公告贝叶斯评分系统与公告筛选Skill

分类：研究报告

标签：中国银河证券、量化投研、贝叶斯、公告评分、2026

摘要：中国银河证券金融工程团队发布的《公告贝叶斯评分系统与公告筛选Skill》提出了一套面向A股上市公司公告的自动化评分与筛选体系，将非结构化公告文本转化为可分类、可评分、可比较、可跟踪的结构化事件数据，是事件驱动投研的系统性方法论创新，具有突出的实务落地价值。 在数据组织上，报告以巨潮信息网为数据源，将全市场公告划分为8个一级分类（公司治理、监管合规、股权变动、资本运作、经营公告、财务报告、交易提示、债务与流动性）与42个二级分类，并基于金融直觉赋予每个二级分类一个Net Signaling Score（NSS）先验评分：正面事件如重大合同（+7）、股份回购（+7）、资产重组（+6）、业绩预增给予较高初始分；负面事件如退市相关（-10）、风险提示（-8）、破产重整（-8）、监管处罚（-9）给予较低分；中性治理类公告集中于0分附近。统计显示，强利好公告日市场模型超额收益0.28%、强利空为-0.09%，先验分方向有效。 在评分方法上，报告采用"规则先验+市场证据"的贝叶斯有序Logit框架，将NSS先验、公告二级分类、事件阶段（初始/进展/获批/完成/终止）与行业属性纳入统一模型，以公告

来源：zuudee | 日期：2026-08-03 | 格式：pdf | 页数：30