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如何利用点位预测估计价格对事件的反应？
方向性预测推测的是趋势方向而点位预测则估计消息公布后新的均衡价格。开发点位预测系统需要对所关注消息公布前后的具体交易数据进行事件研究。
事件研究量化地度量了新闻事件前后信息的发布对收益率的影响通常步骤如下:
1.找出并记录信息公布的日期、时间以及“超出预期”部分的变化等。为了创建有效的模拟事件的数据库和事件前后证券的交易价格必须非常详尽时间必须仔细分类报价和交易数据也必须具有足够高的频率。未预期部分可以用下面的方式度量：
1实际值与自回归预测值之间的差异。
2实际值与彭博或汤森路透分析师一致预期值之间的差异。
2.计算证券在信息公布前后所关注时间段的收益率。例如如果研究人员想评估CPl发布事件对美元/加元5分钟收益率的影响那么就应该计算历史上CPI公布当天上午8:00至8:35美元/加元的变化。(之所以选择上午8:30至8:35来计算CP1公布事件在5分钟内的影响是因为美国的CP1数据总是在东部时间8:30发布)。
事件套利交易策略可以追踪各种宏观经济数据的发布、公司业绩报告以及其他各种重复发生的经济信息。通常在一个交易日内在世界范围内会发布无数的经济数据。这种信息可能关系到某一公司、某一行业或者某一国家;甚至像宏观经济新闻一样具有全球影响。公司新闻一般包括季度或年度业绩报告、收购和兼并公告、新产品发布等。行业新闻包括某国行业监管法规、关税以及行业经济环境的改变等。宏观经济新闻包括主要中央银行的利率公告、政府发布的宏观经济指标以及区域经济表现评估数据等。
随着信息技术的发展比如RSS馈料、提醒、专线报道还有新闻聚合引擎等现在数据公布后投资者能立即收到相关信息。一个良好的自动事件套利系统能够抓取新闻将事件分类并根据历史数据将事件与证券对应起来。