“业绩超预期事件”是一种量化投资较为常见的事件驱动型投资策略。策略的基本逻辑是在市场非完全有效的情况下，当公司发布业绩报告时，盈利超预期的股票将会在未来获得正的超额收益，而业绩不达预期的股票将会在未来获得负的超额收益。在量化投资中利用业绩超预期事件获取超额收益的难点在于构建公司业绩的市场一致预期，本文简单介绍几种常见的业绩超预期事件的构建方法。

第一、基于公司当期定期报告数据构建业绩超预期事件。一般来说业绩预告发布时间最早，业绩预告类型中的预增或预减类型的股票组合均具有一定的超额收益，但由于公司发布业绩预减报告的情况相对偏少，故业绩预减组合的负超额收益往往更显著。此外，从时间线的角度来看，业绩报告发布的先后次序为业绩预告、业绩快报和定期财报，那么在业绩快报(或定期财报)发布的时候，投资者会把公司之前发布的业绩预告（或业绩快报）数据作为盈利预期，进而可以根据业绩报告相对于盈利预期的变化幅度来构建业绩超预期事件。

第二、基于盈余公告后价格漂移效应(PEAD)构建业绩超预期事件。PEAD效应是指在定期报告公告之后盈利超预期的股票将会在未来获得持续正向的超额收益，而对于业绩不达预期的股票将会在未来获得持续负向的超额收益。实证表明，PEAD效应在A股确实存在并具备一定的显著性，基于PEAD效应就可以构建业绩超预期事件驱动策略。具体来说是采用标准化预期外盈利因子(SUE)作为代理变量来刻画业绩超预期程度，标准化预期外盈利因子的定义为(单季度实际净利润-预期净利润)/预期净利润标准差，其中预期净利润可以用上年同期单季度利润加上历史单季度利润同比变动均值来构造。

第三、基于分析师预期数据构建业绩超预期事件。实证表明，分析师预期数据蕴含丰富的阿尔法信息，并且A股分析师预期数据的完备性和覆盖度都已经较高，因此从分析师预期数据出发可以挖掘许多有价值的交易机会。分析师预期数据可以分为数值型和文本型两类，数值型包括盈利预测数据及调升、预测目标价及调升和分析师预期调升家数等信息，文本型包括分析师评级、分析师标题及摘要等文本信息。根据分析师预期数据可以构建丰富业绩超预期事件驱动策略，例如：公司发布定期报告的时候，盈利数据超出分析师的一致预期、分析师大幅调整个股评级和盈利预测数据、分析师上调或下调盈利预测家数大幅增加和分析师研报标题及摘要里面含有“业绩超预期”等类似修饰词的字眼。

第四、基于量价因子构建业绩超预期事件。在定期报告披露时，一些量价因子，例如：52周最高价距离、盈余公告次日开盘超额和换手率突变等对于业绩超预期股票的筛选也有不错的效果，可以基于这些因子构建量价类型的业绩超预期事件策略。总之，业绩超预期事件驱动策略的构建方法多种多样，但很多时候往往会综合运用基本面数据、分析师数据和量价指标等多个维度的信息来提高策略的选股效果。