애널리스트 예상 수익률의 가중 평균 요인은 주식의 미래 수익률에 대한 시장의 종합적인 기대를 포착하기 위해 설계되었습니다. 핵심 논리는 모든 애널리스트의 예측이 동일한 가치를 갖는 것은 아니라는 것입니다. 따라서 이 요인은 후속 시장 상황을 활용하여 애널리스트의 목표 주가 예측의 정확성을 검증하고, 예측마다 다른 가중치를 부여합니다. 구체적으로 다음과 같습니다. nn- 가중치 조정 메커니즘: 애널리스트의 목표 주가 예측이 후속 시장 추세에 의해 검증될 수 있는 경우(예: 주가 실제 상승폭이 애널리스트의 예상 상승폭에 근접하거나 초과하는 경우) 애널리스트의 예측 결과에 더 큰 가중치가 부여됩니다. 반대로, 애널리스트의 예측이 실제 추세와 반대되는 경우에는 더 작은 가중치가 부여되며, 심지어 페널티 가중치가 설정될 수도 있습니다. nn- 요인 의미: 이 요인의 값이 높을수록 해당 주식의 미래 수익에 대한 시장의 전반적인 기대치가 높으며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 가중 평균을 통해 이 요인은 개별적인 오류 또는 편향된 예측이 전반적인 기대에 미치는 간섭을 효과적으로 줄일 수 있습니다. nn- **가중치 $w_i$ 계산 방법 (예시, 실제 조건에 따라 조정 가능):**n - 각 애널리스트의 과거 예측 정확도를 계산하기 위해 "백테스팅"과 유사한 방법을 사용할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다. n - $Accuracy_i = frac{NumOfCorrectPredictions_i}{TotalPredictions_i}$ n - 여기서 $NumOfCorrectPredictions_i$는 과거에 애널리스트 i가 수행한 올바른 예측 횟수를 나타내고, $TotalPredictions_i$는 과거에 애널리스트 i가 수행한 총 예측 횟수를 나타냅니다. n - 가중치는 예측 정확도에 비례할 수 있습니다. 예를 들면 $w_i = frac{Accuracy_i}{sum_{j=1}^{N} Accuracy_j}$ 또는 $w_i = Accuracy_i^k$와 같이 나타낼 수 있으며, 여기서 k는 조정 매개변수이며, 필요에 따라 가중치의 민감도를 조정할 수 있습니다. n - 또한 시간 감쇠를 고려하여 시간상 더 먼 예측에 더 낮은 가중치를 부여할 수도 있습니다. n - 애널리스트의 명성, 기관의 등급 등 다른 요인도 고려할 수 있습니다. nn- 중요 팁: 실제 적용에서 가중치 계산 방법은 최상의 요인 효과를 얻기 위해 충분히 백테스팅하고 최적화해야 합니다. 동시에 시장 환경의 변화를 고려하고 가중치 계산 방법을 동적으로 조정해야 합니다.