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开发基于事件的方向性策略
基于事件的方向性策略（directiona event-based strategies）指的是，一类利用市场对事件的反应进行交易的策略。这些事件可以是经济事件，也可以是行业相关事件，这些事件会重复地对所感兴趣的证券产生影响。例如，美国联邦基金利率的意外上涨会使美元持续升值，与此同时提高美元/加元的汇率，并降低澳元/美元的汇率。因此，美国联邦基金决议的宣布是一类可以持续的并且有利可图的套利事件。
事件套利策略的目标，就是在每个事件发生的时间窗口内建立能够产生盈利的投资组合。一个时间窗口通常是一段在事件发生前的一瞬，在事件发生后的很短时间内结束。对于事前就有预期的事件，比如按确定时间分布的经济数据等，在这种情况下，或者刚刚公布之后就建立投资组合头寸，这个组合在消息公告后迅速就会被清算。
交易头寸的持有可以是任何时长，从几分之一秒到几个小时，并且能够以低波动率产生稳定的利润。对事件的响应速度经常会决定交易收益，响应得越快，策略抓住事件公布后价格向均衡价格调整所产生的一波价格变动的可能性就越大。因此，事件套利策略非常适合高频交易，并且在完全自动的交易环境中执行能够获得最大盈利。
开发事件套利交易策略需要利用到关于价格均衡方面的研究，还需要利用杠杆统计工具来评估分笔交易数据和立即发布的事件。本章接下来的部分，我们将简要介绍学术界对事件价格影响的研究。现在，我们来开始讨论开发一个事件套利交易策略的机制。
大部分事件套利策略都遵循以下三阶段的步骤。
1.对每一类事件，确定历史上这类事件发生的日期和时间。
2.以合适的频率计算所感兴趣的证券在步骤1中事件前后的历史价格变动。
3.在历史价格围绕过去事件的表现的基础上估计预期的价格反应。
过去某类事件发生日期和时间可以在各种网站上找到。大部分消息公告都在一天的同一时间发生，这使得收集数据的工作变得简单了很多。例如，美国失业率数据总是在东部时间上午8：30公布。还有一些信息，比如美国联邦开放市场委员会的利率变动，是在白天发布时没有什么时间规律，收集这些数据就需要花更多功夫。一些公司，比如路透社、Reuters、Dow Jones、RavenPack、SemLab、HFTIndex.com和AbeMarkets.com，会以机器可读的格式发放新闻和其他可交易数据。这使得事件驱动策略的自动化进一步简化。