摩根士丹利的这份研究报告（第一部分）提出了一种系统性框架，通过基本面分析预测公司盈利意外（earnings surprises），并将其转化为投资策略。研究聚焦于美国与欧洲市场，通过三类核心驱动因素构建复合评分系统**：**（1）盈利预测格局（分析盈利修正广度与预测分散度）、（2）盈利质量（基于净运营资产、无形资产及财务指标如ROE趋势）、（3）更广泛预测动态（结合历史营收/盈利意外及分析师评级趋势）。回测显示，该策略通过做多高评分股、做空低评分股，在排除部分低交易量月份并结合动量过滤后，可实现较高的夏普比率（美国1.1，欧洲1.0）。研究强调盈利意外幅度的重要性（而非简单的“超预期/未达标”分类），并揭示了共识预测对盈利的低估倾向（73%的美股和58%的欧股历史性超预期）。后续报告将深入第三类因素及策略优化。

欢迎对量化感兴趣的朋友加微信索取原文或者交流：ctaxiaobai