+9.0%假漂移：把财报日当天算进窗口后的季均价差（t=2.5，「教科书 PEAD」凭空出现）
+3.0%正确口径（反应日收盘起算）的同一价差：t 只有 1.04，不显著
−3.4%最近两年 OOS 段费后季均价差（train +5.0%）——不同向，按纪律判负
r≈+0.10行业超预期广度 vs 行业未来 63 日超额：19 个季度，零预测力
一句话结论。两个候选信号都没通过验证：①
行业级的超预期广度（beat 率 / 中位意外）对 SMH 未来收益毫无预测力——beat 率常年粘在 64%～100%，公司会管理预期，这个数字根本没有横截面变化；②
个股级的意外 z-score 漂移，正确口径下费前 +3.0%/季（t≈1）、费后更弱、OOS 段转负。
真正值钱的是方法论教训：把财报日当天的反应误算进「漂移」窗口，t 就从 1.04 变成 2.52——很多看起来复现成功的 PEAD 研究，可能只是把信号自己泄漏进了结果里。
先回答问题：行业超预期广度能当指标吗 —— 不能
把每个财报季的 13～14 次半导体财报聚合成三个广度读数（beat 率、中位意外幅度、平均意外 z-score），看它们能否预测随后一个季度 SMH 相对标普的超额收益。19 个完整季度：
| 季级广度读数 | vs SMH 未来 63 日超额 | t 值 | 判断 |
|---|
| 中位 EPS 意外幅度 | r = +0.10 | +0.41 | 无预测力 |
| beat 率（超预期公司占比） | r = −0.21 | −0.87 | 方向反了，也不显著 |
| 平均意外 z-score | r = +0.28 | +1.19 | 弱到不可用 |
为什么广度失灵？因为它根本不是广度。2021 年以来 23 个季度里，半导体池的 beat 率最低 57%、最高 100%，中位数约 87%——公司通过指引管理把「超预期」做成了常态，这个读数几乎没有时间序列变化，自然载不出信息。这与我们在
A 股行业×超预期实验 里看到的同构：
符号有点用、幅度没用、聚合起来更没用。
个股意外分层：正确口径下，漂移撑不起策略
信号改为个股级：每家公司的 EPS 意外幅度相对自身历史的 expanding z-score（只用该次财报之前的事件，≥3 次，无前视）。每个财报季内按 z 三分位，最高组做多、最低组做空，持有 63 个交易日。因为同季事件几乎同日发生，按季聚合成半独立观测再检验：
| 口径 / 样本段 | 季均多空价差 | t 值 | 胜率 | 季数 |
|---|
| 全样本 · 费前 | +3.0% | +1.04 | 46.7% | 15 |
| 全样本 · 费后（每季扣 0.8%） | +2.2% | +0.76 | 46.7% | 15 |
| train（至 2024-08）· 费后 | +5.0% | +1.65 | 50.0% | 10 |
| test（2024-08 后，OOS）· 费后 | −3.4% | −0.59 | 40.0% | 5 |
判决很干净：费前勉强为正但不显著，成本再削掉三分之一，而 OOS 段直接转负。按本站纪律——只有 train + test 同向才承认改进——这个信号判负。顺带一提，只做多的高 z 组相对 SMH 的中位 63 日超额是 −2.2%：多头腿没有肉，全部「价差」来自空头腿避开输家。对一个散户基本融券不到半导体空腿的信号，这等于没有可交易的形态。
核心发现：一行基期代码，造出一个「教科书 PEAD」
同样的信号、同样的组合、同样的季度聚合，唯一改动是漂移窗口从哪一天起算：
| 漂移窗口基期 | 季均价差 | t 值 | 胜率 | 解读 |
|---|
| 财报反应日前一收盘起算 （把财报日当天的跳空与反应都算进「漂移」） | +9.0% | +2.52 | 80% | 「教科书级 PEAD，强烈显著」 |
| 反应日收盘起算 （市场已消化完首日反应后再进场） | +3.0% | +1.04 | 47% | 不显著 |
| 次日收盘起算 （最保守的可执行口径） | +2.9% | +0.97 | 67% | 不显著 |
机制说穿了很朴素：意外 z 与当日反应的相关只有 +0.12——市场确实对消息初始定价不足，这是 PEAD 直觉里真实的部分。但正因为如此，如果你把财报日当天那一段收益也算进「漂移」，你就把信号自己泄漏进了结果：高 z 事件当天的正向反应被计成了「漂移收益」，价差和 t 值同步膨胀。我们自己的第一版分析就踩了这个坑并据此乐观过一次——这也是把它写成公开报告的原因：事件研究的第一号陷阱不在因子构造，而在窗口定义。凡是宣称复现了 PEAD 的回测，第一个该问的问题就是：你的漂移从哪一根 K 线开始？
那还有什么是对的
描述性上仍然成立的事
- 初始反应不足是真的：z 与当日反应相关 +0.12，意外越大首日越没涨够
- 英伟达式「beat 越大越卖」：6 次 EPS 全超预期、平均 +5.4%，却只赢 1 次，相关 −0.72
- 台积电温和得多：beat 率稳定、4/7 收涨，但 2025 下半年起同样开始「大超预期收跌」
- 板块层面 beat 平均 −0.4%、miss 平均 −3.0%：奖励不对称，miss 重罚
面板的正确用法（观察，不是信号）
- 财报后反应面板已上线 30 家大众关注股票（半导体＋科技巨头＋中概 ADR）
- 每家公司显示最新意外的 z-score：读作「这次财报相对它自己历史有多大意外」
- 历史高/低 z 后 63 日漂移列仅为描述统计，样本极薄，不构成买卖依据
- 攒够 8～10 个季度 OOS 再重新审判；若某天它重新显著，会在这里更新
诚实边界
① 固定 14 家成分是今天挑出来的，有幸存者偏差，严格回测需要当时的指数成员；② 15 个季度观测、且几乎全程单一 regime（AI 牛市），结论对外推没有任何免疫力；③ 中概 ADR 的 consensus 数据有明显脏值（如 BABA 出现过 −107% 的记录），本报告只用了半导体组，但同类风险在别处同样存在；④ 空头腿需要融券个股，借券成本与可得性未建模——即便信号成立，散户也吃不到；⑤ 成本按单笔 0.2% 计，未含冲击成本；⑥ Nasdaq 日历的发布时间标签缺失时用 SEC 8-K 提交时刻粗分盘前盘后，个别事件归入「未知」。
数据源：Nasdaq 历史财报日历与 OHLC（本地缓存）；SEC EDGAR 8-K/6-K 提交时刻用于补齐发布时段。复现脚本见本目录 backtest.py（离线可跑，产出 backtest_result.json）。姊妹篇：A 股业绩预告版 PEAD（残缺·倒 U） · 行业动量×超预期的封顶实验。实时面板：/earnings-reaction 。