巴以战争了，是地缘格局的重塑，也是财富的毁灭与重生！

兴老百姓苦，亡老百姓苦！改变不了世界，就改变自己的内心，改变不了自己内心，自己就动手做一个量化赚钱策略！

来，上事件驱动的量化策略！

基于事件驱动的量化模型的基本原理！

根据事件的发生和影响程度构建事件数据库，并利用统计和机器学习的方法对事件进行分析和预测。模型通过监测市场中的新事件，并与之前的事件数据库进行比对，找出与当前事件相似的历史事件，并根据历史事件的市场反应和影响程度，预测当前事件的市场反应。通过这种方式，模型可以识别出具有投资机会的事件，并制定相应的交易策略事件驱动量化模型的构建和实施过程包括事件数据的收集、数据库的构建、模型的训练和回测以及实时交易的执行。

量化策略大致步骤！

第一步，用网络爬虫技术，跟踪巴以冲突的军事战争的持续进度，扩大化，冲突升级持续跟进；

第二步，分析战争的可能破坏烈度，对哪些产业有破坏；

第三步，破坏的产业对我们股市哪些板块有影响；在之前需要建立一个两伊战争“拯救”了我国兵工厂的战争事件驱动模型，对中国产业（股票）的影响的模型！

两伊战争拯救了中国的兵工厂：看当年的出口额，至今无法超越！

两伊战争链接：在上个世纪八十年代，中东地区两伊战争，这一场两伊战争使中国兵工厂的兵器获得了50多亿美元的收入。要知道，在1986年我国外汇储备仅仅只有20亿美元，至今也是无法令人超越的！

对比研究。初步分析，对中国军工产业有带动升级，但是中东联军不直接下场直接开干，老霉没大力递刀子，破坏烈度达不到两伊战争！至少目前很难具体量化破坏烈度！

建立中东战争事件驱动与原油上涨的模型预测，做归因分析！

中东战争与石油链接：第一次、1973年的中东战争，原油价格从3美元上涨到13美元；第二次、1978年的伊朗革命和两伊战争，从13美元上涨到41美元；第三次、1991年的海湾战争从15美元上涨到30美元；第四次2003年的伊拉克战争从15美元上涨到30美元。第五次2011年的利比亚战争原油价格从80美元上涨到100美元。

建立中东战争事件驱动与黄金上涨的模型预测，做归因分析！

对最直接的军工产业量化策略可能达不到触发购买条件，就分析对中国的出口产业的影响！

爬呀爬，挖呀呀，《2023一季度以色列中国双边贸易概况》：以色列对中国主要出口产品为集成电路、半导体器件、钻石、化学品、医疗器械等。

可能影响的，钻石，全球60%的钻石在以色列加工！战争影响加工及出口！国内从以色列进口的加工钻石少了，建立供需分析模型，国内钻石行业可以自己加工，利润应该增加，但是反映在基本面影响滞后，主要反映在消息面上的舆情。

还有是以色列的溴矿产量占全球澳矿总产量的46%，中国占19%。

股票舆情分析量化策略！

监测舆情数据捕捉到了钻石市场、溴矿市场的供求关系、战争影响预期，为为我们投资者提供了关于特定股票或产业链市场的深入见解。实时的舆情数据使得投资者能够迅速反应，提前捕捉市场的变化。

然而，单独依赖舆情数据进行股票投资仍然存在风险。网络上的信息五花八门，不尽可靠。有些可能是经过操纵的，或者仅仅是短暂的情绪波动。因此，将舆情数据与传统的财务分析、技术分析结合使用，可以为投资者提供更全面的决策依据。

入场买入信号逻辑！

选择板块，财务指标选择条件，排除亏损股票，按照市值大小排序先小市值，AND流动性高的；

技术分析，有站上均线优先，至少有底部横盘。

周期30分钟级别，MA5上穿MA10，AND MA5上穿MA20入场;

MA5下穿MA10，AND MA5下穿MA20入场；

开始时间：2023年10月9日，结束时间（暂时）：2023年10月13日！

溴矿股票链接：目前，中国有五家溴矿上市公司，分别是：山东海化：该公司溴素产品产销量占全国总量的40%以上，是我国最大的溴素生产和出口基地之一。三友化工：该公司拥有较丰富的溴素资源，其控股子公司拥有3张采矿许可证和1张勘查许可证。鲁北化工：该公司具有较大的溴素生产能力，主要产品为原盐、溴素、溴化物等。海龙科技：该公司主要产品为溴素，广泛应用于医药、农药、阻燃剂等领域。盐湖股份：该公司主要产品为钾肥、溴素等，是我国最大的钾肥和溴素生产企业之一。

溴矿，按照上述类似梳理。

可能的大致的模拟结果

用时间序列预测方法模拟预测，钻石非必须品股票权重10%，溴矿90%配置资金。

巴以冲突，对中国股票影响梳理后以，一周作为调仓换股单位，曼卡龙在周一10月9日买入，周四10月12日高点卖出；山东海华，三友化工在在周一10月9日或者周二成10月10日买入在周五10月13日高点卖出，在2023年10月13日收盘后统计上述操作的实际收益，按照100万做总初始资金。

做一个事件驱动策略量化策略及部分代码！

import pandas as pd

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

import numpy as np

# 假设我们已经有了一个股票价格的时间序列数据

prices = pd.DataFrame(

{

'Manaklons': [0.1, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15, 0.16, 0.17, 0.18, 0.19, 0.2], # 假设的股票价格

'Diamonds': [0.02, 0.03, 0.04, 0.05, 0.06, 0.07, 0.08, 0.09, 0.1, 0.11], # 假设的股票价格

'Brine': [0.03, 0.04, 0.05, 0.06, 0.07, 0.08, 0.09, 0.1, 0.11, 0.12], # 假设的股票价格

}

)

# 根据权重计算股票价格

total_weight = 1 # 总权重

diamonds_weight = 0.1 # 钻石股票权重

brine_weight = total_weight - diamonds_weight # 溴矿股票权重

prices['Total'] = prices['Diamonds'] * diamonds_weight + prices['Brine'] * brine_weight

# 计算买入和卖出点

buy_dates = [0, 1] # 周一和周二买入

sell_dates = [3] # 周四卖出

# 根据买入和卖出点计算收益

total_returns = []

for buy_date in buy_dates:

for sell_date in sell_dates:

if buy_date < sell_date:

continue

brine_buy = prices['Brine'][buy_date] * brine_weight

diamonds_buy = prices['Diamonds'][buy_date] * diamonds_weight

total_buy = brine_buy + diamonds_buy

brine_sell = prices['Brine'][sell_date] * brine_weight

diamonds_sell = prices['Diamonds'][sell_date] * diamonds_weight

total_sell = brine_sell + diamonds_sell

profit = total_sell - total_buy

total_returns.append(profit)

# 计算总收益和收益率

total_return = sum(total_returns)

return_rate = total_return / (100 * total_weight) * 100

print(f"总收益：{total_return}万元")

print(f"收益率：{return_rate}%")

10月走势时间序列预测

2023年上证走势时间序列预测

温馨重要提示：

1、上述是模拟预测学术研究，不作为任何建议！

2、上证指数在10月9日-13日大概率是周线下跌！在10月月线也是跌的概率大！在实盘中，月线跌，周线跌，大概率不会购买操作！

3、代码没能全部提现买入与卖出的均线信号，直接按照日期简单买入！