AI RESEARCH · 事件研究實驗室

公司回購之後,股價贏唔贏同業?

香港上市規則要求公司披露實際回購,係全球罕有嘅每日、強制、可追溯事件。此頁統計回購後股價相對市場、同業及同規模組嘅表現。

三階段驗證:原始 → 超額 → 中性化 資料來源:公開數據 更新:2026-09-17 09:55:09
KEY FINDINGS

重點發現:三階段拆解之後

同一批事件,睇「原始回報」會以為有賺;扣市場、再扣行業同規模之後,大部分效果都會消失。 下表係各日線事件研究專題喺 +60/+20 個交易日窗口嘅拆解結果。

股份回購效應 +60 日 · n=18,844
原始 +0.67% 已扣成本
超額 -2.44% 對恆指
中性 -6.62% 行業+規模
原始為正但中性化為負 → 純 beta/行業/規模 勝率 48.3%
盈警後表現 +60 日 · n=835
原始 -5.46% 已扣成本
超額 -2.63% 對恆指
中性 -7.58% 行業+規模
跑輸市場及同業 勝率 32.9%
盈喜後表現 +60 日 · n=421
原始 -3.94% 已扣成本
超額 -1.65% 對恆指
中性 -5.82% 行業+規模
跑輸市場及同業 勝率 37.3%
研究項目 4 事件研究專題
本期樣本 22,461 事件後 5 個交易日 · 全部事件
勝率 48.5% 回報為正的比例
對恆指超額 -0.62% 剔除大盤升跌
中性化後 -0.78% 再剔除行業同規模
SHARE BUYBACK

股份回購效應 · 事件後 5 個交易日

進場:事件後首個交易日收市(保守)。 每行都要過三關:原始超額中性

原始(已扣成本) 對恆指超額 行業+規模中性化
篩選條件 樣本數 勝率 賠率 原始 超額 中性 前半 / 後半 判定
無篩選(基準) 22,461 48.5% 1.28 -0.16% -0.62% -0.78% +0.4% / -0.8% 跑輸
低於 20 日均線 11,472 47.9% 1.14 -0.34% -0.67% -0.75% +0.1% / -0.7% 跑輸 不穩
近 20 日下跌 11,399 48.1% 1.16 -0.27% -0.63% -0.67% +0.2% / -0.7% 跑輸 不穩
高成交(事件日成交額高於中位) 11,231 50.7% 1.19 -0.12% -0.57% -0.72% +0.6% / -0.8% 跑輸 不穩
低成交(事件日成交額低於中位) 11,230 46.3% 1.38 -0.20% -0.67% -0.85% +0.3% / -0.7% 跑輸 不穩
近 60 日下跌 11,054 47.6% 1.10 -0.34% -0.65% -0.73% +0.2% / -0.6% 跑輸 不穩
高波幅(20 日波動高於中位) 10,916 47.0% 1.22 -0.36% -0.77% -0.79% +0.2% / -0.9% 跑輸 反向
低波幅(20 日波動低於中位) 10,916 47.9% 1.05 -0.32% -0.48% -0.70% 0.0% / -0.6% 跑輸 不穩
高於 20 日均線 9,955 47.7% 1.20 -0.25% -0.56% -0.76% +0.3% / -0.8% 跑輸 反向
事件日量比 < 0.8 9,797 46.9% 1.07 -0.39% -0.75% -0.80% +0.0% / -0.8% 跑輸 反向
近 20 日上升 9,633 47.3% 1.17 -0.35% -0.62% -0.86% +0.1% / -0.9% 跑輸 反向
股價 > HK$10 9,147 50.4% 1.14 -0.22% -0.63% -0.76% +0.4% / -0.8% 跑輸 反向
近 60 日上升 8,193 48.1% 1.15 -0.26% -0.57% -0.82% +0.3% / -1.0% 跑輸 反向
距 52 週高位逾 30% 7,317 45.2% 1.24 -0.65% -0.90% -0.90% +0.2% / -1.0% 跑輸 反向
距 52 週高位不足 10% 5,915 53.5% 1.62 +0.60% -0.26% -0.68% +1.1% / -0.5% 純 beta 穩定
股價 < HK$1 3,145 46.7% 1.68 +0.23% -0.30% -0.75% +0.4% / 0.0% 純 beta 不穩
事件日量比 > 2 2,566 48.2% 1.27 +0.06% +0.03% -0.44% +0.3% / -0.1% 純 beta 不穩
  • 判定口徑:「真 alpha」=中性化後仍為正;「純 beta」=原始為正但中性化為負;「跑輸」=連對恆指超額都為負。
  • 穩定性:「穩定」=樣本前半同後半同時改善;「不穩」=只有半段有效,屬噪音嫌疑。
  • 四欄同一基準:原始/超額/中性/前半後半全部係「已扣成本」嘅去尾平均(兩端各去 5%); 成本按每張單計(平台費+最低結算費),分注越多、成本百分比越高 —— 本專題各分層為 0.3707%;「原始」欄已扣該行嘅實際成本。
  • 基準(無篩選)樣本 22,461 個事件,勝率 48.5%。
INSIGHTS

重點解讀:呢個專題要小心乜

以下每一點都係由本專題嘅計算過程得出,屬歷史統計觀察,唔構成任何買賣建議。

01

「回購之後會升」係典型錯覺

三階段拆解顯示:原始回報微正,但扣除大盤、行業同規模之後轉負。即係話效果主要來自「邊類公司會回購」(行業同規模),而唔係回購呢個事件本身。

02

回購高峰期往往係股價弱勢時

管理層通常喺股價跌得急嘅時候加大回購(逆向選擇),所以回購事件日嘅樣本本身就偏向近期弱勢股 —— 呢個係事件研究嘅內生性問題,唔可以靠篩選條件消除。

03

可以拆嘅子樣本

表內可按「回購金額佔當日成交額比例」、「事件日成交額大小」、「同一公司喺窗口內回購次數」分層,睇係唔係某類回購先有分別。

METHODOLOGY

為何要拆三層?

同一批數字,三種問法,結論可以完全相反。

01

原始回報

事件之後股價升幾多?已扣交易成本,用去尾平均避免被極端值主導。

問:呢個策略賺唔賺錢?

02

對恆指超額

同一段時間,恆指自己都升。要減去大盤表現,才知道係策略定係順風。

問:有無跑贏大市?

03

行業+規模中性化

減去同行業指數同期回報,再減去同市值五分位同期回報,最後加回市場。

問:同類股比,有無優勢?只有呢層為正才算真 alpha。

RESEARCH INTEGRITY

六個會令研究出錯嘅陷阱

以下每一項,都曾經令本站嘅數字出錯,全部已修正並在此公開。

01

只看平均回報

陷阱中小型股回報分佈極度右偏,少數暴升股會把平均拉高。

後果盈警後 60 日「平均 +10.8%」,實際去尾平均 −5.2%、中位數 −8.7%。

修正用去尾平均(兩端各去 5%)同中位數,平均值只作參考。

02

只看原始回報,未扣市場

陷阱大盤上升期間,大部分股票都會升。

後果回購後 60 日「+0.67%」看似正數,對恆指超額其實 −2.07%。

修正一律同時計「對恆指超額回報」。

03

未剔除行業同規模

陷阱某些行業或細價股本身有系統性走勢,會被誤當成事件效應。

後果扣除行業+規模後,回購 60 日由 −2.07% 再跌到 −6.25%。

修正用行業指數+市值五分位指數做三因子中性化。

04

篩選條件與目標窗口重疊

陷阱用「事件前 20 日上升」去「預測」事件前 20 日回報,兩者係同一樣嘢。

後果會得出勝率 100%、+11.9% 嘅假結果(數學必然)。

修正事件前窗口嘅特徵必須取自進場日,唔可以取事件日。

05

多重比較(p-hacking)

陷阱試足夠多條件,總會撞到幾個「靚數字」。

後果16 個條件 × 3 個窗口 = 48 次測試,5% 水平下預期會出現 2–3 個假陽性。

修正要求「樣本前後半同時改善」,並公開試過幾多個條件、每個樣本有幾大。

06

忽略期間風格轉變

陷阱用全期平均做結論,但市場風格中途反轉。

後果回購 60 日:前半 +8.33%、後半 −6.57%(相差 15 個百分點)。

修正拆前後半分別報告,兩半方向唔一致就唔落結論。

METHOD

方法與限制

資料來源:公開數據

  • 日線事件專題:回報以經調整嘅收市價計算;進場假設為事件後首個交易日收市(保守),避免用事件日收市價偷步。
  • 成本假設:富途真實費率 — 平台費 HK$15/筆+印花稅 0.1%+交易費/徵費/結算費;各專題按自己嘅名義金額計出來回成本(日線事件專題每注 HK$20,000 → 0.3707%;即日進出專題每注 HK$10,000 → 0.5567%)。
  • 「原始」=已扣成本嘅去尾平均(兩端各去 5%)。平均值會被少數極端值主導(例如盈警股其後暴升),所以本頁唔用平均值判斷。
  • 「超額」=原始 − 恒生指數同期回報,剔除大盤升跌。
  • 「中性」=原始 − 行業指數 − 市值五分位指數 + 市場指數,進一步剔除行業同規模效應。只有呢一欄為正才算真正 alpha。
  • 行業用交易所行業分類(4 位,覆蓋約 85%);規模用事件日動態市值(已發行股數 × 當日價)即時分五分位(覆蓋約 88%)。
  • 「命中率」=回報嚴格大於 0 嘅比例;回報恰為 0(約一成事件)算作不中。
  • 「賠率」=平均贏幅 ÷ 平均輸幅。勝率高但賠率低,仍然可以係蝕錢策略。
  • 穩定性:每個條件都要求「樣本前半」同「樣本後半」同時改善;只有半段有效一律當噪音,避免過度擬合。
  • 樣本數少於 30 嘅分層不作結論。
  • 所有數字為歷史統計,受窗口長度(只有約 2 年)、倖存者偏差及多重比較影響,並非未來表現預測。
  • 回購事件取實際回購交易日;同日多筆回購已合併為一個事件。
重要聲明
本頁所有數字均為歷史數據的統計結果,並非任何形式的投資分析、推介或買賣建議,亦不構成任何證券的估值意見。 歷史表現不代表將來表現。本頁只提供組別層面的聚合統計,並不提供任何個別證券的市場數據。 本內容僅供學術研究用途,並不構成任何投資買賣建議。我們並非持牌證券分析師,請讀者自行判斷並承擔風險。
FAQ

常見問題

這些數字是怎麼算出來的?

以站內歷史事件(實際回購紀錄、HKEX 公告嘅盈警/盈喜標籤)為事件日,用調整後收市價計算事件後嘅歷史回報,再逐層扣除交易成本、大盤、行業同規模,最後按事件前嘅可觀察條件(動能、價位、成交、波幅等)分層統計。

為什麼要看「中性化」而不是原始回報?

因為大盤、行業同規模本身就有系統性走勢。實測顯示,回購事件嘅原始回報看似接近零甚至微正,但扣除行業同規模之後係明顯負數 —— 即係「效果」其實嚟自佢揀咗咩類型嘅公司,而唔係事件本身。

為什麼要看「去尾平均」而不是「平均」?

中小型股回報分佈高度右偏,少數極端升幅會把平均拉高。盈警股 60 日嘅「平均」係 +10.8%,但去尾平均係 −5.2%、中位數 −8.7%。用平均判斷會完全揀錯方向。

「勝率」高係唔係就一定賺錢?

唔係。勝率只講「幾多成事件之後係升」,但賺蝕要睇埋賠率(平均贏幅 ÷ 平均輸幅)同成本。本頁同時列出勝率、賠率同三層回報,避免單看勝率。

為什麼條件都要求「前後半一致」?

試足夠多條件,總會撞到幾個靚數字(多重比較)。要求同一條件在樣本前半同後半同時有效,可以濾走大部分偶然結果。本頁亦公開試過幾多個條件。

樣本數不足代表什麼?

樣本數少於 30 的分層不作結論。樣本太少時,數字容易被個別事件左右。

可以用這些結果決定買賣嗎?

不可以。這些是歷史統計,受資料窗口長度(約 2 年)、倖存者偏差及多重比較影響,並不代表未來表現。本頁不構成任何投資買賣建議。

為什麼本頁不顯示個別股票資料?

本頁定位為聚合統計研究。個別市場數據的公開展示受相關授權與合規要求約束,因此本頁只提供組別層面的統計數字。