2022年金融工程年度策略：大数据系列回顾.docx

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金融工程报告/基金研究
随着科技的进步，增量信息也在呈现指数级的增长。大数据在深刻的影响着人类的方方面面， 在投资领域也是如此。比方采用卫星图像数据来推测原油库存、采用夜光数据来度量经济活跃程 度等等。对于舆情数据来说更是如此。除了新闻之外，还有社交平台自身用户的数据等等。对于大 数据舆情方向，已推出三篇报告。
一、舆情事件的特征分析
对于舆情指数、新闻数据等可以应用的一种方式，是通过舆情数据识别出发生的事件，如图 所示。本系列的三篇报告均基于识别事件来进行分析，而不是将其处理之后作为一个因子来进行 选股等。
图1：舆情指数事件例如
DOnttlTM 201W1-01 - 2W1^06- tU • C5
■El □ n
I i资料来源：,
对于舆情事件，还需要确定整个舆情事件持续的时间尺度，对于舆情事件持续达数月比方本 轮疫情，此类事件需要结合社会、生活等多方面彩响进行细致分析，单从舆情指数等是无法给出 更为有效的信息。
（一）舆情事件持续时长
图中给出的是搜索、舆情和新闻事件持续不同时间长度的频率统计。新闻事件中超长时间跨 度事件的比率是要明显少于搜索和舆情（平台社区）事件的。从事件发生的时长来看，搜索和 舆情相似性更大一些。
图2:不同类舆情事件持续时长分布请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免贲声明。
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金融工程报告/基金研究三、新闻事件收益分析
进一步，直接从新闻源开始确定事件来进行分析。仅研究对股市有明显舆情倾向的新闻。 按照是否处于交易时间分成两局部：非交易时间和交易时间，如下图。
图18:新闻时间线划分示意图T-1日净交易时t聊T日交易时间tfTM日羊交易时闻f
“5>T-1D15:00TD930TD15:00T+1D9：3O
资料来源:
（一）新闻事件概述
对于非交易时间正面新闻事件，统计约有2640只股票。
图中每个散点代表一家公司，横轴代表识别出来盘前正面新闻事件的次数，纵轴代表当日 收益的均值。很明显大局部散点收益为正。
对于交易时间正面新闻事件，我们统计约有2530只股票，如下图。其收益均值为正公 司比例更高一些，而且当天收益要大于非交易时间正面新闻事件。对于正面新闻事件，当天盘 中的事件影响相比盘前的事件影响会更大一些。
资料来源：Wind,资料来源:Wind.
图19：公司新闻事件数量与妆益散点图（在前正面）图20：公司新闻事件数量与收益散点图（盘中正面）

对于非交易时间负面新闻事件，统计约有4200只股票。如下图，很明显大局部散点收 益为负。而对于交易时间负面新闻事件，统计约有2700只股票，如下图。其收益均值为负 公司比例更高一些，而且当天收益要小于非交易时间正面新闻事件。对于负面新闻事件，与正 而新闻事件类似，当天盘中的事件影响相比盘前的事件影响会更大一些。
12
图21：公司新闻事件数量与收益散点图（在前负面）图22:公司新闻事件数量与收益散点图（盘后负面）请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免贪声明。
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d Return
10.

金融工程报告/基金研究

整体来看，对于正负面新闻事件，分为六组，非交易时段（盘前）正面新闻事件、交易时段 （盘中）正面新闻事件、非交易时段（盘前）负面新闻事件、交易时段（盘中）负面新闻事件、 （盘前和盘中）正面新闻事件和（盘前和盘中）负面新闻事件。相应当天T日收益均值如下列图 所示，交易时段（盘中）新闻事件影响更大一些。图中柱状图上标记的是新闻事件个数。
图23:不同新闻类型T日收益说明：

说明：

I 1 1fiOO I !!：«
I 930 t IftOO
资料来源:Wind,
下面局部按照出不同新闻事件模式：盘前正面新闻事件、盘中正面新闻事件、盘前负面新 闻事件、盘中负面新闻事件，分别进行分析。
（二）盘前正面新闻事件图24:盘前正面新闻事件后收益均值
13
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金融工程报告/基金研究Li 2D 5D 10D

资料来源：Wind,
对于盘前正面新闻事件，统计T日之后1个交易日、2个交易日、5个交易日和10个交 易日的收益均值（下同）。很明显看出事件的持续影响。
进一步新闻事件发生后，给出四种不同交易策略：ILong做多、2Shori做空、3Pchg（按照 新闻事件当天股价的涨跌方向来确定交易方向）、4NewsSame<, <4NewsSamev策略只在前四种 新闻事件模式中采用，对于正面类事件，仅当新闻事件当天股价上涨时做多，其它情况不交易，对于 负面类事件，仅当新闻事件当天股价下趺时做空，其它情况不交易。
图中给出的4种策略的收益和胜率。为统一起，这里Short策略仅做展示。我们看到Long 和“NewsSame”策略的收益均值都随着时间推移稳步提升，同时胜率也在提高，但需要注意 的是，胜率并没有超过50%o图25：不同策略收益及胜率-盘前正面新闻事件
0 54
0 52
050
0.48
0 46
资料枭源:Wind,
按照新闻事件T日当天市场的响应情况，分成10组，来进行分析。“Bottom”代表响应 最低组，“Top”代表响应最高组。“NL”代表左边三种策略“Long"、'Shorl”和“Pchg”统 计的事件数，NR代表“NcwsSamc”策略统计的事件数。
对于“Bottom”组，事件T日后1到10个交易日的胜率没有差异，“Long”、'Pchg”和 “NewsSame”策略均如此。而对于“Top”组，事件T日后1到10个交易日的收益均值在上 升，胜率超越50%但在单调下降，“Long"、'Pchg”和“NewsSame”策略均如此,明显看出 新闻事件的影响在消退。
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表5:不同响应组不同第略收益胜率•盘前正面新闻事件

Long
Short
Pchg
NL
NR
NewsSame
收益
胜率
收益
胜率
收益
胜率
收益
胜隼

T1
-0.16
二跋
0.16
0.52
0.01
媵
3516
1782
-0.15
0.4S
Bottom
T2
-0.12

0.12
0.54
0.08

3516
1782
-0.04
0.47
T5
0.00

0.00
0.53
0.00

3516
1782
0.00
0.46

T10
0.07

-0.07
0.S4
•0.01

3516
1782
0.07
0.46

T1
1.45

-1.45
0.42
2.65

3518
2633
2.74
0.64

T2
1.92
^53
■1.92
0.46
3.6S

3518
2633
3.72
0.60
1 op
T5
2.26

-2.26
0.50
4.36

3518
2633
4.42
0.54

T10
2.42

-2.42
0.52
4.59

3518
2633
4.69
0.51
资料来源：emd.
对于盘前正面新闻事件响应从低到高的10组，2个交易的收益和胜率如下列图所示。很明 显仅10 (“Top”)组有明显的收益和胜率。
图26:蜜前正面10蛆响应-T2-收益
图27:盘前正面10组响应-T2-胜率

资料来源：Wind,
资料来源：Vi/tnd,
(三)盘中正面新闻事件
图28:盘中正面新闻事件后收益均值

资料来源:Wind,
对对于意中正面新闻事件，T日之后1个交易日、2个交易日、5个交易日和10个交易 日的收益均值如下图。很明显看出事件的持续影响，而且明显是高于盘前正面新闻事件。
图中给出的4种策略的收益和胜率。我们看到“Long”和“NewsSame”策略的收益均值
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都随着时间推移稳步提升，但是胜率在下降，这是与盘前新闻事件所不同的，还有不同的是其
1个交为日和2个交易日的胜率是超过50%,5个交易日和10个交易日胜率下降到50%以下。
图29:不同策略收益及胜率-盘前正面新闻事件

对于“Bottom”组,事件T日后1到10个交易日的胜率没有差异，“Long"、‘Pchg”和 “NewsSame”策略均如此。而对于“Top”组，事件T日后1到10个交易日的收益均值在上 升，胜率超越50%但在单调下降，“Long"、‘Pchg”和“NewsSame”策略均如此。
表6：不同响应组不同策略收拉胜率-盘中正面新闻事件资料耒源:Wind.

Long
Short
Pchg
NL
NR
NewsSame
收益
胜率
曲属
胜率
妆益
胜率
妆益
胜率

T1
•0.14
黑”
0.14
0.53
•0.03

2445
1334
•0.15
0.43
Bottom
T2
-0.18

0.18
0.54
-0.10

2445
1334
-0.25
0.45
T5
-0.08

0.08
0.53
-0.14

2445
1334
-0.20
0.46

T10
-0.08

0.08
0.54
-0.21

2445
1334
-0.27
0.46

T1
3.30
0 70
-3.30
0.29
338

2449
2420
3.38
0.70

T2
3.98

-3.98
0.38
4.13

2449
2420
4.11
0.62
I op
T5
3.90

-3.90
0.47
4.06

2449
2420
4.03
0.53

T10
3.98

-3.98
0.49
4.08

2449
2420
4.08
0.51

对于盘中正面新闻事件响应从低到高的10组，2个交易的收益和胜率如下列图所示。与1D 类似，很明显10 (“Top”)、9、8组有明显的收益，胜率也是超过55%以上。
图30:盘中正面10组响应-T2-收益
图31:盘中正面10组响应-T2-胜率
资料来源:Wind,

资料来源:Wind,
资料来源：出ind.
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（四）盘前负面新闻事件图32:盘前负面新闻事件后收益均值

资料来源：Wind,
对于盘前负面新闻事件，统计T日之后1个交易日、2个交易日、5个交易日和10个交 易日的收益均值（负向）。但是在5个交易日后负向影响开始消失。
图中给出的4种策略的收益和胜率。为统一起，这里“Long”策略仅做展示。我们看到 “Short”和“NewsSame”策略的收益均值2个交易日要高于1个交易日，之后影响开始消失。 但是胜率始终在50%以上。
图33:不同策略收益及胜率-盘前负面新闻事件

资料来源:Wind,
对于“Boh。"'组，事件T日后1到10个交易日的胜率没有差异，"Shori"、‘Pchg”和 “NewsSame”策略均如此，但大局部是在50%以上。而对于“Top”组，事件T日后5个交 易日的收益均值开始下降，胜率超越50%但是无差异“Shorl"、‘Pchg”和“NewsSame”策略 均如此。
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表7：不同响应组不同策略收拉胜率-盘前负面新闻事件
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Long
Short
Pchg
NL
NR
NewsSame
收益
胜率
收益
胜率
收益
胜率
收益
胜率

T1
-0.17
0.43
0.17
0.53
0.08

5479
2850
0.24
0.53
Bottom
T2
-0.16
0.45
0.16

0.07

5479
2850
0.22
0.54
T5
■0.14
0.46
0.14

0.02

|5479
2850
0.15
0.54

T10
0.10
0.47
-0.10

0.01

5479
2850
-0.09
0.53

T1
-0.68
0.43
0.68

1-89

|5484
3253
2.17
0.64

T2
-1.10
0.41
1.10
0.59
2.42

|5484
3253
2.96
0.66
Top
T5
-1.14
0.42
1.14

2.31

5484
3253
2.91
0.61

T10
-1.03
0.41
1.03

1.78

5484
3253
2.37
0.60
资料枭源:Wind,
图34:盘前负面10组响应-T2-收益
困35:盘前负面10组响应-T2-胜率
对于盘前负面新闻事件响应从低到高的10组，2个交易日的收益和胜率如下列图所示。所 有分组“Short"、'Pchg”和“NewsSame”平均收益均为正，胜率在靠近高响应组，胜率不断 提升。

资料来源:Wind,
（五）盘中负面新闻事件
图36:盘中负面新闻事件后收益均值

资料耒源:Wind,
对于盘中负面新闻事件，统计T日之后I个交易日、2个交易日、5个交易日和10个交 易日的收益均值（负向）。但是在10个交易日后负向影响开始消失。
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图中给出的4种策略的收益和胜率。我们看到“Short”和“NewsSame”策略的收益均值
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5个交易日要高于2个交易日，之后影响开始消失。但是胜率始终在50%以上。
图37:不同策略收益及胜率-盘中负面新闻事件

资料来源:Wind,
对于“Bollom”组，事件T日后1到10个交易日的胜率没有差异，"Shorl"、‘Pchg”和 “NewsSame”策略均如此，但大局部是在50%以上。而对于“Top”组，胜率超越60%,但 是无差异，"Short"、'Pchg”和“NewsSame”策略均如此。
表8：不同响应组不同策略收益胜率-盘中负面新闻事件资料来源:Wind,

Long
Short
Pchg
NL
NR
NewsSame
妆益
胜率
收益
胜率
收益
胜率
收益
胜率

T1
•0.17
0.43
0.17

0.01

882
473
0.17
0.52
Bottom
T2
-0.31
0.45
0.31

0.01

震
473
0.30
0.55
T5
■0.15
0.46
0.15

-0.21

1882
473
-0.06
0.55

T10
-0.06
0.46
0.06

-0.48

ooZ
473
-0.39
0.51

T1
-2.47
0.32
2.47

3.39
—（7-7（）—i
886
686
3.78
0.73

T2
-3.70
0.30
3.70

4.82

886
686
5.50
0.76
Top
T5
■4.67
0.30
4.67

5.82

886
686
6.77
0.72

T10
-4.80
0.31
4.80

6.36

886
686
7.21
0.72

对于盘中负面新闻事件响应从低到高的10组，2个交易日的收益和胜率如下列图所示。与1 个交易日结果一致，所有分组“Shorl"、'Pchg”和“NewsSame”平均收益均为正，在靠近高 响应组，胜率不断提升。

图38:盘中负面10组响应-T2-收益图39:盘中负面10组响应-T2-胜率

资■料来源：Wind、资料来源：Nin。
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整体来说，对于新闻事件盒中事件影响更大。对于交易时间正面新闻事件，其收益均值为正 比例更高一些，而且当天收益要•大于非交易时间正面新闻事件。对于正面新闻事件，当天盘中的 事件影响相比盘前的事件影响会更大一些。交易时间负面新闻事件，其收益均值为负公司比例 更高一些；整体收益均值也是交易时间段事件影响更大。事件响应程度高的胜率更大。事件响应 最低组对后续行情影响较小，特别是负面新闻事件无论是盘前还是盘中，随着事件响应程度的不断 提高，胜率也在单调递增，盘中正面新闻事件也类似。在高响应组，事件影响瓯看时间呈现出 一定的衰减性。
事件情绪和市场响应结合提高胜率。对于正面新闻，按照当天市场方向策略“Pchg”的胜 率要高于单纯做多，而“NewsSame”（市场方向与新闻情绪一致）策略胜率更高，反之对于负 面新闻亦如此。
四、风险提示
报告结论基于历史价格信息和统计规律，但二级市场受各种即时性政策影响易出现统计规律 之外的走势，所以报告结论有可能无法正确预测市场开展，报告闵读者需审慎参考报告结论。基金历 史收益不代表未来业绩表现，文中观点，不构成投资建议。
20
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资料来源:
time period (day)
(二)舆情事件表现
在分析事件影响时，需要确定前后相关性是否有明显差异。为提供基准作为比对，下列图给 出的是沪深300指数的自相关情况，“FULL”代表长时间(2002-)尺度的结果，“New”代表 最新(2018-)的结果。相关性基本维持在0.04一下，随着时间的增加，相关性无明显变化, 没有出现衰减的情况。
图3:沪深300指数自相关系数
HS300
Time period
资料来源:Wind,
对于整个区间内股票触发搜索事件，不同时间尺度Ti与TO收益的散点相关性如下列图所 示。TO和T1的相关性为0.163, T0和T2的相关性为0.16, T0和T5的相关性为0.09, T0和 T10的相关性为0.06,均明显大于沪深300指数的自相关系数的。而且随着时间的推移，相关 性存在明显的衰减。搜索事件触发后，会对后市产生一定影响。
图4：舆情事件收益相关矩阵请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免贪声明。
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以搜索事件触发后5天收益为研究对象，在只做多不考虑多空的情况下，按照时间持续市 场分组，收益均值及胜率如下图。搜索事件持续较短的事件，胜率均不超过50%,收益率也 是如此。但是短时长的事件数占的比例很大，这里会有一些噪声存在。
图5：舆情事件收益相关矩阵

资料来源:Wind,
对于平台社区交互舆情数据，同样对于短时间尺度的舆情事件，也无法获得正向收益和显 著胜率。对于搜索和平台社区交互舆情数据，二者不同时间尺度事件收益如下图。搜索事件的 收益要更高一些。
（三）不同类型舆情事件关联分析
舆情事件包括搜索、平台社区交互、新闻报道三大类。三者之间是否会同时发生？按照两 两组合得到三组，“搜索热度-社区热度”、“搜索热度-新闻热度”、“社区热度-新闻热度”。横轴代 表其中一种类型领先（滞后）另一种类型的天数，纵轴代表事件次数。新闻热度与另外两种 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免贪声明。
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金融工程报告/基金研究图6:不同类型舆情事件图7:不同类型舆情事件相互时间关系分布

图6:不同类型舆情事件图7:不同类型舆情事件相互时间关系分布
资料来源:银河证券研究院
资料来源:银河证券研究院
存在明显的差异，而搜索热度与社区热度领先和滞后基本相等。新闻热度领先搜索热度和社区热 度的次数明显少于滞后的情形。
对于搜索热度与社区热度发生前后的情况，分成四组1 Origin （全部搜索热度事件）、21ag （全部搜索热度事件中滞后社区热度发生的情况）、asynchronous （全部搜索热度事件中与社 区热度同步发生的情况）、41ead （全部搜索热度事件中领先社区热度事件发生的情况）。搜索 热度领先社区热度的事件的持续时长的分布明显异于同步和滞后的情况，同步和滞后的时长分 布与全部事件的分布类似。通过时长分布的分位数数据图更能看出，出现领先的情况的搜索事件 持续时间会更长一些。
图8:搜索热度事件不同情形下时长分布分位数数据
资料来源:Wind,
对于舆情事件，事件发生后股市表现的有明显的相关性，而且随着时间的推移，相关性存在 明显的衰减；舆情事件持续较短的事件，收益及胜率都比拟低，只有舆情事件持续稍长的事件， 投资胜率会超过50%,是短时长的事件数占的比例很大，这里会有一些噪声存在：对于搜索、 平台社区交互、新闻报道三大类舆情之间的相关影响，搜索、平台社区交互之间的相互依存关系 更高一些，新闻事件领先搜索热度和社区热度的次数明显少于滞后的情形；在搜索热度领先社区热 度出现（大于1）时，后续的行情会明显受到此次事件的影响，胜率会明显大于 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免贪声明。
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金融工程报告/基金研究50%,三者同时先后出现的情况较少。
对于舆情数据来说，一些较短时间的事件占比很大，需要结合详细的新闻佶息来就别与剔除, 同时要考虑不同类型的舆情事件的相互影响，才能更好的理清事件并进一步应用于投资。
二、舆情事件收益分析
图9:某公司舆情数据
进一步采用四种不同类型的媒体等舆情大数据，来分析不同类型下股票市场的表现。这四 类型数据分别是：新闻量、新闻情绪、社交平台量（推特发文数量）和社交舆情（推特情绪）。 下列图给出的就是某公司的舆情数据。
（一）新闻事件
采用新闻报道总数作为研究对象，采用脉冲信号识别方式，共统计出11042个新闻事件， 分别统计事件发生后不同时间股价的收益情况。需要■说明一下，本文采用事件当天股价变动方向 来去确定多空信号。
表1：新闱事件-胜率■收益资料耒.源:Bloomberg.
时长
胜率
收益
Rho
Pval
1
0. 502
-0. 002
-0.015
0.1182
2
0. 500
-0. 047
-0. 020
0. 0384
5
0. 508
-0. 049
-0. 027
0. 0045
10
0. 513
-0. 004
-0. 017
0. 0675

我们看到，整体来看，在不同时间尺度下，基于新闻事件的投资胜率基本是维持在50% 左右。进一步，按照股市对于新闻事件的不同响应程度分成10组，分别进行统计。在当天响 应较高两组，有一定的正确率，但是整体来看，收益均值却为负。
图10:新闻事件-胜率-10组请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免贪声明。
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资料来源:Bloomberg,
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对于新闻事件来说，整体来看并没有明确的胜率和收益，对事件不同响应的个股之间也没有 表达出明显差异。其中能源行业，新闻事件响应较高的组合存在明显的负相关。金融、医疗保健、 公用事业、电信服务等行业有超越50%的胜率。
（二）新闻情感事件
采用新闻情感数据作为研究对象，共统计出8310个新闻情感事件，分别统计事件发生后 不同时间股价的收益情况。
表2：新闻情感事件•胜率收益资料来源:HkKvnberg,
时长
胜率
收益
Rho
Pval
1
0. 502
-0. 002
-0.015
0.1182
2
0. 500
-0. 047
-0. 020
0. 0384
5
0. 508
-0. 049
-0. 027
0. 0045
10
0. 513
-0. 004
-0.017
0. 0675
我们看到，整体来看，在不同时间尺度下，基于新闻情感事件的投资胜率基本是维持在 50%以上。进一步，按照股市对于新闻事件的不同响应程度分成10组，分别进行统计。大部
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分分组胜率超50%,而且大局部分组收益均值可为正。
图12:新闻情感事件-胜率.10组
资料耒源:Bloomberg,
图13:新闻情感事件-收益-10组
T5 T10
口
-0.2.
-0.3
-0.4
资料来源:Bloomberg,
对于新闻情绪事件来说，在不同时间尺度下胜率基本是维持在50%以上。对于事件不同 响应程度分组大局部胜率超50%且均值可为正，不同响应程度之间差异不明显。工业、信息 技术、公用事业行业有超越50%的胜率。
（三）推文事件
采用推文数作为研究对象，采用脉冲信号识别方式，共统计出11749个推文事件，分别统 计事件发生后不同时间股价的收益情况。
表3：推文事件-胜率收益资料来源:Bloomberg,
时长
胜率
收益
Rho
Pval
1
0.514
0. 063
-0.002
0. 8375
2
0. 509
0.039
0. 017
0. 0583
5
0. 506
0.013
0. 014
0. 1327
10
0. 504
0.014
0. 007
0.4403
请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司兔也声明。
中国银河证券研究院
CHINA GALAXY SECURITIES
金融工程报告/基金研究
我们看到，整体来看，在不同时间尺度下，出于推文事件的投资胜率忠本是维持在50% 以上，且收益为正，随着持有时间的增长胜率和收益均在下降。进一步，按照股市对于新闻事件 的不同响应程度分成10组，分别进行统计。大局部分组胜率超50%,而且大局部分组收益均 值可为正。
图14:推文事件•胜率-10组

资料来源:Bloomberg,图15:推文事件-收益-10组

资料来源:Bloomberg,
对于推文事件来说，在不同时间尺度下胜率基本是维持在50%以上且收益为正，随着持 有时间的增长胜率和收益均在下降。对于事件不同响应程度分组大局部胜率超50%且均值可 为正，不同响应程度之间差异不明显。工业、信息技术、公用事业行业有超越50%的胜率。
（四）推文情感事件
采用推文情感数作为研究对象，共统计出5944个推文事件，分别统计事件发生后不同时 间股价的收益情况。
10
表4：推文情感事件-胜率收益请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免贪声明。
中国银河证券研究院CHINA GALAXY SECURITIES
金融工程报告/基金研究

时长
胜率
收益
Rho
Pval
1
0.499
0.024
-0. 005
0. 6853
2
0. 498
-0. 015
-0. 004
0. 7399
5
0. 500
-0. 067
-0. 033
0. 0115
10
0. 511
-0. 040
-0.025
0. 0521
资料耒源:Bloomberg.

整体来看在不同时间尺度下，基于推文情感事件的投资胜率基本是维持在50%左右，且 收益为负。进一步，按照股市对于新闻事件的不同响应程度分成10组，分别进行统计。大部 分分组胜率和收益均不明显。
图16:推文情感事件-胜率-10组

资料来源:Bloomberg,图17:推文情感事件-收益.10组

资料来源:Bloomberg,
对于推文情感事件来说，在不同时间尺度下，基于推文情感事件的投资胜率基本是维持在 50%左右，且收益为负。在可选消费、金融行业，事件不同响应程度组别之间有明显差异。
对于四类舆情事件新闻量、新闻情绪、社交平台量（推特发文数量）和社交舆情（推特情 绪）在股市的影响，仍然存在着问题需要进一步研究。第一，本身舆情数据质量直接影响研究结 论。比方新闻事件，当中是否把一些冗余的新闻剔除。第二，文中采用的事件识别方式是否合适。 当然已有的一些金融数据供应商会提供一些上市公司事件进行分类，它与文中涉及的事件逻辑关 系如何。第三，我们更关心的事件对于股市的影响。但是文中对于事件不同响应程度的股票之间 后续表现差异并不明显。
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