• 广发一致预期指标通过对Wind数据库2007年以来的公司研究报告进行加权处理，结合分析师准确度、市场反应和时效性提升数据质量，战胜传统等权一致预期指标的概率约为65%[page::0][page::7][page::8]。

• 一致预期选股基于多种因子构建，主要包括：预期估值因子（EPGFCEFY1）、历史成长因子（EGGFCEFY0）、盈利调整因子（EarningRevGFCE）和预期偏离因子（CEBiasGFCE）。各因子均使用最新财报、快报或一致预期数据，保证时效性和可比性[page::9][page::10]。

- 预期估值因子EPGFCEFY1表现最佳，年化复合收益约26.09%，信息比率达2.01，最大回撤低于12%，回测表现明显优于传统历史估值因子EPTTM[page::11][page::12][page::13][page::14]。

• 盈利调整因子EarningRevGFCE显示较高稳定性和持续的Alpha表现，年化超额收益18.06%，最大回撤控制较好，月度IC均值达0.023，胜率67.7%，增强了选股的成长性判断[page::16][page::17]。

• 预期偏离因子CEBiasGFCE同样表现稳定，年化超额收益13.73%，最大回撤约27%，月度IC均值为0.017，胜率65.6%，显示市场对加权与等权预期差异的有效利用[page::17][page::18]。

• 四因子组合（EPGFCEFY1、EGGFCEFY0、EarningRevGFCE、CEBias_GFCE）通过赋予因子等权权重，选取市场前100只股票进行月度调仓，2009-2014年期间年化超额收益达20.63%，信息比率1.61，最大回撤14.31%，对冲中证800后表现更为优异，最大回撤8.06%，换手率均衡，适合实际量化投资应用[page::19][page::20]。

• 相关性分析显示四因子之间相关性较低，组合提升了Alpha稳定性和风险控制能力，因子构建方法和回测结果为基于分析师一致预期数据的量化选股提供了有力支撑[page::19]。

一致预期指标构建及其在因子选股中的应用——详尽分析报告

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1. 元数据与概览

报告标题为《一致预期指标构建及其在因子选股中的应用》（多因子Alpha系列报告之二十二），由广发证券研究中心严佳炜分析师撰写，报道了截至2015年初的因子投资研究成果。报告核心聚焦于：

• 利用分析师研究报告构建“广发一致预期指标”以驱动股票因子选股；

- 分析师预期类因子在量化选股中较传统历史因子具有更高的Alpha（超额收益能力）；

• 基于一致预期指标衍生的估值、成长、盈利调整和偏离等多因子组合表现优异，尤其是构建的四因子组合展现稳定的年化超额收益和良好风险控制。

报告从数据基础、指标构建、因子设计、实证效果及组合构建流程逐层深入，结论明确支持分析师预期数据在量化选股中的重要价值，同时提出后续对指标优化和覆盖不足区域的研究方向。[page::0,3,20]

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2. 逐节深度解读

一、一致预期选股介绍

• 关键论点：

公司公告包括定期财报和不定期公告两种，前者披露滞后且频次低，后者格式多样难以量化利用，难满足量化需求。分析师作为中介环节，以规范格式发布盈利预测，较为及时反映市场对公司未来的预期，是量化投资的重要信息来源。相比传统基于历史数据的因子，运用分析师一致预期构建因子逻辑性更强，更能捕捉未来股价动因。

• 推理依据： 分析师的盈利预测数据虽然存在偏差，但其结构化、规模化和市场性使其成信息加工的有力源泉。

- 因子应用场景： 事件驱动策略（首次覆盖、盈利调整、盈利惊喜）及多因子选股策略（预期估值、成长、盈利质量等）。

• 结论： 构建改良版一致预期指标，生成多样因子后，表现优于历史因子。

[page::3]

二、广发一致预期指标的构建

（一）已有一致预期数据对比

• 现有供应商（Wind、朝阳永续等）做法多为算术平均，存在信息权重未调整、报告过期信息滞后、核心分析师贡献未区分等缺陷。

- 本报告采用Wind底层“公司研究”报告，过滤晨会纪要、行业研究等多公司一体报告，确保聚焦具体分析师对单一公司的深度预测。
[page::4]

（二）数据说明

• 研究数据主要覆盖2007年以后，剔除不完整历史数据。

- 严格使用公司研究类报告数据保证数据的针对性和真实性。
[page::4]

（三）样本数据统计

• 2007年至2014年间报告数量稳定，最高逾4万篇/年。

- 涵盖主流券商和约1500名分析师。

• 2014年A股75%市值覆盖；股票平均被5-8名分析师跟踪，分析师平均覆盖10只股票。

- 覆盖分布显示25%标的无人覆盖，约半数标的有4名以上分析师覆盖，数据具备代表性和深度。
[page::5-7]

（四）广发一致预期指标构建步骤

• 筛选近180天所有报告，剔除同一分析师多篇报告仅留最新。

- 赋予预测权重基于三维度：预测准确度、报告市场反应、时效性。

• 预测准确度：分析师历史误差相对实际净利润的偏差ECDF评分。

- 市场反应：报告发布后10、30、60天涨幅加权ECDF评分。

• 时效性：指数衰减权重控制权重随时间递减。

- 权重按准确度、市场反应平权后乘以时效性，形成综合权重，用于加权平均一致预期净利润。

• 实证显示该方法预测性能优于简单等权平均（胜率约65%）。

- 案例图显示广发一致预期更贴近后续实际净利润。
[page::7-8]

三、基于一致预期衍生因子的选股策略

（一）因子说明

• 明确因子数据的基础：FY0、FY1、FY2对财务年度的界定，FY0为已实现财年数据，FY1当前财年数据，FY2未来财年数据。

- 因子数据优先使用正式披露，快报其次，一致预期补充缺失。
[page::9]

（二）衍生因子定义

• 估值类因子：如EPGFCEFY0（历史预期净利润/市值），EPGFCEFY1（未来预期净利润/市值），区别于传统EPTTM（历史12个月）。

- 成长类因子：如EGGFCEFY0（FY0同比变动），EGGFCEFY1（FY1同比变动）。

• 盈利调整因子：EarningRevGFCE，反映分析师的盈利预测环比调整，非对称因子，主要捕捉上调信息。

- 预期偏离因子：CEBiasGFCE，广发一致预期与等权一致预期净利润偏差，体现分析师权重差异信息。

• 处理分母极小情况，避免出现异常比率。

[page::9-10]

（三）测算参数与样本

• 股票池覆盖全市场。

- 计算期间：2007-2014年。

• 因子月末换仓，选股100只。

- 缺失值股票不纳入因子对冲。

• 以沪深300、中证500、中证800指数对冲风险。

[page::10-11]

（四）一致预期衍生因子效果统计

1. 估值因子EPGFCEFY0

• 2007-2014年沪深300超额收益年化19.20%，信息比率1.46，最大回撤9.40%，换手率约220%。

- 用中证500对冲效果较差，因因子偏向大中盘，风格影响负。

• 月度信息系数（IC）均值2.5%，胜率54.2%，显示稳定但强度一般。

- 由图9和图10直观呈现稳定增长及IC变化。
[page::11]

1. 估值因子EPGFCEFY1

• 预期估值因子表现更强：沪深300超额收益26.09%，信息比率2.01，最大回撤11.86%，换手率254%。

- 中证800对冲时年化收益24.26%，信息比率2.05。

• 历史表现稳定，尤其自2010年后回撤低。

- 月度IC均值4.2%，胜率60.5%，明显优于EPGFCEFY0。
[page::12-13]

1. 与EPTTM对比

• EPGFCEFY0和EPGFCEFY1均优于历史估值EPTTM，尤其是预期估值EPGFCEFY1。

- 换手率区别不大，确保交易成本合理。
[page::14]

1. 成长因子EGGFCEFY0

• 总体年化超额收益15.69%，信息比率较低但在部分年份表现不错。

- 用中证500对冲，波动性及回撤较低表现更稳健。

• 2014年底因大盘风格切换，成长因子回撤明显。

- IC均值约0.008，胜率49%，从2009年第四季度后胜率显著提高，效果良好。
[page::14-15]

1. 盈利调整因子EarningRevGFCE

• 2007-14总体年化超额收益18.06%，中证500对冲年化9.79%，最大回撤低至12.3%。

- 成长型偏小盘股票选择，收益和稳定性优势明显。

• 月度IC均值0.023，胜率67.7%，尤其2009年后效果显著提高（IC均值0.029，胜率75.8%）。

[page::16-17]

1. 预期偏离因子CEBiasGFCE

• 总体年化超额收益13.73%，信息比率0.82，回撤适中。

- 月度IC均值0.017，胜率65.6%，2009年后效果提升明显。

• 与盈利调整因子有较高相关性，但与估值成长因子相关低，构成良好补充。

[page::17-18]

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3. 图表深度解读

• 图1~6（第5-7页）：分别展示了年度报告篇数（稳定约4万/年），券商与分析师数量（稳定增长，约90家券商，1500分析师），股票覆盖范围与均值（2014年约75%覆盖，平均每股约5-8分析师覆盖），人均覆盖股票数（约10只），确认数据的覆盖规模及质量具备构建一致预期的基础。

- 图7（第8页）：以某标的对比广发一致预期与等权一致预期净利润，明显显示广发指标更贴近实际，体现加权机制有效。

• 图9、10（第11-12页）：EPGFCEFY0因子的累计收益曲线显示其长期上涨势头，三指数对冲表现不一，沪深300和中证800表现优于中证500。月度IC波动较大但正相关。

- 图11、12（第12-13页）：EPGFCEFY1因子收益曲线平滑且稳健，最高增长率明显优于EPGFCEFY0。月度IC明显优于历史估值因子。

• 图13、14（第15页）：成长因子EGGFCEFY0净值曲线展示成长因子收益2014年底回落，中证500对冲表现更稳。月度IC胜率波动较大。

- 图15、16（第16-17页）：盈利调整因子收益曲线显示其从2009年起表现出稳定且显著alpha，月度IC较持续提升。

• 图17、18（第18页）：CEBiasGFCE因子表现良好，股价净值稳定上涨，月度IC亦表现稳定。

- 图19（第19页）：四因子组合净值曲线展现了组合对沪深300、中证500、中证800三个基准有效超额收益和波动控制，尤其用中证800对冲效果显著平稳。
这些图表为关键实证部分提供了直观证据，支撑报告结论。[page::5-8,11-19]

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4. 估值分析

• 本报告未专门披露传统DCF估值或可比公司法估值，而是侧重于基于分析师“预期盈利”构建的量化因子估值。

- 估值因子构建基于净利润预测（FY0、FY1）与市值比率（EPGFCEFY0、FY1）。

• 关键假设在预期净利润的准确性和代表性，以及归母净利润数据的完整性和对应时点市值的合理性。

- 多档次预期（历史实现，当前预期，未来预期）因子构建提供不同时间维度的估值视角，验证EPGFCEFY1优于历史估值因子，反映其捕捉未来盈利预期信息的优势。

• 组合中不同因子携带较低相关性，利用这一特性构建四因子组合实现Alpha提升与风险分散。

[page::10-19]

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5. 风险因素评估

• 报告明确指出：

- 分析师覆盖不足（约25%股票无人覆盖或覆盖极少）限制一致预期覆盖范围。
- 核心分析师权重评估尚需提升，当前权重体系基础但尚非最优。
- 有限历史数据及市场结构变化影响指标的稳定性和预测能力。
- 对未覆盖股票应用可比公司法等业绩建模存在实际困难。

• 风险影响主要在于指标预测失真，因子效果不稳定，可能导致投资组合表现波动性增大。

- 缓解策略包括完善分析师评价体系，加强对无人覆盖股票估值建模等。
[page::4,20]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告较全面地介绍了数据覆盖和权重设计，但对分析师的机构内部质量差异、分析师报告可能存在的集体偏差及市场预测误差的系统性影响论述较少。

- 盈利调整因子存在上调倾向，偏向寻找正Alpha，但对负面信号捕捉不足，可能弱化对风险的预警能力。

• 组合表现中，2014年末回撤较大，警示因子策略对极端市场环境的鲁棒性依然需要关注。

- 因子换手率较高（特别是盈利调整因子与一致预期偏离因子超过500%），体现高交易成本压力，实际应用中需考虑成本影响。

• 文中未详述选股100的频率与持仓流动性的细节，投资实施过程中可能存在操作难点。

- 三大基准对冲策略展现出不同的超额收益，指示市场规模/风格暴露需要谨慎处理。
[page::16-20]

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7. 结论性综合

此份报告系统地基于Wind数据库中2007年起的分析师公司研究报告，构建了广发一致预期净利润指标，通过三个维度的权重分配（预测准确度、市场反应、时效性），显著提升了传统等权一致预期数据的预测能力（胜率约65%）。基于该指标，成功构造了多类预期因子：估值类（EPGFCEFY0/FY1）、成长类（EGGFCEFY0/FY1）、盈利调整因子（EarningRevGFCE）及预期偏离因子（CEBiasGFCE），各因子均表现出比传统历史因子更显著的Alpha和信息比率。特别是预期估值因子EPGFCEFY1年化超额收益达26.09%，信息比率高达2.01，展示强大选股能力。

收益图表（图9-19）直观呈现因子和四因子组合的风险调整后的优良表现和稳健增长。四因子组合从2009年至2014年，对沪深300基准实现年化超额收益20.63%，信息比率1.61，且在调整为中证800基准时，超额收益19.48%，信息比率进一步提升至2.12，最大回撤有所降低，且换手率适中，体现了优秀的Alpha与风险控制双重能力。

报告也指出因子需增强对核心分析师权重的精准识别、提升无人及稀缺覆盖股票的业绩估算能力，且存在策略表现对极端行情的敏感性，这提供了未来改进空间。

总结而言，本报告展示了基于分析师一致预期数据构建的股票量化因子显著优于传统历史因子，且多因子组合具有较强的风险调整后超额收益能力，验证了分析师预期作为信息源的独特价值和实用性，为投资者提供了重要的策略开发与实证依据。[page::0-20]

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参考图表展示

• 图1：年度报告数（稳步攀升后趋稳）

• 图7：广发一致预期与等权一致预期对比

• 图9：EPGFCEFY0收益曲线

• 图11：EPGFCEFY1收益曲线

• 图15：盈利调整因子收益曲线

• 图19：四因子组合净值曲线

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备注：以上所有结论均基于报告数据及实证，数字和图表数据均准确反映报告实测结果。[page::0-20]

报告