小静哥哥 · FCCR事件Alpha数据｜免费体验版 (xiaojing_fccr_v1_test_20260901113506)

数据描述： 小静哥哥 · FCCR形成确认事件数据｜免费体验版 本数据集为 “小静哥哥 · FCCR形成确认事件数据” 的免费体验版本，用于帮助量化研究用户体验事件级 Alpha 数据的字段结构、读取方式及研究接入流程。 数据基于固定版本的 FCCR（Formation Close Confirmation R）研究定义生成，用于描述股票在形成事件完成后的收盘确认状态。 免费体验版提供固定历史样本，不进行持续更新，主要用于： 数据接口测试； 事件研究流程验证； 量化模型开发测试； 机器学习特征接入验证。 当前免费版本包含： 历史事件数量：200 条； 覆盖时间范围：2019-02-25 至 2019-12-26； 数据类型：事件级 Alpha 状态数据； 状态类型： CLOSE_CONFIRMED_ADVANTAGE 收盘确认优势状态 INTRADAY_ONLY_ADVANTAGE 仅日内形成状态 数据字段包括： date 事件日期 instrument 证券代码 event_id 事件唯一标识 factor_state FCCR 状态结果 factor_version 因子版本 data_version 数据版本 available_at_rule 数据可用规则说明 数据特点 本数据属于事件级数据，同一证券在同一交易日期可能存在多个独立事件，因此不建议按照“每日一只股票一个因子值”的方式直接去重。 数据遵循固定版本管理： 研究定义固定； 字段结构固定； 状态定义固定； 数据版本可追溯。 正式版本说明 免费体验版仅用于研究接入体验。 正式版本： 小静哥哥 · FCCR形成确认事件数据 提供： 完整历史事件覆盖； 后续版本化更新； 持续新增 Source-Final FCCR 事件； 更完整的事件研究数据支持。 使用限制 本数据仅用于量化研究、数据分析及模型开发。 不构成： 证券投资建议； 收益承诺； 投资顾问服务。 如需完整历史事件数据及持续版本更新，可订阅正式版本“小静哥哥 · FCCR形成确认事件数据”。

文档
数据简介

小静哥哥 · FCCR形成确认事件数据 免费体验版说明文档 V1.0  一、产品简介 “小静哥哥 · FCCR形成确认事件数据”是一套面向量化研究场景的事件级 Alpha 数据。 本数据基于固定版本的 FCCR（Formation Close Confirmation R）研究定义生成，用于描述股票形成事件完成后，其收盘确认状态。 免费体验版提供固定历史样本，用于帮助用户快速了解： • 数据结构； • 字段定义； • 事件数据使用方式； • 量化研究接入流程。  二、数据定位 本产品属于： 事件级 Alpha 状态数据 不同于传统每日因子数据，本数据描述的是： 股票在满足特定形成条件后，事件最终确认时的状态结果。 因此： • 一个证券可能产生多个独立事件； • 同一天可能存在多个事件； • 不建议按照每日股票唯一因子的方式简单去重。  三、免费体验版本范围 当前免费体验版本： 项目 内容 数据源 ID xiaojing_fccr_event_v1_sample 数据类型 事件级 Alpha 数据 数据版本 FCCR_SAMPLE_V1_FIXED_200 事件数量 200 条 时间范围 2019-02-25 至 2019-12-26 状态数量 CLOSE_CONFIRMED_ADVANTAGE：101 条  INTRADAY_ONLY_ADVANTAGE：99 条 复制表格  四、字段说明 字段 类型 说明 date 日期 事件发生日期 instrument 字符串 股票代码 event_id 字符串 事件唯一编号 factor_state 字符串 FCCR 状态结果 factor_version 字符串 因子版本 data_version 字符串 数据版本 available_at_rule 字符串 数据可用规则 复制表格  五、状态定义 1. CLOSE_CONFIRMED_ADVANTAGE 中文： 收盘确认优势状态 含义： 形成事件完成后，收盘价格确认达到 FCCR 定义要求。  2. INTRADAY_ONLY_ADVANTAGE 中文： 仅日内形成状态 含义： 事件过程中曾达到形成条件，但未达到收盘确认条件。  六、数据使用方式 适用于： 3. 事件研究 例如： • 事件后的收益表现分析； • 不同事件状态之间的差异研究； • Alpha 机制探索。  4. 量化模型开发 可作为： • 分类标签； • 事件特征； • 机器学习研究样本。  5. 策略研究 可用于： • 条件筛选； • 股票池构建； • 事件驱动研究。  七、数据版本管理 本产品采用版本化管理方式。 版本变化遵循： • 数据版本明确记录； • 历史数据可追溯； • 新增事件采用版本更新方式。 免费体验版： 复制 FCCR_SAMPLE_V1_FIXED_200 为固定体验版本： • 不持续更新； • 不覆盖历史； • 不代表完整正式数据范围。  八、正式版本说明 正式版本： 小静哥哥 · FCCR形成确认事件数据 数据源： 复制 xiaojing_fccr_event_v1 正式版本提供： • 完整历史事件数据； • 后续新增事件； • 版本化更新； • 更完整量化研究支持。  九、免费版与正式版区别 项目 免费体验版 正式版 数据量 200 条 完整历史 更新 固定版本 持续版本化更新 用途 接入测试 正式研究 数据范围 部分历史 完整覆盖 复制表格  十、免责声明 本数据仅用于： • 量化研究； • 数据分析； • 模型开发。 不构成： • 证券投资建议； • 收益保证； • 投资顾问服务。 用户应结合自身研究体系、风险控制体系独立判断。

用例
使用案例 案例一：事件研究（Event Study） 场景 研究者希望分析某类股票形成事件完成后，后续市场表现是否存在统计差异。 使用方式 通过 factor_state 区分不同 FCCR 状态： CLOSE_CONFIRMED_ADVANTAGE INTRADAY_ONLY_ADVANTAGE 构建事件样本： 事件日期 ↓ 观察形成后不同期限表现 ↓ 比较不同状态事件之间差异 可用于分析： 事件后的收益分布； 不同状态的持续性差异； 事件 Alpha 特征研究。 案例二：量化模型特征构建 场景 机器学习或多因子模型开发者，需要将事件信息转化为模型输入。 使用方式 将 FCCR 状态作为事件标签或辅助特征： 例如： 字段 用途 factor_state 分类标签 event_id 事件追踪 date 时间定位 instrument 股票映射 factor_version 模型版本管理 可用于： 分类模型； 排序模型； 事件驱动模型。 案例三：事件驱动策略研究 场景 研究者希望构建基于股票事件确认状态的研究策略。 示例流程 获取 FCCR 事件数据 ↓ 筛选目标状态 例如： CLOSE_CONFIRMED_ADVANTAGE ↓ 结合自身交易规则 ↓ 进行历史模拟研究 可结合： 市值因子； 行业信息； 市场环境； 其他 Alpha 数据。 案例四：Alpha 因子组合研究 场景 研究者已有多个量化因子，希望研究事件 Alpha 与其他因子的组合效果。 使用方式 将 FCCR 事件作为额外信息源： 例如： 传统因子模型 + FCCR事件状态 ↓ 构建复合研究框架 研究方向包括： 因子交叉分析； 条件收益分析； 不同市场环境下表现比较。 案例五：策略回测数据接入测试（免费版适用） 场景 用户首次接触 FCCR 数据，需要验证是否适合自己的研究环境。 免费体验版可以用于： 测试数据读取； 测试字段调用； 测试事件匹配逻辑； 验证研究代码流程。 示例： 读取数据源 xiaojing_fccr_event_v1_sample ↓ 检查字段 ↓ 关联股票行情数据 ↓ 运行事件分析程序 使用建议 推荐使用方式 本数据更适合： ✅ 事件研究 ✅ Alpha 特征研究 ✅ 机器学习标签构建 ✅ 多因子组合研究 ✅ 量化模型开发 不建议直接使用方式 本数据不是： ❌ 每日股票评分表 ❌ 买卖信号列表 ❌ 收益保证指标 ❌ 自动交易指令 用户应结合自身研究框架进行分析。
表结构
字段 字段类型 字段描述
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表名：xiaojing_fccr_v1_test_20260901113506

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