2026年(第14届)“泰迪杯”数据挖掘挑战赛C题:事件驱动型股市投资策略构建 多维度完整金融市场数据分享一、背景与意义 事件驱动型投资是通过捕捉影响资产价格的事件(如产业政策调整、新技术突破、公司行为及附件1提及的具体事件案例等),分析事件对宏观、行业及个股的传导逻辑,进而构建投资策略的方法。其核心在于“事件识别一关联挖掘一影响量化一策略生成”的全链条分析。金融学中,事件研究法是量化事件影响的标准工具,通过设定事件窗口期、计算异常收益,检验事件对股价的统计显著性影响,并揭示“事件一个股”的传导机制。在人工智能技术突飞猛进的当下,结合最新的如大模型、多模态数据处理、智能体等技术,可在充分、高效地挖掘海量、异构