接近一成），但评级上调之前股价已经跑赢市场 3 个百分点以上；季报持仓是季末快照，跟它没有稳定超额收益，可得日是披露日；北向披露口径在 2024 年 5 月改过；龙虎榜只记录“谁买得多”，能上榜说明前期已经大涨（前 20 个交易日平均涨近 18%），上榜后 5 日、10 日、20 日平均为负，更像短期反转而不是新信息。
• 新闻情绪最容易把因果弄反，更适合当关注度与风险提示；判断它是否只是动量写法，要和动量因子一起做分层检验。
• ETF 没有公司公告；指数调样是唯一同时作用于个股和 ETF 的事件，此外还有分红除息、份额与申赎、清盘合并等产品层事件。

下一章回到所有因子研究共同的地基：数据口径与信息时间。交易日与自然日、公告日与数据入库日、point-in-time 数据、修订值与缺失值、证券代码变更与复权处理——这一章不会让你多赚一分钱，但它会改变前面七章里所有因子结论的可信度。