以数据聚焦重点，重点永不失焦！欢迎阅读“彭博数据洞察”系列文章。本系列文章基于超过8000个彭博企业数据集，为您提供有关市场热点问题、最新趋势的深度分析与洞见。您可点击文末“阅读原文”链接，联系我们预约有关数据服务的演示。
本期聚焦：
日内交易策略创建、评估分析师准确度
构建日内交易的系统化策略
跳价历史数据对日内交易员至关重要，是市场趋势分析和回测策略所需的关键资源。彭博跳价历史数据提供多种跳价数据，涵盖多种资产类别，可追溯至2008年。API提供可自设的OHLC（开盘价-最高价-最低价-收盘价）柱图数据，对于每个指定柱状间隔单次可请求最多一年的数据。除价格数据和汇总报价外，交易所还会发送与交易相关的条件代码（示例见图表1）。
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有数据访问权限的投资者可通过条件代码组合快速构建自设数据柱图，这可用于构建期货或其他工具的日内交易策略。
例如，我们关注条件代码“AB”（竞价者买方委托单）和“AS”（竞价者卖方委托单），其中市场参与者以卖出价或买入价执行交易，这可能给出市场方向的信号。我们可以推算出买压或卖压等量化指标，并将其用作机器学习算法中的特征，用以预测进入交易能否获利。
图表1：2024年8月标普500小型期货（CME）成交量，按条件代码分列
注：仅显示期限内有至少一次交易的条件代码。来源：彭博企业数据科学
从累计利润的角度，我们可以看到标普500期指等交易工具的算法有可能实现盈利。
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评估分析师建议的准确度
虽然分析师建议可以成为收集信息、协助投资决策的有用来源，但由于信息分散，获取大量建议可能任务艰巨。为此，公司财务数据、预测和定价时间点（CoFI PiT）数据等解决方案包含大量公司的分析师建议（图表2）。
图表2：截至2023年6月欧洲公司的分析师建议覆盖范围
来源：彭博
然而，分析师综合意见数据的有效性取决于其及时性和覆盖范围。覆盖范围不足可能导致信息不准确或不完整，从而对投资决策产生不利影响。因此，必须全面覆盖分析师建议，并且及时更新，才能确保分析师综合意见代表某个时间点的市场意见。
如要探索分析师综合意见的覆盖范围和质量，请访问虚拟数据库（VDR），这个沙盒工具可以协助评估彭博庞大的数据目录，提高决策速度。图表3展示了VDR用户如何轻松评估CoFI PiT中分析师建议的数据覆盖范围，并将其纳入相应的行业分析（图表4）。
图表3：VDR提取公司数据样本：欧洲汽车行业分析师建议
来源：彭博
图表4：欧洲公司的分析师建议——通过VDR追踪其随时间变化的情况
来源：彭博
您可在全文中了解如何访问、查阅VDR数据。
根据公司大事预测市场波动
分析业绩发布和股东大会等公司大事，可以帮助投资者发现拐点，并制定和测试其投资理念。
在下列研究中，我们分析了业绩发布与市场波动之间的关系。使用彭博公司大事日历（EVTS），可以全面总结即将到来的公司大事，包括业绩发布、股息公告和投资者日。
在这项研究中，我们分析了此数据集中每家公司2023财年业绩发布日的相关历史波动情况。我们使用z评分将不同公司的波动率标准化，发现平均而言，我们可以在公告日之前追踪股票的波动（图表5）。
图表5：业绩发布前后的股票波动率（所有含业绩事件的公司）2023财年
注：2023财年（对应数据集中每家公司的2023财年）。来源：彭博
本分析基于海量的公司大事数据。在12个月的样本期间（2023年10月至2024年10月）EVTS追踪了28万件公司大事，如业绩发布和股东大会。您可在全文中查看EVTS追踪的公司大事分类。
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