El factor de promedio ponderado del retorno esperado del analista está diseñado para capturar las expectativas integrales del mercado sobre los retornos futuros de las acciones. Su lógica central es que no todas las previsiones de los analistas tienen el mismo valor. Por lo tanto, este factor utiliza las condiciones de mercado posteriores para verificar la precisión de las previsiones del precio objetivo de los analistas y asigna diferentes ponderaciones a las diferentes previsiones. Específicamente: nn- Mecanismo de ajuste de la ponderación: Si la previsión del precio objetivo del analista puede verificarse con las tendencias del mercado posteriores (por ejemplo, el aumento real del precio de la acción es cercano o superior al aumento esperado por el analista), el resultado de la previsión del analista recibe una ponderación mayor; por el contrario, si la previsión del analista es contraria a la tendencia real, se asigna una ponderación menor, e incluso se puede establecer una ponderación punitiva. nn- Significado del factor: Cuanto mayor sea el valor de este factor, mayor será la expectativa general del mercado para los retornos futuros de la acción, y viceversa. A través del promedio ponderado, este factor puede reducir eficazmente la interferencia de previsiones individuales erróneas o sesgadas en las expectativas generales. nn- **Método de cálculo de la ponderación $w_i$ (ejemplo, se puede ajustar según las condiciones reales):**n - Se puede utilizar un método similar al "backtesting" para calcular la precisión histórica de las previsiones de cada analista. Por ejemplo: n - $Accuracy_i = frac{NumOfCorrectPredictions_i}{TotalPredictions_i}$ n - Donde $NumOfCorrectPredictions_i$ representa el número de predicciones correctas realizadas por el analista i en el pasado, y $TotalPredictions_i$ representa el número total de predicciones realizadas por el analista i en el pasado. n - La ponderación puede ser proporcional a la precisión de la predicción, por ejemplo: n - $w_i = frac{Accuracy_i}{sum_{j=1}^{N} Accuracy_j}$ o $w_i = Accuracy_i^k$, donde k es un parámetro de ajuste, y la sensibilidad de la ponderación se puede ajustar según las necesidades. n - Además, también se puede considerar la disminución del tiempo, y se dan ponderaciones más bajas a las predicciones que están más alejadas en el tiempo. n - También se pueden considerar otros factores, como la reputación del analista, la calificación de la institución, etc. nn- Consejos importantes: En las aplicaciones reales, el método de cálculo de las ponderaciones debe ser completamente probado y optimizado para obtener el mejor efecto del factor. Al mismo tiempo, es necesario tener en cuenta los cambios en el entorno del mercado y ajustar dinámicamente el método de cálculo de la ponderación.