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JMG 复牌事件驱动策略：公告与行情数据的自动化获取与应用

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在BigQuant量化投研体系中，复牌标的的事件驱动策略是高频研发方向，而JMG这类标的复牌后公告发布与行情波动的强关联性，对底层数据的时效性、联动性要求极高。传统手动整合公告与行情数据的方式，不仅效率低下，也难以支撑策略回测与实盘运行的精度要求。本文分享一套可直接集成至BigQuant策略的JMG复牌数据获取方案，实现公告与行情的自动化联动抓取，为量化策略研发提供精准的底层数据支撑。

一、复牌标的量化投研的核心数据痛点

基于BigQuant开展JMG复牌策略研发时，数据层面的核心痛点集中于三点：

  1. 数据时效性不足：复牌公告无固定发布窗口，第三方平台推送延迟导致策略信号触发滞后，无法捕捉短期行情机会；
  2. 数据维度割裂：公告文本信息与行情数据（价格、涨跌幅、成交量）分散存储，手动对齐时间戳易引入误差，影响回测结果可信度；
  3. 数据适配性差：非结构化公告数据难以直接接入BigQuant的回测框架，需额外做数据标准化处理，增加研发成本。 解决上述问题的核心，是通过标准化API实现公告与行情数据的自动化、同步化获取，输出可直接对接BigQuant策略的结构化数据。

二、数据获取方案：3步实现JMG复牌数据联动抓取

本方案基于Python开发，适配BigQuant的代码运行环境，采用金融数据API完成核心数据调取（AllTick接口可适配此类高频金融数据的获取场景），所有代码无需修改，替换专属API Key后即可直接运行，无缝接入量化策略的数据源模块。

第一步：JMG复牌公告的结构化抓取

通过API客户端初始化后，调用公告列表接口，筛选JMG复牌相关公告并结构化提取标题、发布时间等核心字段，输出格式可直接对接BigQuant的DataFrame数据结构：

from alltick import AllTickClient

# 初始化AllTick客户端（替换为你的真实API Key）
client = AllTickClient(api_key="your_api_key_here")

# 获取JMG最近5条复牌公告
announcements = client.announcement_list(
    symbol="jmg", 
    type="復牌",
    limit=5
)

# 遍历并打印公告信息
for ann in announcements:
    print(f"{ann['title']} - {ann['date']}")

第二步：复牌公告与实时行情的联动调取

在获取公告时间戳后，同步调用行情接口获取JMG实时行情数据，实现“公告发布时间-行情数据”的精准匹配，为BigQuant策略的事件触发逻辑提供时间锚点：

# 查询JMG实时行情信息
market_data = client.market_quote(symbol="jmg")

# 打印核心行情数据
print(f"最新价: {market_data['last_price']}, 涨跌幅: {market_data['change_percent']}%")

第三步：数据可视化与策略特征初步验证

借助matplotlib将公告发布节点与价格数据可视化，可快速在BigQuant中验证复牌公告对行情的短期影响，为策略特征筛选（如公告发布后N分钟涨跌幅）提供直观依据：

import matplotlib.pyplot as plt

# 提取公告时间（示例数据）
dates = [ann['date'] for ann in announcements]
# 提取对应时间的最新价（简化示例，实际可关联对应时间的行情）
prices = [market_data['last_price']] * len(dates)

# 绘制公告与价格联动图表
plt.plot(dates, prices, marker='o')
plt.title("JMG復牌 公告与行情联动")
plt.xlabel("公告发布时间")
plt.ylabel("最新价格")
plt.xticks(rotation=45)  # 旋转x轴标签，避免重叠
plt.tight_layout()       # 自动调整布局
plt.show()

三、BigQuant场景的拓展应用

该数据获取方案可深度集成至BigQuant的量化投研全流程，提升策略研发与实盘效率：

  1. 策略回测适配：将历史复牌公告数据与行情数据批量抓取后，写入BigQuant的研究数据集，测试“复牌公告发布”作为触发信号的策略收益比；
  2. 因子挖掘：从公告文本中提取关键词特征，结合行情数据的波动率、换手率等指标，在BigQuant中构建复牌事件专属因子；
  3. 实盘策略部署：将该方案封装为BigQuant的自定义函数，实盘时实时抓取复牌公告并触发行情监控，当满足预设阈值时自动推送交易信号；
  4. 多标的批量处理：修改symbol参数后，可在BigQuant中实现多复牌标的的数据批量抓取，支撑组合型事件驱动策略研发。

四、方案总结

本方案为BigQuant平台下JMG复牌事件驱动策略提供了标准化、高时效、可复用的底层数据获取方式，相较于传统数据处理手段，具备以下核心优势：

  1. 适配BigQuant生态：结构化数据输出可直接对接平台的回测框架、因子分析工具，无需额外数据清洗；
  2. 研发效率提升：核心代码模块可快速迁移至其他事件驱动策略（如业绩预告、高送转）的数据源搭建；
  3. 实盘兼容性强：接口调用的低延迟特性，满足BigQuant实盘策略对数据时效性的要求。 在量化投研中，底层数据的准确性与时效性是策略盈利的核心基础，这类轻量化的API数据获取方案，是在BigQuant中平衡研发效率与策略精度的最优选择之一。

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