上市公司定期财报是量化基本面因子的主要来源，但由于公布时间滞后、频率较低，其信息时效性较弱，股价也往往提前反应。为了弥补上述缺陷，我们可以利用分析师预期数据。卖方分析师对行业及企业的研究通常较普通投资者更为深入，与其覆盖行业的上市公司有着较为紧密的联系，信息获取更为及时，因为分析师预期数据已经成为量化选股的重要信息来源。

本项目将首先对卖方分析师推票事件进行梳理，并分析卖方研报覆盖率，这是使用分析师数据的重要基础。在此基础上，我们将基于分析师一致预期来构建因子，并对各种不同类型的预期因子进行深入分析，与其同类财报因子的选股能力进行对比，选择表现较好因子构建量化选股策略，并进行回测。