アナリストの期待収益率の加重平均ファクターは、株式の将来の収益に対する市場の総合的な期待を捉えるように設計されています。その核となるロジックは、すべてのアナリストの予測が同じ価値を持つわけではないということです。したがって、このファクターは、その後の市場状況を使用してアナリストの目標株価予測の精度を検証し、異なる予測に異なる重みを割り当てます。具体的には：

• **重み調整メカニズム：**アナリストの目標株価予測がその後の市場動向によって検証できる場合（例えば、株価の実際の上昇がアナリストの期待上昇に近いか、それを超える場合）、アナリストの予測結果にはより大きな重みが与えられます。逆に、アナリストの予測が実際の動向と反対である場合、より小さな重みが与えられ、ペナルティとしての重みが設定されることさえあります。

• **ファクターの意味：**このファクターの値が高いほど、株式の将来の収益に対する市場全体の期待が高く、その逆も同様です。加重平均を通じて、このファクターは、全体的な期待に対する個々の誤った予測や偏った予測による干渉を効果的に減らすことができます。

• 重み $w_i$ の計算方法（例、実際の状況に応じて調整可能）：

• 各アナリストの予測の過去の精度を計算するために、「バックテスト」に似た方法を使用できます。例：

• $Accuracy_i = frac{NumOfCorrectPredictions_i}{TotalPredictions_i}$

• ここで、$NumOfCorrectPredictions_i$ は過去にアナリスト i が行った正しい予測の数を表し、$TotalPredictions_i$ は過去にアナリスト i が行った予測の総数を表します。

• 重みは予測の精度に比例することがあります。例：

• $w_i = frac{Accuracy_i}{sum_{j=1}^{N} Accuracy_j}$ または $w_i = Accuracy_i^k$ (k は調整パラメータであり、必要に応じて重みの感度を調整できます）。

• さらに、時間減衰も考慮でき、時間的に遠い予測にはより低い重みが与えられます。

• アナリストの評判、機関の格付けなど、他の要因も考慮できます。

• **重要なヒント：**実際のアプリケーションでは、重みの計算方法を十分にバックテストし、最適化して、最高のファクター効果を得る必要があります。同時に、市場環境の変化を考慮し、重み計算方法を動的に調整する必要があります。