在量化日内回转交易中，券商可按以下方式利用新闻事件数据进行交易决策：
1. 数据收集与整合：搭建专业的数据收集体系，整合主流新闻媒体、财经资讯平台、社交媒体等多渠道新闻数据。
2. 事件筛选与分类：运用自然语言处理技术对海量新闻数据筛选和分类，识别出可能影响市场的重要事件，如宏观经济政策调整、公司财报发布、行业突发事件等。
3. 情绪分析：借助文本分析工具分析新闻文本的情感倾向，判断市场对该事件的乐观或悲观情绪，为交易决策提供参考。
4. 关联分析：分析新闻事件与特定股票或行业的关联度，确定可能受影响的交易标的。
5. 制定交易策略：根据新闻事件的性质、市场情绪和关联度，制定相应的交易策略。如重大利好消息出现，可考虑增加相关股票持仓；重大利空消息出现，则可考虑减仓或做空。
6. 实时监测与动态调整：在交易过程中实时监测新闻动态，及时调整交易策略，以适应市场变化。
7. 风险控制：设置合理的止损和止盈点，对新闻事件的不确定性进行风险控制，避免过度依赖新闻信息导致的决策失误。

通过以上步骤，券商能更科学、有效地利用新闻事件数据进行量化日内回转交易决策，提高交易的成功率和收益水平。