在前股息之后

价格异常：在截止日期下跌后，股价通常会在截止日期后恢复部分（或全部）跌幅。

随着您将持有期从失效日期后的1周增加到4周，恢复金额通常会增加。

对冲回报与股票Beta无关，表明这种价格异常是Alpha的来源。

使用恢复至除息日期前价格水平的平均天数作为分析方法存在局限性。

存在除息日下跌后股价回升的价格异常现象。这种恢复效果因持有期而异，持有股票时间越长（从1周到4周），回报越大，回报率越差越大。在与SPY进行对冲后，这种异常现象也存在，在较长的持有期内表现出相同的回报增加模式，具有相同的回报分散度。

对冲回报可以被认为是股票表现优于整体市场，但股票的Beta与回报之间没有关系。这表明这种价格异常是Alpha的来源。

我之前曾写过关于股息的2种价格异常现象：价格往往在宣布日期和除息日期之间上涨，除息日期价格跌幅往往小于股息金额。还有另一个价格异常的轶事，在时间轴更远的地方，也就是在除息日价格下跌（或上涨，如果发生的话）之后。这是一个奇怪的小异常现象，我在自己的交易中没有观察到，但只在各个网站上看到过提及，而且只是顺便提到，没有提供太多细节。

虽然我关于股息剥离（或股息捕获，如果您喜欢这个术语）的文章试图将价格异常与隔夜价格下跌隔离开来，但我还指出，其他网站还提倡股息剥离的其他变体。其中一些措施包括在除息日后持有股票一段时间，直到股价恢复除息日的部分（或全部）跌幅。

如果价格确实在除息日期后回升，那么这种回升是一个异常现象，我们可以从中得出正的阿尔法值。

以我的愚见，股票除息后的价格走势是与隔夜下跌不同的价格异常现象。我找不到任何针对这种价格异常现象的研究（除了针对单一股票的一篇文章），而且这一领域的学术研究也很少，大多数研究只关注过期日期。各种互联网来源也没有对恢复时间段给出任何良好的衡量标准，其中维基百科最具体地提到了“几周之内”。

由于缺乏有关这种异常现象的数据和证据，我不满意，于是开始进行自己的分析。虽然个别股票可能会或可能不会全部按照预期走势，但我正在试图找出这种异常现象是否存在于许多股票和许多除息日期的总体水平。与我之前对股息相关价格异常的调查一致，我将使用道琼斯工业平均指数中的30只股票，并从任意选择的开始日期2001年1月1日（2001年1月1日）到现在（截至撰写本文时，2019年9月12日）进行调查。

除息日价格跌幅是指除息日前一天收盘至除息日开盘的跌幅。因此，恢复只能在此之后进行，我将开始调查

从股票除息日开盘时起

.我也不知道价格恢复期应该有多长，因此我将尝试检查大约1、2、3和4周（分别为5、10、15和20个交易日）的股票回报率。过去4周（自撰写本文时2019年9月12日起）内除息日期的股息将被排除在分析之外，因为显然您无法在4周尚未过去的情况下计算4周持有期回报。

下面的时间轴以图形方式表示我们正在调查的内容：

（作者创建）

我的数据集中最近的第三次股息是BA股息，除息日期为2019年8月8日。(The最近的两个股息是XOM和AAPL，除息日期分别为2019年8月12日和2019年8月8日，但我将在后面的对冲示例中使用它们。英航2019年8月8日的开盘价为331.30。下图显示了自截止日期以来的价格走势：

（作者使用Investing.com中的图表和Yahoo！金融）

同一天的另一笔股息是WMT股息（除日期相同为2019年8月8日）：

（作者使用Investing.com中的图表和Yahoo！金融）

WMT和BA均表现出相同的模式，1周回报率为负，2周、3周和4周回报率为正，回报率随着持有期限的增加而增加。

重复上述对所有股票的所有股息的分析，以下是道琼斯工业平均指数中30只股票的总结果，其中结果是2001年1月1日至今的个人交易回报之和：

（作者使用Yahoo！的数据创建！金融）

我必须再次强调，上述结果并不代表年化回报，复合年增长率，甚至总回报。这些数字的大小是无关紧要的，只有它们是正还是负才表明价格异常的存在和持续。这些数字并不代表任何策略的回测。

总体结果通常显示出与我们从上面的BA和WMT示例中观察到的相同模式。随着我们持有股票的时间更长，回报似乎会增加。随着持有期的增加（从2周到4周），以标准差衡量的回报分散度也保持在同一水平左右。虽然我们的BA和WMT示例显示1周回报率为负，但从总体水平来看，1周回报率为正。

可以说，在之前的例子中，股价回升是因为整体市场上涨。毕竟，两个图表在最后都显示出了相似的模式和相似的上升趋势。整体市场上涨了吗？市场效应能否剥离？这就是我们转向对冲的时候。

我们先看两个例子，然后是汇总结果。我们首先关注XOM，除息日期为2019年8月12日，将其与接近整体市场的SPY走势进行比较（XOM在左侧，SPY在右侧）：

（作者使用Investing.com中的图表和Yahoo！金融）

接下来是AAPL股息，除息日期为2019年8月9日（左侧为AAPL，右侧为SPY）：

（作者使用Investing.com中的图表和Yahoo！金融）

XOM的案例前3周呈现负回报，然后在第四周出现复苏，复苏似乎是由整体市场（以SPY为代表）的上涨推动的。除息日后XOM股价的回升似乎是由于整体市场的影响。

另一方面，AAPL显示，尽管整体市场下跌，但价格在第一周已经恢复，第四周回报率在整体市场上涨时进一步增加。AAPL股价在除息日后的回升似乎与整体市场无关。

下表显示了从2001年1月1日至今的总体数据，结果是单个套期交易回报的总和：

（作者使用Yahoo！的数据创建！金融）

正如预期的那样，对冲降低了回报的绝对金额。然而，仍然可以看到同样的模式，那就是

尽管对冲了整体市场的影响，但随着我们持有股票的时间更长，回报似乎会增加

.尽管持有期较长，但回报的分散度也保持不变。

请记住，对冲回报也可以理解为股票表现优于整体市场。鉴于整体市场往往会上涨，正对冲回报是否可以用具有高贝塔值的股票来解释？如果是这种情况，我们预计Beta大于1的股票将具有更高的对冲回报（或表现更好），而Beta小于1的股票将具有更低的对冲回报，甚至为负的对冲回报。下表列出了与从Bloomberg提取的股票Beta（Beta字段：M-3）相比的对冲回报：

（作者使用Yahoo！的数据创建！财经和彭博社）

可以看出，Beta大于或小于1对对冲回报没有影响。在3周和4周回报情况下，对冲回报与Beta的相关性也可以忽略不计。这表明，在除息日之后，

股价回升不是贝塔，而是阿尔法

.这

价格异常是Alpha的来源

.

最后，我看到一些网站根据股价恢复到除息日期前水平的平均天数推荐股票进行股息剥离（或股息捕获）。我想我可以做一个类似的分析。在分析恢复速度时，我发现了几点可能需要注意的重要问题。首先，考虑日内价格，只要当天的最高价等于或大于除息日之前的收盘价，就被认为是恢复，因为持有限价卖出订单的投资者将得到他的订单。它不必在除权日之前收盘价高于价格。

其次，在某些情况下，股价花了很长时间才恢复。对于截止日期为2004年2月4日的INTC股息，价格花了10多年时间才恢复到股息前的水平（于2014年7月11日恢复）。因此，平均天数数字将因这些案件而扭曲。

第三，恢复所需的天数受市场总体趋势的影响很大。当市场上涨时，价格会迅速恢复，而当市场下跌时，价格会缓慢恢复。在INTC股息等极端情况下，向下和横向移动会导致极长的恢复时间，从而扭曲了分析。

尽管如此，以下是感兴趣的人的数据：

（作者使用Yahoo！的数据创建！金融）

尽管使用平均天数作为分析方法存在严重局限性，但可以看出，没有Alpha（负对冲回报）的股票通常平均恢复时间更长。或者相反，

短暂的恢复时间可能是阿尔法的来源

.然而，请记住，这些是早在2001年以来许多股息的长期平均值，即使在同一只股票的股息中，恢复时间也可能存在显着差异。

除息日后价格回升的异常现象在总体水平上存在。除息日期后持有股票的时间越长，复苏就会越快。即使在试图通过做空SPY对冲来消除整体市场的影响后，这种影响仍然表现为较长持有期的总正对冲回报。这种价格回升异常现象也与该股的贝塔值无关，可以说是Alpha的一个来源。

股价恢复到除息日前水平的天数作为分析方法有一些局限性，我个人不会过多地重视这组结果，尽管它与其余数据一致。

价格复苏也可能需要超过4周的时间才能完成，并且持有股票更长时间可能会产生更高的回报。然而，我的观点是，这与传统的买入并持有投资太相似了。如果您决定在除息日期后持有股票2个月（或8周），对于季度股息的股票，您距离下一次股息只有1个月的时间，您将不得不购买并持有它另外2个月。净效应是，与买入并持有的投资者相比，您有三分之二的时间持有该股票。

现在进一步想象一下，您想将其与其他2种股息相关的价格异常（启动效应和股息剥离/捕获）结合起来，并且季度股息公司在除息前一个月宣布股息。您将在截止日期前一个月购买该股票，在截止日期期间持有该股票，并在截止日期后持有该股票2个月。大约在您打算出售时，公司会宣布另一次股息，您将持有它到下一个周期。瞧，你刚刚变成了买入并持有的投资者！当然，优质公司值得购买并持有，但这样你就不需要我在身边调查所有这些价格异常情况了。

我/我们没有持有上述任何股票的头寸，也没有计划在未来72小时内启动任何头寸。

这篇文章是我自己写的，它表达了我自己的观点。我没有因此获得补偿（Seeking Alpha除外）。我与本文中提及其股票的任何公司都没有业务关系。

额外披露：

本文中的分析应被解释为对价格异常的调查，而不是交易策略。投资者应了解此分析的假设，包括假设的税收情况、交易成本、卖空能力等。希望在自己的交易中应用此分析的投资者不应仅采用本网站的方法论，而是根据您自己的独特情况、交易成本、税务情况、卖空能力或风险偏好进行任何调整。当然，在冒险之前，请对股票、股息和策略进行自己的尽职调查。