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分析師預(yù)期修正增強(qiáng)選股策略樣本外跟蹤效果優(yōu)異
　　分析師預(yù)期修正增強(qiáng)選股策略經(jīng)過歷史樣本內(nèi)回測(cè)和樣本外跟蹤（自2020年12月31日開始樣本外跟蹤），從2010年1月至2022年（截至11月底）12年時(shí)間，組合年化收益30.60%，相對(duì)中證500指數(shù)的年化超額收益為27.31%。從2021年1月開始樣本外跟蹤，截至2022年11月底，累計(jì)絕對(duì)收益41.69%，累計(jì)超額中證500收益45.97%，樣本外跟蹤23個(gè)月只有7個(gè)月超額收益為負(fù)，月度勝率70%，回撤為-11.30%，樣本外表現(xiàn)非常優(yōu)秀。
　　分析師文本預(yù)增策略增強(qiáng)組合年化收益36.42%，年化超31.51%
　　我們利用文本因子、分析師調(diào)整幅度因子、基本面類的成長(zhǎng)因子以及技術(shù)面類的MCI因子對(duì)初始事件樣本池進(jìn)行增強(qiáng)，進(jìn)一步將兩個(gè)增強(qiáng)組合進(jìn)行合并得到最終的分析師文本預(yù)增事件增強(qiáng)策略。組合年化收益36.42%，超額中證500的年化收益31.51%，信息比率3.36，勝率84.89%。我們從2021年7月底開始樣本外跟蹤，截至2022年7月底，分析師文本預(yù)增選股組合絕對(duì)收益達(dá)11%，中證500指數(shù)收益-13.14%，相對(duì)中證500指數(shù)超額收益達(dá)到29.49%，值得重點(diǎn)關(guān)注。
　　“預(yù)期雙擊”組合年化收益28.26%，年化超額25.75%
　　我們將“分析師預(yù)期修正增強(qiáng)”組合與“預(yù)期收益率觸底增強(qiáng)”組合取并集，簡(jiǎn)稱“預(yù)期雙擊”組合?！邦A(yù)期雙擊”組合年化收益為28.26%，年化超額中證500為25.75%，信息比率為2.66，勝率77.03%。行業(yè)層面上，基礎(chǔ)化工、機(jī)械和醫(yī)藥的行業(yè)占比最高；指數(shù)層面上，滬深300、中證500和其他股票分別占比26.20%、27.64%和46.16%。
　　ILLIQ2因子、Gamma因子和Lambda因子表現(xiàn)優(yōu)異
　　我們對(duì)所有流動(dòng)性類因子進(jìn)行單因子分析。具體回測(cè)時(shí)間為最近11年（2009年12月-2021年12月），高頻類因子除外（2010年1月2021年12月），樣本池全市場(chǎng)，月頻調(diào)倉(cāng)。換手率類因子中，預(yù)期換手率因子IC均值-5.48%，年化IR-2.16，年化多空收益14.68%；非流動(dòng)性類因子中，ILLIQ2因子IC均值8.75%，年化IR2.31，年化多空收益31.7%，Gamma因子的IC均值8.92%，年化IR2.13，年化多空收益31.07%；高頻類因子中，Lambda因子的IC均值9.36%，年化IR2.28，年化多空收益30.59%。體系化——基于多維信息的行業(yè)輪動(dòng)策略年化超額收益率達(dá)12.27%
　　多因子疊加分析師事件增強(qiáng)效果明顯
　　在多因子得分的基礎(chǔ)上線性疊加分析師預(yù)期上調(diào)+觸底事件信號(hào)，300和800增強(qiáng)效果能有進(jìn)一步提升。300增強(qiáng)的年化超額由8.7%提升至12.3%、信息比率由2.13提升至2.52，800增強(qiáng)的年化超額由10.3%提升至12.5%、信息比率由2.53提升至2.80。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：研究均基于歷史數(shù)據(jù)，對(duì)未來(lái)投資不構(gòu)成任何建議。文中的因子分析均是以歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和分析的，未來(lái)存在失效的可能性。市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)、政策變動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)等市場(chǎng)不確定性均會(huì)對(duì)策略產(chǎn)生較大的影響。另外，本報(bào)告聚焦于因子的構(gòu)建和效果，因此對(duì)市場(chǎng)及相關(guān)交易做了一些合理假設(shè)，但這樣可能會(huì)導(dǎo)致基于模型所得出的結(jié)論并不能完全準(zhǔn)確地刻畫現(xiàn)實(shí)環(huán)境，在此可能會(huì)與未來(lái)真實(shí)的情況出現(xiàn)偏差。而且數(shù)據(jù)源通常存在極少量的缺失值，會(huì)弱微增加模型的統(tǒng)計(jì)偏誤。