在量化投資的諸多細(xì)分領(lǐng)域中，事件驅(qū)動(dòng)策略也是極為重要的一環(huán)。尤其是隨著多因子模型受到的挑戰(zhàn)愈發(fā)嚴(yán)峻，事件驅(qū)動(dòng)策略?xún)叭灰殉蔀楸姸嗔炕顿Y機(jī)構(gòu)和個(gè)人尋求額外收益來(lái)源的重要手段。
相比CAPM框架下的因子模型而言，事件驅(qū)動(dòng)策略的投資邏輯往往更為簡(jiǎn)單和直接，其本質(zhì)就是對(duì)不完全有效市場(chǎng)下的價(jià)格發(fā)現(xiàn)過(guò)程進(jìn)行合理化的假設(shè)并投資。具體來(lái)說(shuō)，我們可以參考市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論——信息對(duì)價(jià)格的影響機(jī)制是非常復(fù)雜的，市場(chǎng)參與者知情與否、市場(chǎng)交易機(jī)制的設(shè)計(jì)是否合理、交易成本的高低等因素都會(huì)對(duì)最終價(jià)格的形成造成不同程度的影響，從而可能導(dǎo)致市場(chǎng)難以在足夠短的時(shí)間內(nèi)完全消化掉所有新生信息，進(jìn)而為追隨事件的投資者創(chuàng)造了機(jī)會(huì)。而我國(guó)因?yàn)闈q跌停板和難以做空等制度限制，證券價(jià)格的發(fā)現(xiàn)過(guò)程可能比海外市場(chǎng)更加復(fù)雜和低效，這也就意味著更為廣闊的事件投資機(jī)會(huì)。
不過(guò)，除了顯著的投資機(jī)會(huì)外，在我國(guó)運(yùn)用事件驅(qū)動(dòng)策略也有其獨(dú)特的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。首先被諸多學(xué)者和投資者詬病的就是信息存在提前泄露的可能，相信絕大多數(shù)人都能觀察到一些股價(jià)早于事件披露前就發(fā)生異常波動(dòng)的案例，或許確實(shí)有知情交易者的蓄意拉抬，又或許只是由于部分投資者捕風(fēng)捉影的臆斷，但這一現(xiàn)象的存在顯然不利于事件驅(qū)動(dòng)型策略去根據(jù)公開(kāi)信息來(lái)進(jìn)行操作。然后就是像市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論所闡述的那樣，信息向價(jià)格的傳導(dǎo)機(jī)制是極其復(fù)雜的，甚至對(duì)任意一支股票、所有不同的時(shí)間窗口而言，信息的作用時(shí)長(zhǎng)、作用強(qiáng)度都會(huì)是千差萬(wàn)別的，這也就導(dǎo)致不同的人對(duì)同一個(gè)事件的解讀也同樣會(huì)是千差萬(wàn)別的，其中更不可避免地受到投資者個(gè)人偏好的影響。
量化方法在事件驅(qū)動(dòng)策略上的研究則相對(duì)要客觀一些，也能有效分散上述不同標(biāo)的之間的特有風(fēng)險(xiǎn)。其主要手段是尋找相似情景下、統(tǒng)計(jì)顯著的一般化投資方法，以追求高概率或高盈虧比的投資機(jī)會(huì)，進(jìn)而享受特定情景下價(jià)格發(fā)現(xiàn)過(guò)程所能創(chuàng)造的平均投資收益。舉一個(gè)可能不恰當(dāng)?shù)睦�，好的事件�?qū)動(dòng)策略就像是一只會(huì)下金蛋的雞，只要經(jīng)營(yíng)得當(dāng)，日積月累的超額回報(bào)就會(huì)十分豐厚。
當(dāng)然，與其他量化模型容易落入的陷阱一樣，量化事件驅(qū)動(dòng)策略也可能因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘而遭受過(guò)度擬合的困擾，比如在評(píng)判事件的標(biāo)準(zhǔn)過(guò)于繁雜和精確時(shí)，測(cè)試結(jié)果就有可能偏離于事件本身所蘊(yùn)含的投資機(jī)會(huì)，此時(shí)就需要研究人員結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)來(lái)做出權(quán)衡。
（本文作者：摩根士丹利華鑫基金數(shù)量化投資部 王聯(lián)欣）
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