因子 · 行为·有限注意(市场对已发生的定期宏观 / 盈利信息欠反应、价格沿惊喜方向持续漂移=PEAD 的宏观类比;分心 / 信息过载放大欠反应)·(机制存疑:漂移=欠反应 or 风险补偿 / 惊喜度量误差须分离;公告前漂移=私有信息 or 预期泄漏须分离;2026 AI 或已压缩漂移;宏观公告事件少功效低;高频漂移窗口须自算)
行为(有限注意 / 分心 / 信息过载 → 对已公开信息欠反应)+ 结构(信息扩散摩擦)+(机制存疑:漂移 = 欠反应 or 风险补偿 / 惊喜度量误差、前漂 = 私有信息 or 预期泄漏、2026 AI 或已压缩、事件少功效低)。
一个能每天核对的规律,和它的回测
怎么用状态
候选
只有机制,还没回测
机制
**机制类别**:行为(有限注意 / 分心 / 信息过载 → 对已公开信息欠反应)+ 结构(信息扩散摩擦)+(机制存疑:漂移 = 欠反应 or 风险补偿 / 惊喜度量误差、前漂 = 私有信息 or 预期泄漏、2026 AI 或已压缩、事件少功效低)。
**因果链(讲透——目标是教会 MJ「为什么市场对一份已经发布的宏观数据只反应了一半、剩下的沿同方向在随后几天接着漂;为什么这是有限注意 + 分心 + 信息过载的结构后果而非偶然;为什么价格甚至会在数据发布*前*就方向性漂移;以及为什么它终究受限于『漂移 = 欠反应 vs 风险补偿 + 前漂 = 私有信息 vs 泄漏 + 2026 AI 抹平 + 事件少』四个致命前提」)**
- **第一性——市场对定期宏观 / 盈利信息欠反应,价格在公告*后*沿惊喜方向持续漂移。** 一份 CPI / 就业 / GDP 数据发布,理论上应被瞬时定价。但由于**投资者注意力有限(同一时刻只能盯住有限信息)+ 分心(信息过载、周五效应)+ 信息扩散不完全(不是所有人同时消化每份数据)**,价格在公告*当日*只反应了一部分,剩余信息在随后交易日被*逐步*定价——**价格沿惊喜(实际 − 一致预期)方向持续漂移**。这是 PEAD(盈余公告后漂移)的宏观类比:正惊喜后接着涨、负惊喜后接着跌,2026 学界重提"PEAD 是不是又回来了",欠反应漂移的存续本身是活议题。
- **为什么分心 / 信息过载放大欠反应(DellaVigna-Pollet 周五效应,本卡机制细节)。** 当投资者更分心(如周五发布的盈余公告、宏观数据扎堆的日子),对信息的即时反应更弱、随后的漂移更强——**分心程度是欠反应强度的调节变量**。这给出一个可检验的横截面 / 时序预测:高分心环境(周五 / 数据拥挤日)的公告漂移应更强。
- **为什么价格会在公告*前*就漂移(Kurov 等,本卡的前漂腿)。** 实证发现价格在美国宏观数据*发布前*即出现方向性漂移——可能是**私有信息领先**(有人提前知道 / 更好地预测了数据)、也可能是**市场对可预测数据的提前定价 / 预期泄漏**。前漂与后漂共同构成"信息渐进定价"的两端:信息在发布前已部分渗入、发布后又欠反应续漂。
- **为什么反映到标的(如何交易,合规落点)。** 建一个**宏观公告漂移 overlay**:① 后漂腿——按公告惊喜(实际 − 一致预期)的方向 / 分位,在公告*后* [+1,+5] 日对对应资产(CPI → 名义利率 / 抗通胀腿、就业 / GDP → 周期 vs 防御、PMI → 工业商品 / 周期股)作方向偏置;② 前漂腿——在高频 / 事件窗内识别发布前的方向性漂移作预警。落点是**事件驱动的方向调制 overlay**,不是独立方向 alpha。全程资产类 ETF / 指数 / 利率层。
- **为什么持久(结构性原因·如果成立):** ①有限注意 / 分心是稳健的行为约束、不会消失;②信息扩散摩擦结构性存在;③定期宏观公告持续产生、提供事件时变性。**但持久性受强约束——见边界,漂移性质与 2026 AI 是生死关。**
- **边界条件(何时失效 / 反转·本卡核心疑点):**
- **漂移 = 欠反应 or 风险补偿 / 惊喜度量误差(最大证伪点)**:公告后漂移既可能是欠反应、也可能是**对公告新增风险的补偿**(数据披露解决不确定性、风险溢价调整),或**惊喜(预期误差)度量不准**造成的伪漂移(一致预期口径错 → 惊喜错 → 伪漂移)。独立于风险的欠反应增量须**控风险 + 校准惊喜口径**(用干净一致预期算惊喜)。
- **公告前漂移 = 私有信息 or 预期泄漏须分离**:前漂可能是私有信息领先(信息不对称)、也可能是市场对可预测数据的提前定价(无信息优势),二者机制不同、须分离(前者是抢跑、后者是理性预定价)。
- **2026 AI 压缩漂移(本轴独有活证伪点)**:算法 / 智能体即时读数据或已抹平公告后漂移——须验漂移是否**只在低关注 / 数字密集 / 负面语气内容存续**(2026 证据示 AI 读新闻的预测力未消退但只对当日覆盖足够多的公司成立、对负面 + 数字密集内容仍欠反应)。见 [INFOFRIC-META](01-card-INFOFRIC-META.md) #510。
- **宏观公告样本 = 事件少**:定期宏观发布一年有限(CPI / 就业各 12 次、GDP 4 次、FOMC 8 次),统计功效受事件数限制、易被少数极端事件主导。
- **数据 / 落点**:宏观发布日历 + 惊喜(实际 − 一致预期)部分可得(FRED / 部分一致预测),高频漂移窗口须自算;落点是事件驱动 overlay 非方向腿。
**因子可得性**
- 自变量:宏观公告惊喜 = 实际 − 一致预期(CPI / 就业 / GDP / PMI 等,一致预期须取 SPF / Blue Chip / Bloomberg 类);分心代理(周五 / 数据拥挤日);前漂窗口(发布前 [−N,0] 的方向性收益)。
- 被解释量:对应资产在公告*后* [+1,+5] 日的方向 / 相对收益(后漂);发布*前*窗口的方向性漂移(前漂)。
- 控制变量(生死关):同期风险 / 波动(区分欠反应 vs 风险补偿)、惊喜度量口径(校准一致预期)、[PREFOMC-EQ](01-card-PREFOMC-EQ.md)(FOMC 特例须剔重)、09-04 regime。
- **便宜栈评级:★★ 中——宏观发布日历公开、FRED 实际值现成;但干净的*一致预期*(算惊喜的分母)非便宜栈标配、高频漂移窗口须自算、事件少是功效硬约束。**
**候选标的(如何落地)**
- 主:**美国宏观公告惊喜 → 对应资产类的公告后漂移 overlay**——CPI → 名义利率 / 抗通胀、就业 / GDP → 周……
同类因子
这个因子还没上线,先不能搭成策略。