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本文介绍如何衡量信号触发、财报发布或宏观数据公布等事件前后的收益。示例使用流动性较高的 ETF 动量突破策略。对于每个事件，先用事件发生前的估计窗口拟合市场模型，得出预期收益；用实际收益减去预期收益，得到异常收益。随后对各事件的异常收益取平均，并累积为平均异常收益和累计平均异常收益，同时计算标准误和显著性统计量。…

本笔记说明如何检验交易信号或公告等事件是否能预测超出市场基准的收益。它以流动性较好的 ETF 动量突破为例，演示完整流程：用事件前收益估计市场模型，在事件窗口内计算异常收益，再将每日均值汇总为累计平均异常收益（CAAR），并计算置信区间和显著性统计量。 一个关键实现细节是将资产和基准对齐到共同日期索引，使事件窗口使用相对行偏移。示例将生成的事件彼此错开，并讨论如何解读事件前漂移、事件日跳升、事件后漂移和反转。它还介绍常见推断风险：事件聚集可能夸大 t…