Der gewichtete Durchschnittsfaktor der von Analysten erwarteten Rendite soll die umfassenden Erwartungen des Marktes an die zukünftigen Renditen von Aktien erfassen. Die Kernlogik besteht darin, dass nicht alle Analystenprognosen von gleichem Wert sind. Daher verwendet dieser Faktor die nachfolgenden Marktbedingungen, um die Genauigkeit der Kurszielprognosen von Analysten zu überprüfen und verschiedenen Prognosen unterschiedliche Gewichte zuzuweisen. Im Einzelnen: nn- Gewichtungsanpassungsmechanismus: Wenn die Kurszielprognose des Analysten durch nachfolgende Markttrends bestätigt werden kann (z. B. wenn der tatsächliche Anstieg des Aktienkurses nahe an oder über dem erwarteten Anstieg des Analysten liegt), erhält das Prognoseergebnis des Analysten ein höheres Gewicht; umgekehrt, wenn die Prognose des Analysten im Widerspruch zum tatsächlichen Trend steht, wird ein geringeres Gewicht vergeben und sogar ein Strafgewicht kann festgelegt werden. nn- Faktorbedeutung: Je höher der Wert dieses Faktors, desto höher ist die allgemeine Markterwartung für die zukünftigen Renditen der Aktie und umgekehrt. Durch die gewichtete Mittelung kann dieser Faktor die Beeinträchtigung der Gesamterwartungen durch einzelne fehlerhafte oder voreingenommene Prognosen wirksam reduzieren. nn- **Berechnungsmethode des Gewichts $w_i$ (Beispiel, kann an die tatsächlichen Bedingungen angepasst werden):**n - Eine Methode ähnlich dem "Backtesting" kann verwendet werden, um die historische Genauigkeit der Prognosen jedes Analysten zu berechnen. Zum Beispiel: n - $Accuracy_i = frac{NumOfCorrectPredictions_i}{TotalPredictions_i}$ n - Wobei $NumOfCorrectPredictions_i$ die Anzahl der korrekten Prognosen des Analysten i in der Vergangenheit darstellt und $TotalPredictions_i$ die Gesamtzahl der Prognosen des Analysten i in der Vergangenheit darstellt. n - Das Gewicht kann proportional zur Genauigkeit der Prognose sein, zum Beispiel: n - $w_i = frac{Accuracy_i}{sum_{j=1}^{N} Accuracy_j}$ oder $w_i = Accuracy_i^k$, wobei k ein Anpassungsparameter ist und die Sensitivität des Gewichts nach Bedarf angepasst werden kann. n - Darüber hinaus kann auch ein Zeitverfall berücksichtigt werden, wobei Prognosen, die zeitlich weiter zurückliegen, geringere Gewichte erhalten. n - Weitere Faktoren können ebenfalls berücksichtigt werden, z. B. der Ruf des Analysten, das Rating des Instituts usw. nn- Wichtige Hinweise: In tatsächlichen Anwendungen sollte die Berechnungsmethode der Gewichte vollständig getestet und optimiert werden, um den besten Faktoreffekt zu erzielen. Gleichzeitig ist es notwendig, Veränderungen im Marktumfeld zu berücksichtigen und die Gewichtungsberechnungsmethode dynamisch anzupassen.