تم تصميم عامل المتوسط المرجح للعائد المتوقع للمحلل لالتقاط توقعات السوق الشاملة للعوائد المستقبلية للأسهم. منطقه الأساسي هو أن توقعات جميع المحللين ليست ذات قيمة متساوية. لذلك، يستخدم هذا العامل ظروف السوق اللاحقة للتحقق من دقة توقعات الأسعار المستهدفة للمحللين ويخصص أوزانًا مختلفة للتوقعات المختلفة. على وجه التحديد: nn- آلية تعديل الوزن: إذا كان من الممكن التحقق من توقعات السعر المستهدف للمحلل من خلال اتجاهات السوق اللاحقة (على سبيل المثال، الزيادة الفعلية في سعر السهم قريبة من الزيادة المتوقعة للمحلل أو تتجاوزها)، فسيتم إعطاء نتيجة توقع المحلل وزنًا أكبر؛ وعلى العكس من ذلك، إذا كانت توقعات المحلل تتعارض مع الاتجاه الفعلي، فسيتم إعطاء وزن أقل، ويمكن حتى تحديد وزن عقابي. nn- معنى العامل: كلما زادت قيمة هذا العامل، زاد توقع السوق بشكل عام للعوائد المستقبلية للسهم، والعكس صحيح. من خلال المتوسط المرجح، يمكن لهذا العامل أن يقلل بشكل فعال من تداخل التوقعات الفردية الخاطئة أو المتحيزة على التوقعات الإجمالية. nn- **طريقة حساب الوزن $w_i$ (مثال، يمكن تعديلها وفقًا للظروف الفعلية):**n - يمكن استخدام طريقة مماثلة لـ "الاختبار الخلفي" لحساب الدقة التاريخية لتوقعات كل محلل. على سبيل المثال: n - $Accuracy_i = frac{NumOfCorrectPredictions_i}{TotalPredictions_i}$ n - حيث تمثل $NumOfCorrectPredictions_i$ عدد التوقعات الصحيحة التي قدمها المحلل i في الماضي، وتمثل $TotalPredictions_i$ العدد الإجمالي للتوقعات التي قدمها المحلل i في الماضي. n - يمكن أن يكون الوزن متناسبًا مع دقة التوقع، على سبيل المثال: n - $w_i = frac{Accuracy_i}{sum_{j=1}^{N} Accuracy_j}$ أو $w_i = Accuracy_i^k$، حيث k هو معلمة تعديل، ويمكن تعديل حساسية الوزن وفقًا للاحتياجات. n - بالإضافة إلى ذلك، يمكن أيضًا مراعاة التضاؤل الزمني، ويتم إعطاء أوزان أقل للتوقعات الأبعد في الوقت المناسب. n - يمكن أيضًا مراعاة عوامل أخرى، مثل سمعة المحلل، وتقييم المؤسسة، وما إلى ذلك. nn- نصائح مهمة: في التطبيقات الفعلية، يجب إجراء اختبار خلفي كامل لطريقة حساب الأوزان وتحسينها للحصول على أفضل تأثير للعامل. في الوقت نفسه، من الضروري مراعاة التغيرات في بيئة السوق وتعديل طريقة حساب الوزن ديناميكيًا.