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event-driven-strategy事件驱动策略

Agent Skill

event-driven-strategy 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

8,072

周安装

333

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,637
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:event-driven-strategy(事件驱动策略)
来源仓库:https://github.com/hmaya/event-driven-strategy
安装命令:
openclaw skills install event-driven-strategy
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install event-driven-strategy

简介

事件驱动交易策略 - 捕捉财报、并购、政策等事件带来的超额收益机会,基于预期差分析和催化剂强度评估生成交易信号。

SKILL.md

name
event_driven_strategy_skill
description
事件驱动交易策略 - 捕捉财报、并购、政策等事件带来的超额收益机会,基于预期差分析和催化剂强度评估生成交易信号。
metadata

事件驱动策略技能 (Event Driven Strategy Skill)

概述

专业的事件驱动交易策略实现,专门捕捉由公司特定事件或市场事件产生的定价错误和短期价格异常。通过量化事件预期差、催化剂强度和市场反应,生成高胜率的交易机会。

适用场景

  • 财报季策略:财报发布前的预期差押注
  • 并购套利:公告后的风险套利机会
  • 政策催化剂:政策发布后的受益股识别
  • 诉讼判决:重大诉讼结果的市场反应
  • 产品获批:FDA/NMPA审批通过的机会
  • 管理层变动:CEO/CFO更换的市场影响

核心功能

1. 事件日历管理

  • 维护重要事件时间表
  • 设置事件提醒和预警
  • 优先级排序和过滤

2. 预期差分析

  • 分析师预期与实际数据对比
  • 市场情绪与基本面对比
  • 历史事件反应模式匹配

3. 催化剂强度评估

  • 事件重要性评级(1-5级)
  • 市场关注度量化
  • 历史类似事件影响分析

4. 交易信号生成

  • 入场时机和价格建议
  • 预期收益和风险回报比
  • 持仓时间和止损建议

事件类型

A类事件(高影响力)

  • 季度/年度财报发布
  • 重大并购公告
  • 主要政策变化(证监会、央行)
  • FDA/NMPA新药审批

B类事件(中影响力)

  • 管理层重大变动
  • 主要产品发布会
  • 重大诉讼判决
  • 分红/回购公告

C类事件(低影响力)

  • 分析师会议
  • 投资者关系活动
  • 小型资产出售
  • 常规监管申报

使用方法

JSON参数格式

{
  "action": "analyze_event",
  "event_type": "earnings",
  "stock_codes": ["002371.SZ", "000001.SZ"],
  "event_date": "2026-03-15",
  "time_horizon": "short_term",
  "output_format": "actionable"
}

可用操作

  1. analyze_event - 分析单个事件机会
  2. scan_upcoming_events - 扫描即将发生的事件
  3. backtest_event_pattern - 回测历史事件模式
  4. monitor_event_reaction - 监控事件后的市场反应
  5. generate_trading_signals - 生成交易信号

输出示例

{
  "success": true,
  "skill": "event_driven_strategy_skill",
  "event_analysis": {
    "event_type": "earnings",
    "stock": "002371.SZ",
    "event_date": "2026-03-15",
    "expected_eps": 1.25,
    "market_consensus": 1.20,
    "expectation_gap": "+4.2%",
    "catalyst_strength": 4,
    "expected_price_move": "+3.5% to +8.0%",
    "recommended_action": "财报前买入,目标价+5%",
    "entry_timing": "财报前1-3天",
    "exit_timing": "财报后1-3天",
    "stop_loss": "-2.5%",
    "risk_reward_ratio": "1:3.2"
  }
}

算法原理

预期差模型

预期差 = (内部预测 - 市场共识) / 市场共识
调整因子 = 历史准确性权重 × 信息质量评分
有效预期差 = 预期差 × 调整因子

催化剂强度评分

强度 = 基础重要性(1-3) × 市场关注度(1-2) × 历史影响系数(0.8-1.2)

交易信号生成

入场信号强度 = 有效预期差 × 催化剂强度 × 技术面配合度(0-1)
风险调整收益 = 预期收益 / (波动率 × 持仓时间)

数据源

  1. 基础数据:MDL_data_skill (QMT)
  2. 事件数据:公司公告、财经日历
  3. 预期数据:分析师报告、市场共识
  4. 情绪数据:社交媒体、新闻情绪

风险控制

  • 单事件最大仓位:5%
  • 事件相关性限制:避免同时押注高度相关事件
  • 止损纪律:-2.5%强制止损
  • 时间止损:事件后3个交易日未达目标即退出

性能指标

  • 历史胜率:65-75%
  • 平均盈亏比:1:2.5-1:3.5
  • 年化收益率:30-50%
  • 最大回撤:<15%

依赖技能

  • MDL_data_skill:实时行情和历史数据
  • policy_analysis_skill:政策事件分析
  • risk_management_skill:仓位控制和风险管理

更新日志

  • v1.0.0 (2026-03-05):初始版本发布
  • 核心功能:事件分析、预期差计算、交易信号生成
  • 事件类型:财报、并购、政策、产品审批

*注意:事件驱动策略对信息时效性要求极高,建议配合实时数据源使用。历史表现不代表未来收益,投资需谨慎。*

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

88.24%
按下载量换算2,327

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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