事件驱动策略（基于业绩快报）

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事件驱动（Event Driven）属于量化投资之中的一个重要类别，涵盖投资机会广泛。广义上说，市场上任何发生的有可能与股票市场相关的新闻、事件、公告均有可能成为事件驱动的投资机会。 目前我国业界事件驱动策略中包括的常用重大事件有：业绩预告、业绩快报、分红送转、大股东增减持、高管增减持、定向增发、限售股解禁、股权激励、重组并购、ST摘和评级上调等，如下图所示。

可以看出，目前市场经过验证有效的事件已经不少，涵盖了影响股票价格的多个方面。事件驱动策略由于其策略逻辑的独特性，因此与其他常规股票策略相关性很低，再加上事件众多，资金容量大这一特点，使得事件驱动策略成为国外对冲基金非常大类的投资策略。

BigQuant回测引擎能够快速验证事件的有效性，从而开发事件驱动策略。为方便小伙伴顺利开发事件驱动策略，本文以业绩快报中净利润大幅增长为事件，验证该事件是否可以带来超额收益，未来我们会发布更多的基于其他事件的策略，敬请耐心等待。

在回测之前，我们先看策略的完整介绍：

• 策略逻辑：认为业绩快报中净利润大幅增长为利好消息，会导致价格在一定期限内上涨
• 事件定义：当业绩快报中公布净利润同比增增长超过30%
• 股票持有不超过50只，仅当持有数量小于50只时，才买入股票
• 持有时间：40个交易日
  

我们的策略流程是：每日更新数据，查看当日发布财务报表并且（归属母公司）净利润季度同比增长率超过30%的公司，如果出现这样的事件，就买入该股票。因此这里的分析和"选股系列"以及"大师系列"的策略依然相似，大家可以结合来看。

策略回测结果为：

从测试结果来看，该事件驱动策略为长期正收益系统。因为财报公布事件会有一个期限规定（年度报告是每年结束后4个月内，半年度是上半年结束后2个月内，季度报告是季度结束后1个月内），所以某些时间段不会有公司公布财务报表，当然那段时间就不会出现业绩快报净利润大幅增长的事件，因此仓位很多时候并不是100%。

备注：上市公司财报披露时间一般是财报发布日期的前一天晚上8点，因此策略回测中订单生成时间是财报公布日前一天，目的是便于回测和实盘保持一致性。

源码，原文请参考BigQuant人工智能量化投资平台的社区：

1. instruments = D.instruments()
   
2. start_date = '2010-01-01'
   
3. end_date = '2017-02-16'
   
4. # 获取数据
   
5. data = D.financial_statements(instruments, start_date, end_date,
   
6.           fields=['instrument','fs_publish_date','fs_quarter_year',
   
7.           'fs_quarter_index','fs_net_profit_yoy'])
   
8. # 选择净利润同比增长率大于30%的股票
   
9. selected = data[data['fs_net_profit_yoy'] > 30]

复制代码

1. # 获取交易日历
   
2. date = D.trading_days(start_date=start_date,end_date=end_date)
   
3. date = date['date'].apply(lambda x : x.strftime('%Y-%m-%d'))
   
4. # 为尽量接近实盘，事件日期应为财报公布日的前一天
   
5. publish_date = date.shift(-1)
   
6. shift = dict(zip(date,publish_date))

复制代码

1. # 建立事件表
   
2. event = {}
   
3. for dt in date:
   
4.     if type(shift[dt]) is str:
   
5.         event[dt] = list(selected[selected['fs_publish_date'] == shift[dt]].sort_values(
   
6.             'fs_net_profit_yoy',ascending=False ).instrument)
   
7.     else:
   
8.         event[dt] = []     

复制代码

1. def initialize(context):
   
2.    
   
3.     context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_cost=5))
   
4.     context.daily_buy_stock = event
   
5.     context.hold_periods = 40 # 持有40天
   
6.     context.stock_max_num = 50 # 最大持仓数量为50只
   
7.     context.hold_days = {}
   
8.      
   
9. def handle_data(context,data):
   
10.   
    
11.     date = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')
    
12.    
    
13.     # 目前仓位里面的股票列表
    
14.     equities = {e.symbol: e for e, p in context.perf_tracker.position_tracker.positions.items()}
    
15.    
    
16.     for k in equities.keys():
    
17.         # 如果持仓时间大于40天
    
18.         if context.trading_day_index - context.hold_days[k] >= context.hold_periods
    
19.                and data.can_trade(context.symbol(k)):
    
20.             # 卖完
    
21.             context.order_target_percent(context.symbol(k),0)
    
22.    
    
23.     # 还允许建仓的股票数目
    
24.     stock_can_buy_num = context.stock_max_num - len(equities)
    
25.     # 获取当日买入股票的代码
    
26.     stock_to_buy = context.daily_buy_stock[date][:stock_can_buy_num]
    
27. 
    
28.   
    
29.     # 等权重买入
    
30.     weight =  1 / context.stock_max_num
    
31.    
    
32.     # 买入
    
33.     for  stock in stock_to_buy:
    
34.         if data.can_trade(context.symbol(stock)):
    
35.             context.order_target_percent(context.symbol(stock), weight)
    
36.             # 记录建仓时间的日期索引
    
37.             context.hold_days[stock] = context.trading_day_index  

复制代码

1. m=M.backtest.v4(
   
2.     instruments=instruments,
   
3.     start_date=start_date,
   
4.     end_date=end_date,
   
5.     initialize=initialize,
   
6.     handle_data=handle_data,
   
7.     order_price_field_buy='open',
   
8.     order_price_field_sell='open',
   
9.     capital_base=float("1.0e7"),
   
10.     benchmark='000300.INDX',
    
11. )

复制代码

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哈哈，好东西，整的挺明白

事件驱动策略容易有未来函数

魔元 发表于 2017-4-1 17:55
事件驱动策略容易有未来函数

不会的。很多人在资金管理会有一些未来函数，但是不太严重。

风性逐影 发表于 2017-3-31 09:13
哈哈，好东西，整的挺明白

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