如何利用點位預測估計價格對事件的反應？
方向性預測推測的是趨勢方向，而點位預測則估計消息公佈後新的均衡價格。開發點位預測系統需要對所關注消息公佈前後的具體交易數據進行事件研究。
事件研究量化地度量了新聞事件前後信息的發佈對收益率的影響，通常步驟如下:
1.找出並記錄信息公佈的日期、時間，以及“超出預期”部分的變化等。爲了創建有效的模擬，事件的數據庫和事件前後證券的交易價格必須非常詳盡，時間必須仔細分類，報價和交易數據也必須具有足夠高的頻率。未預期部分可以用下面的方式度量：
（1）實際值與自迴歸預測值之間的差異。
（2）實際值與彭博或湯森路透分析師一致預期值之間的差異。
2.計算證券在信息公佈前後所關注時間段的收益率。例如，如果研究人員想評估CPl發佈事件對美元/加元5分鐘收益率的影響，那麼就應該計算歷史上CPI公佈當天上午8:00至8:35美元/加元的變化。(之所以選擇上午8:30至8:35來計算CP1公佈事件在5分鐘內的影響，是因爲美國的CP1數據總是在東部時間8:30發佈)。
事件套利交易策略可以追蹤各種宏觀經濟數據的發佈、公司業績報告，以及其他各種重複發生的經濟信息。通常在一個交易日內，在世界範圍內會發布無數的經濟數據。這種信息可能關係到某一公司、某一行業，或者某一國家;甚至像宏觀經濟新聞一樣，具有全球影響。公司新聞一般包括季度或年度業績報告、收購和兼併公告、新產品發佈等。行業新聞包括某國行業監管法規、關稅，以及行業經濟環境的改變等。宏觀經濟新聞包括主要中央銀行的利率公告、政府發佈的宏觀經濟指標，以及區域經濟表現評估數據等。
隨着信息技術的發展，比如RSS饋料、提醒、專線報道，還有新聞聚合引擎等，現在數據公佈後投資者能立即收到相關信息。一個良好的自動事件套利系統能夠抓取新聞，將事件分類，並根據歷史數據將事件與證券對應起來。