主要结论
　　本文概述
　　在之前的报告中，我们测试了投资评级上调、目标价上调以及分析师预期调整事件，并从中挖掘出了非常出色的超额收益表现。本文将在之前报告的基础上，进一步捕捉分析师对个股的强烈看好态度事件，以完善分析师信息中的超额收益事件挖掘。其中，最终的分析师文本预增事件增强策略年化收益36.42%，超额中证500的年化收益31.51%，信息比率3.36，胜率84.89%。
　　分析师文本预增介绍
　　我们基于分析师研报标题与摘要文本信息，提取分析师上调盈利预测、分析师正面强烈看好等事件。同时，基于分析师调整盈利预测数据，提取预期上调事件。叠加这几类事件的股票池，得到分析师预增事件股票池。进一步地，我们基于分析师研报标题与摘要文本信息和通联数据的研报情感信息，构建出分析师态度类因子。最后，我们将尝试利用分析师态度类因子、之前提出的分析师调整类因子、基本面类成长因子以及技术面类高频因子对分析师预增事件股票池进行增强，得到最终的分析师预增事件精选组合。
　　分析师正面态度因子年化多空收益17.42%，夏普比率1.95，IC均值4.07%，年化IC_IR达到1.77
　　我们在每月末筛选过去三个月研报摘要中包括上调盈利预测、强烈正面意思、下调盈利预测和强烈负面意思的报告。进一步地，针对每个股票，定义了分析师相对态度因子、分析师正面态度因子、分析师正面态度占比因子和通联情感因子。比如分析师正面态度因子的分层效果区分度非常高。不同分组间具有单调的年化超额收益（相对中证全指），并且，Q1组相对Q10组具有接近18%的超额收益（其中Q1接近13%的多头超额收益，Q10仅-3.95%）。因子年化多空收益17.42%，夏普比率1.95，IC均值4.07%，年化IC_IR达到1.77。
　　分析师文本预增策略增强组合年化收益36.42%，超额中证500的年化收益31.51%，样本外跟踪一年超额收益达29.49%
　　我们利用文本因子、分析师调整幅度因子、基本面类的成长因子以及技术面类的MCI因子对初始事件样本池进行增强，进一步将两个增强组合进行合并得到最终的分析师文本预增事件增强策略。组合年化收益36.42%，超额中证500的年化收益31.51%，信息比率3.36，胜率84.89%。我们从2021年7月底开始样本外跟踪，截至2022年7月底，分析师文本预增选股组合绝对收益达11%，中证500指数收益-13.14%，相对中证500指数超额收益达到29.49%，值得重点关注。
　　风险提示：模型为历史数据，如遇市场极端情况或政策影响存在失效可能。