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宏观经济数据的真实值与市场预测值之间的差异（超预期量）可能影响投资者的决策，从而影响资产价格。 我们从Wind和Bloomberg收集了22个宏观预期指标，共分为6类。Bloomberg在多数指标上的预测准确度更高。 我们将超预期量（真实值-预测值）划分为六种状态，分别为超（低于）预期、连续超（低于）预期、边际状态、趋势状态、绝对高低和反转。 每种状态内部又涉及多组参数，以此来遍历指标的参数空间，整体评估指标对资产价格的影响。以MLF 1年利率为例，在2022年至2024年整体处于超预期状态。 宏观指标对行业的影响方向往往难以确定，若单从逻辑进行判断，则可能既有正向的逻辑也有反向的逻辑。 比如利率对银行盈利的影响，降低利率时银行贷款的收益率下降，是反向逻辑；但降低利率可能导致贷款量增加，是正向逻辑。因此，本文以数值
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