量化因子与构建方式 WTR因子 - 因子名称: 加权预期收益率因子（WTR） - 因子构建思路: 该因子考虑了分析师发布报告时的股票价格，并根据股票价格走势验证分析师的目标价格判断，赋予不同权重[66] - 因子的公式: $W T R=\sum\frac{P_{i}^{e}}{P_{i}^{0}}=\frac{\sum P_{i}^{e}\times P/P_{i}^{0}}{P}=\sum\frac{P_{i}^{e}}{P}\omega_{i}=T R\times W$ 其中，$P_{i}^{0}$表示在第$i$家机构发布价格预测前一个交易日的收盘价；$P_{i}^{e}$为第$i$家机构发布的股票目标价格；$P$为月末计算因子时的股票收盘价；$\omega_{i}$表示在不同行情下，对不同机构预测的目标价格应赋予的系数[66] - 文章对因子的评价: 因子的收益大多集中在多头端，说明高预期收益率的股票要明显比低预期收益率的股票要好，分析师对于个股的价格预测存在有效的选股能力[68] MTR因子 - 因子名称: 调整预期收益率因子（MTR） - 因子构建思路: 该因子反映的是分析师预期的变化在短期对市场的冲击影响，相对于WTR因子在逻辑上"更短"一些[71] - 因子的公式: $MTR = \Delta(WTR)$ - 文章对因子的评价: MTR因子的多空收益主要贡献在空头端，分析师下调收益率的含义相对而言更加明确一些[72] CTR因子 - 因子名称: 关注度修正因子（CTR） - 因子构建思路: 该因子考虑了分析师预期数据中的关注度因子C，在截面上反映的是股票热度的差异性[74] - 因子的公式: $CTR = Rank(WTR) \times Rank(C)$ - 文章对因子的评价: CTR因子的多头年化收益率达到14.4%，夏普比率为0.546，胜率同样比原始因子的表现更好[75] TR_ICIR因子 - 因子名称: 预期收益率因子合成（TR_ICIR） - 因子构建思路: 将WTR因子、MTR因子和CTR因子等权组合，利用ICIR加权合成[77] - 文章对因子的评价: 合成因子的表现要优于原始因子，从时效性、预期偏差以及关注效应三个维度拆解一致预期目标价的Alpha，通过ICIR加权的方法，最终构造的合成因子在稳定性上有明显的提升[78] 因子的回测效果 WTR因子 - 多头年化收益率: 14.4%[68] - 夏普比率: 0.522[68] - 信息比率（IR）: 0.696[68] - 月度胜率: 0.696[69] MTR因子 - 多头年化收益率: 12.3%[72] - 夏普比率: 0.456[72] - 信息比率（IR）: 1.772[72] - 月度胜率: 0.703[73] CTR因子 - 多头年化收益率: 14.4%[75] - 夏普比率: 0.546[75] - 信息比率（IR）: 1.233[76] - 月度胜率: 0.674[76] TR_ICIR因子 - 多头年化收益率: 14.9%[77] - 夏普比率: 0.545[78] - 信息比率（IR）: 1.401[78] - 月度胜率: 0.674[78]