在行为金融学的框架下，市场并非完全理性，每一个投资者都无法对全部新增信息进行及时准确的处理，因此信息可能需要花费比我们想象中更长的时间反应在股价中。我们从投资者对个股热度（注意力）的角度出发来看，当某些股票吸引了市场上更多投资者的注意力，可能会导致股价短期的快速反应与高估，降低股票未来的回报。相反，有着利好消息的股票可能因为投资者的忽视在短期内被低估，而在后续的缓慢曝光中获得回报。
　　原始热度单因子测试结果
　　总热度因子在2017年来该因子的IC稳定性非常高，超过80%的时间其IC小于0，2022年以来只有一期因子的IC大于0。IC平均值为-0.11，中位数为-0.13，年化IC_IR为-3.22，单因子检验结果非常显著。从分组测试的结果来看，该因子分组单调性较好，总热度因子Top组的负向收益显著，从年化收益、最大回撤等指标看，热度最高组的负向作用具有显著经济意义。
　　关注粘性因子与总热度相似，该因子的IC平均值为-0.039，中位数为-0.05，年化IC_IR为-1.66，虽然关注粘性因子相较总热度因子稳定性较差，但该因子检验结果同样较显著。从分组测试的结果来看，粘性和未来收益之间存在负向关系，关注粘性TOP组负向超额明显，低关注粘性组的组间区分度一般，BOTTOM组年化收益11%。
　　综合因子表现结果
　　将总热度与粘性因子进行等权合成构建Attn因子，Attn因子的IC平均值为-0.09，中位数为-0.10，年化IC_IR为-3.26，单因子检验结果非常显著。相比两个原始因子，Attn因子分组单调性有显著的提升。Attn因子Top组的负向收益显著达-18%，BOTTOM组年化收益为15%同样非常显著。
　　为方便进一步分析，我们对Attn因子进行市值、过去1月收益、反转的中性化，中性化后因子的IC平均值为-0.08，中位数为-0.08，年化IC_IR为-2.96，因子检验结果相比中性化之前有影响的下降。另外，中性化之后因子的分组效果区分度同样较显著，Top组的负向收益为-13%，BOTTOM组与group_2、group_3的正收益均超10%。
　　Attn因子与分析师情感因子构建选股组合
　　我们引入之前报告《ChatGLM助力量化选股》中提到的分析师文本情感因子，使用其作为机构投资者情绪的代表，Attn因子作为个人投资者情绪代表，使用两个因子来构建选股组合进行测试。
　　2017年01月01日至今（8月31日）年化收益率24.6%，基准（中证1000）年化收益率-4.3%，阿尔法28.4%。策略最大回撤为33.1%，最大回撤发生在2021年11月26日至2022年4月26日。
　　从分年收益来看，2017年来策略的表现非常比较稳健，除2023年以外每年都有15个点以上的超额收益。
　　策略在22年整体回撤仅-1%，大幅小于主动型基金的收益中位数；组合2023年至今（8月31日）绝对收益4%，相对基准超额收益9%，持续跑赢基准。
　　风险提示：
　　策略基于历史数据回测，不保证未来数据的有效性。