分享
注册
1分钟入驻>
+微信
首发回答
1. 数据获取与预处理
结构化数据：通过 API 实时获取财报发布时间、重组公告、分红决议等交易所公告数据。
非结构化数据：利用 NLP 技术解析新闻标题、研报摘要、社交媒体（如 Twitter、雪球）中的事件关键词（如 “并购”“业绩预增”）。
另类数据：监测公司高管交易、机构持仓变动、供应链数据（如上游原材料价格波动预示下游企业业绩）。
2. 事件分类与预期建模
日历型事件：定期财报、分红、行业政策发布（如新能源补贴政策），提前构建事件日历，回测历史同期股价反应模式。
突发型事件：自然灾害、黑天鹅事件（如疫情、贸易摩擦），通过实时舆情监控系统触发预警，结合历史类似事件的统计规律（如行业超额收益分布）快速建模。
3. 交易执行
提前布局：对可预期事件（如业绩预告），根据历史盈利预期差分布，在事件前建仓，事件后平仓。
即时响应：对突发利好 / 利空事件，通过算法交易在事件确认后毫秒级执行订单，利用市场反应延迟获取溢价。风险对冲：对不确定性较高的事件（如重组审批），同时买入期权或股指期货对冲尾部风险。
发布于2025-5-22 01:39 武汉
当前我在线
直接联系我
秒答
关注
分享
追问
踩 
举报
157
电话咨询
咨询
17376481806 
