基于一致预期数据的量化选股模型

创建于 2025-07-18T19:04:57.889778+08:00 更新于 2025-07-18T19:50:35.902726+08:00

摘要

本报告基于一致预期数据的基本面和情绪面特性，构建量化选股模型。研究发现，超一致预期事件能显著带来超额收益，预期市盈率因子长期有效，且预期估值因子与预期成长因子结合提升选股效果。情绪面因子如预期净利润回报表现优异。综合基本面与情绪面因子构建的策略组合，年化超额收益达15.41%，回撤低至5.99%，表现优于沪深300基准。[page::0][page::1][page::4][page::8][page::15]

速读内容

深度阅读