本报告由东证期货于2017年12月发布，深入分析分析师研报数据在量化选股中的应用。核心发现包括：分析师覆盖多的股票未来表现更好，但需风险中性处理；预期分歧大的公司易被高估，收益较差；基于预测精度加权的一致预期净利润、评级和目标价构建的EP_FY1、PEG等4个alpha因子选股效果显著；加权预期调整因子IC_IR从1.04提升至2.99。报告还比较了6种一致预期加权方法，推荐预测精度加权。适合量化研究员、金融工程师、投资经理、因子选股从业者参考。
本报告由东证期货于2017年12月发布，深入分析分析师研报数据在量化选股中的应用。核心发现包括：分析师覆盖多的股票未来表现更好，但需风险中性处理；预期分歧大的公司易被高估，收益较差；基于预测精度加权的一致预期净利润、评级和目标价构建的EP_FY1、PEG等4个alpha因子选股效果显著；加权预期调整因子IC_IR从1.04提升至2.99。报告还比较了6种一致预期加权方法，推荐预测精度加权。适合量化研究员、金融工程师、投资经理、因子选股从业者参考。
本报告由东证期货于2017年12月发布，深入分析分析师研报数据在量化选股中的应用。核心发现包括：分析师覆盖多的股票未来表现更好，但需风险中性处理；预期分歧大的公司易被高估，收益较差；基于预测精度加权的一致预期净利润、评级和目标价构建的EP_FY1、PEG等4个alpha因子选股效果显著；加权预期调整因子IC_IR从1.04提升至2.99。报告还比较了6种一致预期加权方法，推荐预测精度加权。适合量化研究员、金融工程师、投资经理、因子选股从业者参考。核心数据:IC_IR从1.04提升至2.99;中证全指内IC_IR高达3.44;沪深300增强收益率提升1%左右。
本报告由东证期货发布,发布于 2017 年。
覆盖 2017 年,全文约 41。
本报告免费查阅,登录资料宝后即可在线获取完整内容。
适合量化研究员、金融工程师、投资经理、因子选股从业者等读者参考。
重点分析了金融投资、alpha、之三十二、数据特征等议题。