引言:

邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向，希望能对大家有帮助。

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如何构建事件驱动的量化策略

这是邢不行第 61 期量化小讲堂的分享

作者 | 邢不行、果果酱

本文内容也有视频版本，点击链接即可观看：【视频】如何构建事件驱动的量化策略

在之前的文章《跟着大股东和高管买卖他家股票》中，我们用Python分析了8万条数据。

发现当高管增持他家股票后，我们也跟着买入，能在未来获得显著的超额收益。

下图展示了历次高管增持2%以上股份后，未来一段时间的平均收益：

横坐标：增持后的天数 纵坐标：平均超额收益

图中箭头所指的灰色柱子代表着：在每次高管增持股票后，我们跟进买入，那么在80天后的平均收益可以跑赢大盘14%。

这是相当不错的收益了。

然而，这仍只是过家家式的纸上谈兵！

确实，我们有了一些统计分析结果，知道了高管增持利好股价。

但只看统计结果，是没法赚钱的。

只有实际的操作才能赚钱。统计结果并不能告诉我们如何实际操作。

本文要讲的就是如何根据统计结果去构建实际可操作的交易策略。

那么，一个完整的策略应该是什么样的？

它不能只和我讲某个消息利好股价，而是必须要有明确的「买卖规则」。

要告诉我在什么时候买入、相对于我的本金买入多少，又在什么时候卖出。

一个选股策略，有明确的买卖时间

我们只需机械的跟着执行交易即可。

并且我能够找来历史数据，初始投入1块钱，模拟这个买卖规则，看看在历史上这个规则能赚多少钱，形成「资金曲线」。

某个选股策略的资金曲线

交易策略的类型有很多，比如我之前文章中经常讲的选股策略、择时策略。

而基于高管增持构建的交易策略，属于一个新的策略类型：「事件驱动策略」。

所谓事件驱动策略，即由某个事件触发买点，驱动我们买入。

该事件会不定期发生。可能连续发生，也可能很久不发生，我们无法预测。

比如高管增持事件，明天市场是否会发生，我们并不知道。

并且即使发生，我们也不知道发生的数量。比如明天市场可能有2起高管增持事件，也可能有20起。

为了帮大家更好的理解事件策略的概念，我们下面例举更多的案例。