众所周知，在股票市场上每当国家宏观战略及政策法规出现调整、公司筹划或公布重大事项时，往往都会给上市企业、行业板块乃至整个大盘的形势带来巨大影响，使股票价格产生明显波动。这些波动虽然潜藏着一定风险，但也蕴含着获取收益的机会。　　市场微观结构理论认为，市场均衡价格作为信息的反映，其决定过程实际上是市场参与者基于贝叶斯学习过程所进行的信息更新和信念调整过程。因此，这些事件因素所带来的信息、释放的信号，无疑会基于信息的内在价值，通过投资者的接收理解和他们的交易行为，最终反应在价格上。而在一个非完全有效的市场上，由于受投资者非理性行为及市场摩擦存在等因素影响，价格的这一调整过程不可能马上完成。　　如何基于这些事件信息所释放出的信号、找寻影响股价变化的潜在动因、构造适宜的投资策略，从而为投资者的交易决策提供参考，成为了本文研究关注的焦点。　　面对市场上繁杂众多的事件信息，本文基于对事件类型的简要阐述，鉴于宏观、中观事件发生频度相对较低，且此类事件涉及股票范围较广，在实际投资中仍需着眼于个股的情况，最终考虑选择与企业这一市场微观主体自身密切相关的微观事件作为研究切入点。并具体地选择了有助于改善企业经营绩效、提高企业竞争力的资产重组类事件为例展开研究。　　本文试图解决以下问题：第一，探究上市企业的资产重组事件的信息如何影响股市；第二，探讨分析能否运用资产重组事件构造投资策略，找寻进行投资获利的机会。基于此，本文运用了文献分析法、演绎推理法和实证分析法展开研究，其中实证分析法具体运用了事件分析法、描述性统计法、数据挖掘法三种方法。　　带着以上问题，本文完成了以下研究：　　第一，本文基于对有效市场理论、行为金融学说、信号传递理论的梳理介绍，结合对资产重组事件的分析，从理论角度探讨了资产重组类事件驱动投资策略的构造逻辑。　　第二，本文进行了资产重组事件驱动策略的构造：(1)运用文本挖掘技术对发生资产重组事件的股票进行识别，进行了文本非结构化数据与基本面数据、股价数据等结构化数据的融合匹配；(2)结合重组阶段的不同，对识别出的股票的收益特征进行分析，找寻出具有可投资操作空间的重组阶段；(3)从时间维度出发，根据不同重组阶段下股票收益状况的差异，将选股问题转换为股票能否达到预定收益的二分类预测问题，进行投资策略的构建。　　第三，本文使用数据挖掘方法对提出的投资策略进行实证分析：(1)运用能进行变量筛选的随机森林算法，找寻不同策略下发挥主要影响作用的变量；(2)运用能提供明晰判读规则的决策树算法进行各策略实证模型的构建；(3)根据模型规则和预测效果，结合理论进行了分析，并探讨了各策略在现实投资操作中的实用性。　　基于理论分析及实证发现，本文得到了如下结论：　　第一，对于发生事件重组的股票，伴随着事件信号的释放，投资者会不断更新其对于股票的预期和评价，但基于认知偏差、风险偏好等因素，以及价格存在调整过程，因此此类股票会出现进行主动操作以获利的可能性。　　第二，在重组类股票中，ST股票、终止重组并复牌的股票往往存在亏损可能；重组中复牌的股票在复牌后短时间内会普遍上涨，涨幅大于其他阶段，但会逐渐出现分化；重组审核后复牌的股票，虽然受到审核通过的利好，但在复牌后前期会出现短暂震荡，然后出现分化。正是由于分化的出现，表明有着主动进行选股、择时投资操作的必要性。　　第三，对于影响着股票价格决定的基本面数据、关注度指标和股票交易行情数据间的非线性关系，本文使用的模型能在全样本下均获得较高的正确判断率、提供了可行的选股规则，表明可利用数据挖掘方法来研究类似问题。　　第四，在不同的投资时机下，发挥主要作用的因素并不一致。但整体而言，价值仍是影响资产重组类股票价格的重要因素，并且良好的外部市场环境、适宜的投资者关注度也需得到关注。　　基于本文的研究发现，本文希望对投资者贡献部分参考：资产重组类事件作为能改善企业运营水平的利好消息，一般会对股价带来明显的正向影响。但投资者应注意提高信息搜集与识别能力，合理地根据企业现有运营状况、所处重组阶段等特征完成对股票的划分，选择最优的策略集合。对于重组过程中复牌的股票，若投资者在复牌后发现买入机会，可重点通过其基本面信息、个股股价等因素决定选股投资。而当事件因素的冲击已经释放一段时间后，股票已经上涨至一定高位后，投资者的持有或卖出操作需注重结合外界环境、近期收益水平等因素进行综合考量。对于完成了重组审核而复牌的股票，虽然事件带来的利好往往已得到一定程度的释放，但在复牌后一段震荡后，部分有着盈利成长性预期的股票，在良好的大盘环境、较高的投资者关注度情况下，也仍存在着进行主动投资的操作性。在投资操作过程中，投资者应保持操作的审慎和自我理性，设立合理的收益目标，不盲从追高，在前期利好信号已充分释放的情况下，要选择合适的离场时机。要综合利用个股基本面信息、历史交易数据及大盘状况等指标来进行投资分析，提高选股、择时投资的收益操作效率。　　在本文的研究过程中也存在着许多不足，如：本文研究样本仅为2013-2015年间291只发生资产重组的股票，样本量较小，因此建模效果可能不佳；为简化分析，本文所提出的投资策略基本都进行了时间和预期收益的框定，而投资者在实际中的偏好明显不同；研究中只考虑了单一事件对于股票价格的影响，而股票市场是一个复杂系统，因此当个股面对多个事件时，就必须考虑进行更深入细致的研究；本文未考虑交易时的市场摩擦，且未研究若股价下跌时如何选择止损水平等。尽管还存在许多不足，但希望能通过本文中以资产重组类事件为例展开的研究，为投资者构建并运用事件驱动投资策略提供一些有益的参考。