量化交易，如何处理新闻、政策、情绪、事件驱动 方面的问题？

1.一个股票涨跌，跟 新闻、政策、基本面、情绪、牛熊市、主力、机构、游资 操作，等等非数值因素，也有很大关系，这些指标又没法 数值量化 （也没有啥数据源 网站之类的，能做到 统计 定量 定性 这些指标的吧 ）

2.所以对一般的 k 线数据（开盘价，收盘价，最低价，最高价，成交量 ，财务指标 等等），进行数据分析，有意义吗？ 可能你分析出来的策略，是上面的 事件驱动 情况引起的！

3.假使一个策略，回测挺好的，很多年来看 正收益，那执行这个策略，不管涨跌，应该等很多年，长久的来看！ 那中途的时候，什么情况下，才能判定策略不行了，需要换策略？

1 、这些是可以量化的，基本面量化是最早的量化方向之一，非结构数据量化现在做的人也很多，起源于华尔街，虽然很新但技术有一定成熟度 2 、收益由非常多的因素同时驱动，量价分析只能解释由量价驱动或者可由量价解释的部分，可以肯定的是，量价的确是价格的驱动因素之一 3 、合理的回测可以给予投资者一定的信心，如果回测都表现不好，那可以认为策略是无效的，当然这也不绝对

1.做量化的经常有一句话：所有的信息都在价格里面，你当然可以去研究这些非标准化的信息，但是很难回溯，但是更多的是研究从价格里面反应出来的 inside trader 的行为，并且针对性的去交易； 2.量价分析当然是有意义的，但是不是唯一，这只是一条路，原因同上； 3.这个就仁者见仁智者见智了，我一般是破最大回撤减半仓位，再破就下行重新回炉，主要是检验模型依赖的数据和逻辑有没有发生变化；