大数据系列（4）：重大事件以外的新闻

www.chinastock.com.cn 证券研究报告 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明 [table_research] 金融工程报告●深度报告 2022 年 3 月 25 日 [table_main] 行业深度报告模板 大数据系列(4)重大事件以外的新闻 核心观点:  整个新闻事件正负面新闻对于市场影响不同。对于整个新闻事件来说，盘前正面新闻当天的市场表现涨跌均占一定比例，所以“正面”的标签对于股市的影响并没有明显的方向性，而盘中的正面新闻与当天市场表现有一定正向关系，结合当天股市表现特别是高响应情形进行投资（无论盘前还是盘中），均有一定收益；对于负面新闻，无论是盘前还是盘后，策略收益和胜率随着相应程度的不同在上升。  剔除重大新闻事件后负面新闻仍有一定的投资参考意义。在剔除个股的重大新闻事件后，对于正面新闻无论是盘前还是盘后，剩下的事件没有表现出与之前可比的投资性，但事件后续收益存在着明显的反转效应，即：新闻事件当天的行情与后续行情存在明显的负相关，而且随着事件响应程度的不同，收益和胜率呈现出较明显的单调性变化。而对于负面新闻来说，在剔除重大事件之后，无论是盘前还是盘后收益仍为正，而且胜率大于 50%，但随着响应程度的不同，胜率并没有表现出明显的单调性变化。 分析师 吴俊鹏 ：010-83574554 ：wujunpeng@chinastock.com.cn 分析师登记编码：S0130517090001 相关研究 [table_report] 《大数据系列(1):舆情事件特征分析》 《大数据系列(2):舆情事件收益分析》 《大数据系列(3):新闻事件收益分析》 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。 2 [table_page1] 金融工程报告/基金研究 目 录 一、全部新闻事件概述 .............................................................................. 3 （一）盘前正面新闻事件 ........................................................................... 4 （二）盘中正面新闻事件 ........................................................................... 6 （三）盘前负面新闻事件 ........................................................................... 7 （四）盘中负面新闻事件 ........................................................................... 8 二、剔除重大事件的新闻事件 ........................................................................ 9 （一）不同类型事件剔除重大事件后变现 ............................................................ 12 （二）剔除重大事件前后对比 ...................................................................... 17 三、结语 ........................................................................................ 19 四、风险提示 ..................................................................................... 19 pOrOrRoOqRsPvMmOuMrRtPaQ9RbRpNnNoMtRfQnNoNkPmOpQ7NoPtQwMrQnRxNqQnR 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。 3 [table_page1] 金融工程报告/基金研究 本文是大数据系列的第四篇，继续对新闻事件进行分析。在第三篇《大数据系列(3):新闻事件收益分析》使用新闻事件来分析股票的市场表现。新闻事件属于非结构化数据类型，需要将其进行清洗转化成结构化数据进行应用，对于文本类型数据借助算法、人工标注等方式。通常新闻类数据供应商会对新闻进行大类分类及情感标注等，而对于财经新闻类，需要更细化的结构化处理，比如专门涉及风险事件库等。 对于财经类新闻，其中必然包含相当一部分是涉及公司本身的重大事件，比如业绩快报业绩预告、担保事件、停牌、分红、股权激励等。这种属于已处理好部分“财经类新闻”的机构化数据，可以进行更加细致的分析。本文的出发点就是，对于财经类新闻在去除已结构化的股票重大事件后，剩余的财经类新闻事件是否具有投资价值。 为前后一致，本文分成两部分，第一部分是全部新闻事件的股市表现统计，第二大部分是将股票重大事件剔除后的新闻事件的股市表现统计。关于如何界定新闻事件与之前发布的报告一致，不再赘述。同样本文对于新闻大类划分从非交易时间和交易时间（即盘前盘中）、正面负面两个维度共四类进行分析。 一、全部新闻事件概述 本篇新闻分析时对于当天涨跌停的事件均予以扣除。下表是识别出事件分年度数量统计。 表 1：全部新闻事件统计 资料来源：Wind,中国银河证券研究院 表中 Mode 数值意义如下： 1：盘前正面新闻事件 2：盘中正面新闻事件 3：盘前负面新闻事件 4：盘中负面新闻事件 5：全部正面新闻事件 6：全部负面新闻事件 7：全部盘前新闻事件 8：全部盘中新闻事件 下文关于 Mode 均按此定义。下表是识别出事件中所涉及股票数量分年度统计。 表 2：全部新闻事件公司数量统计 ModeALL2013201420152016201720182019202020211314523518441443528756356879376649041659218570012691055309434714056196426571004349358704121094322772286202713092213665453467312045603737607075451067178273354470035302426137306782092715322690924006555478971752133831243095262414068227155934779463738332325047683778287681660425386667582675022819661574405444344787327547641668 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。 4 [table_page1] 金融工程报告/基金研究 资料来源：Wind,中