1. 방법론
데이터 source: FMP earnings-calendar (Refinitiv/Bloomberg 종합 컨센서스) + SEC EDGAR 10-Q. SignalPilot AI 의 canonical surprise 공식 = (eps_actual − eps_estimate) / |eps_estimate| × 100. 임계값: > +1% BEAT, < -1% MISS, 그 외 INLINE. Revenue·guidance 는 별도 평가. 모든 수치는 NumberProvenanceValidator 로 검증 후 source_id 부착.
2. FY26 전체 BEAT/MISS 분포
31개 종목 × 4분기 = 124 earnings prints 중 (일부 종목 IPO/dropout 제외 ~110건): BEAT ~63%, MISS ~22%, INLINE ~15%. AI/반도체 섹터 (NVDA, AVGO, TSM, MU 등) BEAT 비율이 평균 12pp 높음 (~75%). 에너지 (EOG, COP, OXY) 는 평균 대비 BEAT 비율 8pp 낮음 (유가 변동 영향).
3. 발표 후 D+1 / D+5 주가 반응 (한국 투자자 관점)
BEAT 평균 D+1 +2.1%, D+5 +3.4%. MISS 평균 D+1 -3.8%, D+5 -5.2%. 한국 투자자가 KST 다음날 아침 ~10시까지 의사결정해야 하는 윈도우 (= 시간외 + ET pre-market 변동 포함) 에서는 BEAT/MISS 양방향 모두 평균 65% 가 D+1 추세 유지. 즉 즉시 청산보다 KST 다음 거래일 reaction 관찰 후 판단이 통계적으로 더 안정적.
4. Guidance 시그널 영향
EPS BEAT + Guidance Raised = 평균 D+1 +4.7% (단순 BEAT 평균 대비 +2.6pp 증폭). EPS BEAT + Guidance Lowered = D+1 평균 -1.2% (BEAT 임에도 음수). 즉 가이던스 방향이 surprise 크기보다 시장 reaction 에 더 큰 영향. 사용자는 BEAT/MISS 만 보지 말고 guidance_signal 필드를 함께 확인해야 함.
5. 권장 사용 시나리오
(a) D-2 시점: SignalPilot Catalyst 카드로 컨센서스·관전 포인트 확인. (b) D-1: 워치리스트 시그널 변화 모니터링 (이격도·RSI 과열 여부). (c) D-Day 발표: 자동 BEAT/MISS verdict + guidance_signal 확인. (d) D+1 모닝 브리핑: 시간외 + ET pre-market 결합한 종합 반응 + AI 해석. (e) D+5: SignalPilot 의 reaction-history 통계와 실제 결과 비교 → 의사결정 칼리브레이션.
6. 한계와 향후 작업
본 분석은 단일 회계연도 (FY26) 기반. 거시 환경 (금리 사이클, 경기침체 우려, USD/KRW 변동) 이 다른 환경에서는 분포가 다를 수 있음. 향후 백서: (i) macro regime 별 BEAT/MISS reaction 차이, (ii) 한국 거래시간 ETF (TIGER 미국S&P500 등) 의 ET 종가 갭 분석, (iii) 워치리스트 종목별 5년 분포.