高频数据研究现状及问题分析
高频数据下的交易成本分析
高频数据下的交易成本分析随着科技发展和金融市场的开放，交易成本已经成为了投资者考虑的重要因素之一。
而在现代金融领域，高频交易已经成为了常态，这也直接影响了交易成本的计算和分析。
本文将从高频数据的角度，探讨交易成本的定义、影响因素和计算方法，并提出一些交易策略来实现交易成本的降低。
一、交易成本的定义和影响因素交易成本是指在进行证券交易时必须支付的实质性费用，包括：佣金、印花税、过户费、手续费、结算费、交易税等各种费用。
在高频交易中，交易成本还包括交易的滑点损失（slippage）和实时报价的传输费用等。
除了交易本身的费用，交易成本还受到许多因素的影响，如市场流动性、市场深度、交易规模、市场风险和交易方式等。
其中，市场流动性和市场深度是最主要的两个因素之一。
市场流动性是指市场资金供求情况的宽松和紧张程度，即市场上能够快速买入或卖出一定量证券的能力。
而市场深度则反映了市场上挂单的数量和价格，越深的市场意味着机会更多，交易成本更低。
二、交易成本的计算方法交易成本的计算方法比较复杂，尤其是在高频交易环境下。
在实际交易中，通常会采用以下几种方法来计算交易成本：1. 佣金费用法：这是最常用的一种方法。
即用交易所规定的佣金来计算交易成本，也可以自行协商佣金费率。
但使用佣金费率来计算交易成本只考虑了佣金这一项，未考虑其他成本、滑点及实时报价的传输费用等。
2. 订单簿法：这种方法将订单簿中能够执行的最优成交价与实际成交价的差值计算为交易成本。
该方法的优点在于能够更准确地反映交易者在当前市场情况下的成交价格，但由于高频交易中订单簿更新速度快，需要消耗更多的计算资源。
3. 滑点法：该方法认为，由于市场流动性不断变化，交易者实际成交价肯定会偏离预期价格，而造成预期价与成交价之间的价差即称为滑点。
这种方法的优点在于更为直观，但滑点的计算也需要考虑到市场深度、流动性等因素。
三、交易成本的降低策略降低交易成本是投资者的首要目标之一，以下几种策略可以帮助投资者降低交易成本：1. 控制交易频率：过度交易会导致更高的交易成本和无谓的市场风险。
中国权证市场高频数据波动特征及其原因分析
理 是 导致 这种 异 常波 动 的重要 原 因 。因此 ，为 了减 少 投 资者 的投 资风 险 ， 需要对 投 资者进 行 引导
教 育 ，同时 ，完 善证 券 市场 的信息 披露 制度 ，加 强市 场监 管 。
的 巨幅波 动着 实让 投资 者惊 心 动魄 ，尤 其是 其 中的 认 沽 权证 ，往 往每 逢最 后几 个交 易 日必 然进 行疯 狂 因此 ，本 文试 图进 行 以上几 方 面 的工 作 ，以便 揭示 中国权 证 市场 价格 波 动 的特征 ，以及 导致这 种 异常
波 动 的投 资者方 面的 主观原 因 ，从 而 为投资 者 的投
［ 关键 词］ 权 证 市场 ；高 频数 据 ；波 动特 征 ；损 失厌 恶 ［ 中图 分类 号］ Ｆ ３ ． ［ 献标 识码 ］Ａ ［ 章编 号］ １ ０ － ５ ６ （０ ８ ６ ０ ４ — ０ ８ ０９ 文 文 ０ ０ ９ Ｘ ２ ０ ）０ — ０ ８ ６ 中 国权 证 市 场 作 为 中 国资 本 市 场 最 年 轻 的分 支 ，其 交易情 景 可谓波 澜 壮 阔 ，交 易期 间权 证 价格
经 济理 论 与经 济 管理 ２ ０ ０ ８年 第 ６期 小 ；排名 第 二 的南 航 认 沽 权 证 虽 然 波 动 幅 度 巨 大 ， 投机性 极 强 ，是分 析 中 国权 证市 场价 格 波动 和投 资 者行 为心 理 的典 型样 本 ，但 其 将 在 ２ ０ ０ ８年 ６月 ２ １ 日退 市 ，后 续 参 考 价 值 相 对 较 小 。第 二 ， “ 钢 马 Ｃ Ｂ ” 认购 权 证交 易 非 常活 跃 ，一 般换 手 率 都 在 Ｗ １ ＧＡＲ ＣＨ （ ，１ １ ）一Ｍ 模型 为 ：
2024年高频变压器市场发展现状
2024年高频变压器市场发展现状引言高频变压器作为一种关键的电器元件，广泛应用于各个领域，如电子通信、计算机、医疗设备等。
随着科技的不断进步和市场需求的增加，高频变压器市场正处于快速发展的阶段。
本文将介绍高频变压器市场的发展现状，并探讨相关趋势。
高频变压器市场概述高频变压器是一种能够将电能从一种电压转换到另一种电压的装置。
与传统的低频变压器相比，高频变压器具有更高的功率密度、更高的效率和更小的体积。
它们适用于高频电子设备，如电源适配器、无线通信设备和印刷电路板。
市场规模高频变压器市场在过去几年经历了持续增长。
据市场研究机构的数据，2019年全球高频变压器市场规模达到XX亿美元，并预计在未来几年内将以X％的复合年增长率增长。
亚太地区是目前全球高频变压器市场最大的市场，主要由于快速发展的电子制造业和通信行业。
市场驱动因素高频变压器市场的增长得益于以下几个主要因素：1. 科技进步高频变压器技术的不断改进促进了市场的发展。
新材料的应用、设计优化以及制造工艺的进步，提高了高频变压器的性能和可靠性。
2. 电子通信行业的发展随着全球电子通信行业的快速发展，高频变压器在无线通信、光网络和数据中心等领域中的需求不断增加。
高频变压器被广泛应用于信号传输、电源管理和滤波等关键应用。
3. 节能需求随着能源消耗和环境保护意识的提高，节能技术的需求日益增加。
高频变压器具有更高的效率和能量转换率，能够帮助实现能源节约和碳减排目标。
市场挑战高频变压器市场虽然发展迅速，但仍面临一些挑战：1. 价格竞争高频变压器市场存在激烈的价格竞争。
由于市场竞争加剧，供应商需求不断下降，价格压力持续增加。
2. 技术难题随着频率的不断增加，高频变压器面临着一些技术难题。
如电磁干扰、损耗、温度升高等问题，需要通过研发和创新来解决。
市场趋势高频变压器市场的发展将受到以下趋势的影响：1. 新兴应用领域高频变压器在新兴应用领域具有巨大潜力。
如电动汽车、太阳能和风能等新能源应用，以及物联网和5G通信等新兴技术应用。
金融高频
一、金融数据概念
1、低频数据 通常指以天、周、月、年作为计量单位的数据; 2、高频数据 近年来，随着计算工具和计算方法的发展，极大地降低了 数据记录和存储的成本，使得对更高频率的金融数据进行 研究成为可能。高频数据即日内数据，是指在开盘时间和 收盘时间之间进行抽样的交易数据，主要是以小时、分钟、 甚至秒为抽样频率的、按时间顺序排列的时间序列。 3、超高频数据 是对交易过程实时采集的数据，即按照每笔交易的发生逐 笔记录的数据。这里需要注意的是，超高频数据并不是抽 样数据，而是全样本数据;不是等间隔数据，而是不等间 隔且间隔随机的数据。 高频数据和超高频数据两者之间的最大区别是：前者是等 时间间隔的，后者的时间间隔是时变的。
金融高频数据分析中所使用的计 量模型
一类是关于交易间隔的模型 ,它们认为较长的时间
间隔意味着缺少交易活动,也代表着一个没有新信息 产生的时期 ,因此时间间隔行为的动态性中含有关 于日内市场活动的有用信息。另一类是关于交易间 隔对交易价格变化的影响的模型 ,被研究对象的离 散性和研究者对于无变化的关注 ,使得对日内价格 变化的建模变得困难了。
二、金融高频数据分析已涉及的主要领域
尽管人们对金融高频数据分析研究的历史并不长 ,但是目前的发展状况却 着实令人鼓舞。我们在此以金融高频数据研究的四个主要分支为：
第一个分支是关于金融高频数据库的研究
第二个分支是关于金融高频数据分析应用于对市场
微观结构分析的研究 第三个分支是关于金融高频数据分析中所使用的计 量模型的研究 第四个分支是关于金融高频数据统计特征的研究
四、金融高频数据分析中的问题
金融高频数据的特征虽然为认识市场微观结构提供了更为详细的信息， 但也给相关的实证研究带来了前所未有的问题。总的来看,金融高频数据 的分析中所遇到的问题大致可以归纳为如下三类：
甚高频数字交换系统发展现状及推进工作建议
为保障船舶交通安全，满足日益增长的海上通信需求、缓解船舶自动识别系统（AIS ）链路数据压力、全面提升海上通信网络性能，甚高频数字交换系统（VDES ）应运而生，VDES作为AIS的增强版和升级版，自2013年由国际航标协会（IALA）提出以来，便引起学术界、海事部门的广泛关注。
经过多年的发展，VDES进入全球海上遇险与安全系统（GMDSS）基本已成为定局，在这种趋势和背景下，分析探讨我国VDES系统建设实施思路显得十分重要，可有效指导我国VDES建设，也是对“交通强国”和“海洋强国”战略实施的重要支撑。
一、ＶＤＥＳ架构VDES系统建立地面与卫星两大系统，不仅能满足当前地面船—船、船—岸之间的数据交换，大大增强现有水上无线电信息通信能力，还将在技术和频谱资源方面，为未来进一步实现卫星与船舶之间的远程双向数据交换预留空间。
VDES地面系统由岸基部分和船载部分组成。
其中，Ｔｈｅ Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ｏｆ ＶＨＦ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ Ｓｙｓｔｅｍ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ Ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ Ｗｏｒｋ Ｃａｒｒｙｉｎｇ ｏｕｔ Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓ甚高频数字交换系统发展现状及推进工作建议王福斋1，胡 青2，姚高乐3，易中立1王福斋，交通运输部规划研究院安全所副所长，高级工程师，国家注册咨询工程师、国家注册安全工程师、交通运输部青年科技英才，交通运输部北斗系统应用专家组专家、交通运输部高分系统应用专家组专家、交通运输部交通战备专家、交通运输部科技专家库专家、科技部天地一体化专项专家、中国航海学会通信导航分委会委员、中国水运建设行业协会科技创新分委会委员、交通运输部海事局航海保障分委会专家、澳门城市大学特聘顾问。
主要从事交通安全、交通应急、通信导航规划研究等工作和海事系统、救助打捞、长江航务以及部直属单位建设项目可行性研究、设计、后评价、项目管理、技术服务和系统集成等工作。
期权市场价格发现能力的决定因素研究——基于上证50ETF期权高频数据的实证分析
期权市场价格发现能力的决定因素研究——基于上证50ETF期权高频数据的实证分析期权市场价格发现能力的决定因素研究——基于上证50ETF期权高频数据的实证分析摘要：近年来，期权市场作为金融衍生品市场的重要组成部分，逐渐受到投资者的广泛关注。
相比于传统的股票和债券市场，期权市场具有更高的杠杆效应和更灵活的投资策略，因此在支持风险管理和投资组合调整方面具有独特的优势。
本文以上证50ETF期权为研究对象，基于高频数据开展实证分析，探究期权市场价格发现能力的决定因素。
第一章引言1.1 研究背景与意义1.2 文章结构安排第二章文献综述2.1 期权市场的定义和特点2.2 期权市场价格发现能力的研究现状2.3 相关研究方法和数据选择第三章数据与模型设定3.1 数据来源与处理3.2 模型设定和变量选择第四章结果与讨论4.1 基本统计分析4.2 单变量回归分析4.3 多变量回归分析第五章结论与启示5.1 研究结论总结5.2 研究启示与局限性5.3 后续研究方向第一章引言1.1 研究背景与意义期权市场是现代金融市场的重要组成部分，其作用在于提供一种具有选择性的风险管理工具，能够帮助投资者适应市场的风险偏好和获利目标。
期权市场通过交易买方和卖方之间的权利义务关系，为投资者创造了更多的投资策略和组合优化机会。
在期权市场上，买方持有权利，而卖方则有义务履行。
通过交易投机和对冲，期权市场提供了更多灵活的投资和风险管理方法。
1.2 文章结构安排本文将分为五个章节进行研究。
第一章介绍了研究的背景和意义，以及文章的结构安排。
第二章对现有的研究文献进行了综述，包括期权市场的定义和特点，以及期权市场价格发现能力的研究现状。
第三章介绍了本研究所用到的数据来源和处理方法，以及模型的设定和变量选择。
第四章将展示实证结果，并进行相关的讨论。
最后，第五章总结了本研究的主要结论，并提出了后续研究的方向和启示。
第二章文献综述2.1 期权市场的定义和特点期权市场是金融市场中的一种特殊交易市场，其特点在于投资者可以在未来某个时间点以特定价格买入或卖出某个标的资产。
高频数据的分析
第30卷第3期财经研究Vol. 30 No. 32m4年3月Journal Of Finance and Economics 、了· 2004．蠶獼罎与常宁l ,徐国祥2（1 ·上海财经大学统计学系，上海2m433； 2·上海财经大学应用统计研究中心，上海200433）摘要：近年来，在西方国家对金融高频数据的分析已成为实业界和学术界的热点问题和难点问题。
本文讨论了金融高频数据的概念和特征，分析了对高频数据分析的基本动因，阐述了金融高頻数据分析已涉及的主要领域，探讨了金融高频数据分析中遇到的问题。
最后，还对金融高频数据分析的发展趋势作出了展望并探讨了我国在这一領域应用研究的重占关饢词：金融市场；证券市场；金融高频数据分析；市场微观结构中图分类号：F830· 91文献标识码：A文章编号：1佣1一9952（2m4）03m031m9、金融高频数据及其特征分析1 ·什么是金融高频数据近年来，计算工具与计算方法的发展，极大地降低了数据记录和存储的成本，使得对大规模数据库的分析成为可能。
所以，许多科学领域的数据都开始以越来越精细的时间刻度来收集，这样的数据被称为高频数据（hig frequen一 cy data)。
金融市场中，逐笔交易数据（transaction-by-transaction data)或逐秒记录数据(tick-by-tick data）就是高频数据的例子，值得注意的是这里的时间通常是以“秒”来计量的，具体如NYSE(New York Stock Exchange)的交易与报价数据库(Trades and Quotes）所记录的从1992年至今的NYSE、NASDAQ和AMEX(American Exchange)的全部证券的日内交易和报价数据、rkeley期权数据库所提供的1976年8月至1996年12咒的期权交易数据、以及美国外汇交易HFDF93数据库中德国马克一美元的现汇交易报价数据等，都是金融高频数据。
股指期货中的高频数据分析
中国科学技术大学硕士学位论文股指期货中的高频数据分析姓名：刘念良申请学位级别：硕士专业：概率论与数理统计指导教师：@2011-04-01摘要随着金融改革的深化及市场竞争的加剧，传统的基本面加技术面的投资分析方法受到了来自新方法的挑战。
特别是在高频数据的分析与建模方面，传统的建模方法无法适应高频数据的高峰度、长相依等特征，在分析上存在困难。
另一方面，高频数据中包含的微观金融结构，又对理解市场运作方式和机理至关重要。
本文基于随机金融间期分析框架，使用密度预估的方法，比较了几种常见的金融间期模型，并使用沪深300股指期货的高频数据进行了实证分析。
分析结果表明，在合适的基础分布上，简单直接的ACD即LOG-ACD模型就能得到较好的拟合结果。
除此之外，在数据分析和模型验证的过程中，股指期货市场的微观金融结构也显现在我们面前。
事实证明，基于随机间期模型的高频数据框架对我国的股指期货市场的分析是有效的，而这一特殊的市场，和以往的单边的，相对低流动性的其它金融市场也存在着很大的不同。
关键词：高频数据 密度预估 ACD模型 股指期货ABSTRACTThe instant development and intense competition of financial market has changed the traditional investment method of fundamental and technical analysis. More and more often we face the challenges from new method and data. Especially in the field of high frequency data analysis, traditional modeling method can hardly fit the characteristic of high frequency data. On the other hand, micro financial structural in these data is believed to be the key to explain the mechanism of market operation. In this paper we state and compare several autoregression conditional duration process using the DGT density forecast evaluation method on the market data from HS300 stock index futures. The analysis reveals that the straight forward models such as ACD and log-ACD can fit the data quiet well with a proper innovation distribution. And from these models, we can analyse the market from a different way.Key Words:high frequency data analysis, DGT density evaluation, ACD model, stock index futures中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。
高频金融数据的计算与分析方法研究
高频金融数据的计算与分析方法研究随着金融市场的快速发展和信息技术的迅猛进步，高频金融数据的计算与分析方法成为了金融研究领域的热点。
高频金融数据是指在较短时间内采集的金融市场数据，如每秒或每分钟的股票价格、交易量等。
这些数据的计算和分析可以帮助投资者和研究人员更好地理解市场行为和价格波动，从而制定更有效的投资策略。
一、高频金融数据的计算方法高频金融数据的计算方法主要包括数据清洗、数据预处理和数据聚合等步骤。
首先，数据清洗是指对原始数据进行筛选和过滤，去除异常值和错误数据。
其次，数据预处理是指对清洗后的数据进行标准化和归一化处理，以便于后续的计算和分析。
最后，数据聚合是指将高频数据按照一定的时间间隔进行聚合，如将每秒的数据聚合为每分钟的数据，以减少数据量和计算复杂度。
在高频金融数据的计算过程中，还需要注意数据的时间戳和顺序。
时间戳是指数据采集的时间点，而顺序是指数据的先后顺序。
在计算和分析过程中，需要确保数据的时间戳是正确的，并且数据的顺序是按照时间先后排列的，以保证计算的准确性和可靠性。
二、高频金融数据的分析方法高频金融数据的分析方法主要包括统计分析、时间序列分析和机器学习等方法。
统计分析是指对高频数据进行统计描述和推断分析，如计算均值、方差、相关系数等。
时间序列分析是指对高频数据进行时间序列建模和预测分析，如ARIMA模型、ARCH模型等。
机器学习是指利用机器学习算法对高频数据进行模式识别和预测分析，如支持向量机、神经网络等。
在高频金融数据的分析过程中，还需要考虑数据的特征和特点。
高频数据具有高维度、高频率和非平稳性的特点，因此在分析过程中需要采用适当的方法和技术。
例如，对于高维度的数据，可以采用主成分分析等降维方法；对于高频率的数据，可以采用滑动窗口和滚动统计等方法；对于非平稳性的数据，可以采用差分和平稳化处理等方法。
三、高频金融数据的应用领域高频金融数据的计算和分析方法在金融领域有着广泛的应用。
高频金融数据分析中的波动率预测模型研究
高频金融数据分析中的波动率预测模型研究在金融市场中，波动性是衡量市场风险的重要指标之一。
准确预测金融市场的波动率对于投资者制定风险管理策略和决策具有重要意义。
然而，由于金融市场的复杂性和不确定性，波动率预测一直是金融领域研究的热点问题之一。
近年来，随着高频金融数据的广泛应用，有关波动率预测模型的研究也日益增多。
高频金融数据是指以秒或分钟为单位，相对于传统的日度或周度数据更加精细和频繁的数据。
高频数据的特点是信息含量更为丰富，更能反映市场的瞬时变化，因此对于波动率预测具有较高的准确性要求。
这种数据类型的出现为开发更有效的波动率预测模型提供了新的可能性。
在高频金融数据分析中，有多种波动率预测模型被广泛应用。
其中最常见的模型是ARCH（自回归条件异方差模型）和GARCH（广义自回归条件异方差模型）模型。
这两种模型都是基于时间序列的方法，旨在捕捉金融市场波动的长期和短期特征。
ARCH模型建立了波动率和历史波动率之间的关系，而GARCH模型则进一步加入了残差序列的信息，以提高预测能力。
除了传统的ARCH和GARCH模型，近年来还有一些新的波动率预测模型被提出。
例如，随机波动率模型（SV）通过引入随机波动率因子来描述金融市场的波动率变化。
而另一种被广泛研究的模型是波动率跳跃模型（SVJ），它不仅考虑了波动率的变化，还能捕捉到市场中的突发跳跃。
这些新兴的模型在解决普通波动率模型无法解释的异常情况方面具有优势。
在高频金融数据分析中，波动率预测模型的选择并不是一个简单的任务。
不同模型之间的性能比较需要根据具体数据和预测目标来进行。
一种常用的评估方法是计算模型的预测准确度。
对于已知波动率和模型预测值之间的比较，可以使用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等指标来衡量模型的准确性。
另外，还可以使用交叉验证等方法来进行模型的选择和比较，以找到最适合的波动率预测模型。
除了模型选择的问题，高频金融数据分析中的波动率预测还面临一些挑战和困难。
金融交易高频数据的处理与分析技术研究
金融交易高频数据的处理与分析技术研究随着金融市场的迅速发展和技术的不断进步，金融交易的高频数据处理与分析已经成为了金融业界的一个热门话题。
高频数据是指以秒或毫秒为单位的时间间隔内产生的金融交易数据，包括股票、期货、外汇等市场的实时市场数据、订单簿信息、交易记录等。
由于高频数据的快速生成和大量的信息量，传统的数据处理和分析方法往往无法处理这些数据，因此需要专门的技术研究来解决这一问题。
高频数据的处理主要包括数据清洗、数据压缩和数据存储三个环节。
首先，数据清洗是指对原始数据进行预处理，包括去除错误数据、填补缺失数据以及处理异常值等。
由于高频数据的特点是数据量大、变动频繁，容易出现质量问题，因此在处理之前需要对数据进行严格的检查和筛选，确保数据的准确性和完整性。
其次，数据压缩是指将清洗后的数据进行压缩处理，以减少数据的存储空间和传输带宽。
由于高频数据的量级大，传统的存储方式往往难以满足需求，因此需要使用一些高效的压缩算法来减少数据的存储成本。
最后，数据存储是指将压缩后的数据存储到数据库或文件系统中，以供后续的分析和挖掘使用。
由于高频数据的更新速度快，需要能够快速写入和读取数据的存储方式，以保证实时性和稳定性。
在高频数据的分析方面，主要涉及到数据挖掘、时间序列分析和机器学习等技术。
首先，数据挖掘是指从大量的数据中挖掘出有价值的信息和模式。
对于高频数据而言，可以通过数据挖掘技术来发现隐藏在数据中的交易规律和趋势，从而帮助投资者进行决策和策略制定。
其次，时间序列分析是指对时间上连续的数据进行建模和分析。
由于高频数据具有很强的时间相关性，可以通过时间序列分析方法来预测未来的价格变动和波动情况。
最后，机器学习是指通过对历史数据的学习和训练来构建模型并进行预测和决策。
对于高频数据而言，可以通过机器学习算法来发现隐藏的模式和规律，并进行预测和交易决策。
在实际应用中，高频数据的处理与分析技术已经被广泛应用于金融交易、风险管理和量化投资等领域。
当今数学发展现状及未来趋势分析
当今数学发展现状及未来趋势分析数学作为一门基础科学，一直以来都在为人类的科技发展和社会进步做出重要贡献。
在当今全球化和信息化的时代背景下，数学的发展正不断加速，并与其他领域相互渗透和融合。
本文将对当今数学的发展现状及未来趋势进行分析。
当今数学的发展现状主要表现在以下几个方面。
首先，数学在科技领域催生了许多重大突破。
随着高性能计算机的普及和发展，数值计算、优化理论、模拟方法等数学方法在物理学、生物学、医学等领域得到广泛应用，推动了科技创新与发展。
其次，数据科学与人工智能的兴起推动了数学的发展。
大数据处理、机器学习、深度学习等技术的快速发展，依赖于数学中的统计学、概率论、优化算法等基础方法，使数学成为数据科学和人工智能的重要支撑。
再次，数学在金融领域的广泛应用也是当今数学发展的一个重要方面。
从金融衍生品的定价、风险管理到高频交易的算法设计等，都依赖于数学中的金融数学、随机过程等理论，成为金融行业的重要工具。
未来，数学的发展将继续呈现出以下几个趋势。
首先，数学将会与科技领域更加紧密地融合。
随着人工智能、量子计算等前沿科技的迅速发展，数学方法在解决科学难题和实际问题中的作用将进一步突出，为跨学科研究提供支持。
例如，数学在量子计算、密码学、量子信息等领域的应用将进一步推动科技的发展。
其次，数学教育将更加强调创新和应用能力的培养。
传统的数学教育往往偏重于理论推导和计算技巧，而随着社会对数学人才需求的变化，数学教育也需要更加注重学生的创新思维和实际应用能力的培养，鼓励学生将数学知识应用于实际问题的解决。
再次，数学研究将更加注重交叉学科的融合。
现代科学和技术的发展呈现出越来越多的交叉学科性质，需要多领域的专家共同合作解决问题。
数学作为一门融合了逻辑、分析和抽象思维的学科，将在不同学科领域中发挥更加重要的作用，推动多学科的交流和合作。
最后，数学在社会应用中的作用将进一步扩展。
数学在金融、交通、医疗、环境等领域的应用将会更加深入和广泛，为社会经济的发展和改善人民生活提供更多支持。
高频交易数据的价格预测
高频交易数据的价格预测高频交易数据的价格预测是金融市场中的一项重要研究领域，它利用大量的高频交易数据，通过建立模型和算法来预测金融资产的价格走势。
随着金融市场的不断发展和技术的不断进步，高频交易数据在金融领域中发挥着越来越重要的作用。
本文将深入探讨高频交易数据在价格预测中的应用，并分析其中面临的挑战和未来发展方向。
首先，我们需要了解什么是高频交易数据。
高频交易是指在极短时间内进行大量交易操作，并通过算法进行快速决策和执行。
这种方式使得投资者可以利用微小价格波动进行快速买卖，并以此获取利润。
由于高频交易操作速度快、规模大、涉及资产种类丰富等特点，因此产生了大量且多样化的交易数据。
在过去，投资者主要依靠基本面分析和技术分析来做出投资决策。
基本面分析主要侧重于公司财务状况、行业发展等因素，而技术分析则主要关注价格走势和交易量等技术指标。
然而，随着高频交易数据的大量产生，传统的分析方法已经无法适应金融市场的快速变化和复杂性。
因此，高频交易数据的价格预测成为了金融研究领域中的热点问题。
高频交易数据的价格预测主要依赖于建立合适的模型和算法。
常用的模型包括随机游走模型、自回归移动平均模型等。
这些模型通常基于时间序列分析方法，通过对历史数据进行建模和拟合来预测未来价格走势。
此外，机器学习算法如支持向量机、随机森林等也被广泛应用于高频交易数据分析中。
然而，高频交易数据的价格预测也面临着一些挑战。
首先是数据质量问题。
由于高频交易操作速度快、规模大，在传输过程中可能会出现延迟、缺失或错误等问题，这会影响到对历史数据进行建模和分析的准确性。
其次是市场风险因素。
金融市场受到各种因素影响，如经济变化、自然灾害、恶意操纵等，这些因素可能导致高频交易数据的价格走势发生剧烈变化，从而影响到预测结果的准确性。
此外，高频交易数据的价格预测还面临着算法选择、模型参数优化等技术问题。
尽管高频交易数据的价格预测面临着一些挑战，但它仍然具有重要的应用价值。
高频数据对经济测度的影响
高频数据对经济测度的影响随着信息技术的发展和数据采集技术的进步，高频数据在经济测度中的应用越来越广泛。
高频数据是指以较短时间间隔（如分钟、小时）采集的经济指标数据，相对于传统的月度或季度数据，高频数据更加精确、实时，并能提供更多的细节信息。
首先，高频数据对经济测度的影响在于提供了更准确的经济指标。
传统的经济指标数据往往是以月度或季度为单位进行统计的，这样的数据在一段时间内的变动可能无法准确反映经济的实际状况。
而高频数据能够提供更频繁的数据更新，使经济测度更加精确。
例如，通过监测每日的零售销售数据，可以更准确地了解消费者的购买行为和市场需求的变化。
这些细致入微的数据能够帮助政府和企业更好地制定决策和调整策略。
其次，高频数据对经济测度的影响还在于提供了更多的细节信息。
高频数据能够提供更多的经济指标数据，包括价格指数、交易量、市场情绪等。
这些细节信息可以帮助经济学家和决策者更全面地了解经济的运行状况和趋势。
例如，通过监测股票市场的高频数据，可以分析市场的波动性和投资者的情绪变化，从而更好地预测市场的走势。
这些细节信息对于制定投资策略和风险管理具有重要意义。
另外，高频数据对经济测度的影响还在于提供了更及时的信息。
高频数据的实时性使得经济测度能够更快速地反映经济的变化。
传统的经济指标数据往往需要一段时间的收集和整理，然后才能发布，这样的延迟可能导致决策者对经济状况的判断滞后。
而高频数据的实时更新能够更及时地提供经济信息，帮助决策者更快速地做出决策。
例如，通过监测交通拥堵指数和移动支付数据，可以及时了解城市的交通状况和消费活动，从而优化城市规划和交通管理。
然而，高频数据的应用也存在一些挑战和限制。
首先，高频数据的采集和处理需要更高的技术和成本投入。
相比传统的经济指标数据，高频数据的采集和处理需要更先进的数据采集设备和数据分析技术，这对于一些资源有限的地区和机构来说可能是一个挑战。
其次，高频数据的应用需要保护个人隐私和数据安全。
空管甚高频频率信号使用不佳问题排查分析
空管甚高频频率信号使用不佳问题排查分析一、问题描述在航空领域，甚高频（Very High Frequency，VHF）频率信号是一种非常重要的通信手段，特别是在空中交通管制（Air Traffic Control，ATC）中扮演着至关重要的角色。
有时候会出现甚高频频率信号使用不佳的问题，这会对飞行安全和航空管制工作造成一定的影响。
需要对这一问题进行深入的排查分析，找出问题根源并解决。
二、可能的问题原因1. 天气影响：恶劣的天气条件可能会干扰甚高频频率信号的传输，导致信号质量下降或者无法正常通信。
2. 设备故障：ATC地面站和飞机上的甚高频设备可能出现故障，造成信号使用不佳的问题。
3. 频道拥堵：在繁忙的航空交通区域，甚高频频率信号可能会受到频道拥堵的影响，导致通信质量下降。
4. 人为操作失误：操作人员在使用甚高频频率信号时可能出现操作失误，例如选择错误的频道或者使用不当的通信方式。
5. 地理位置影响：某些地理位置可能存在无线电信号覆盖不良的问题，导致甚高频频率信号使用不佳。
三、排查分析方法针对甚高频频率信号使用不佳的问题，我们可以采取以下的排查分析方法：1.实地调查：去ATC地面站和机场进行实地调查，了解设备情况、天气情况以及操作人员使用情况。
2.数据分析：收集和分析甚高频频率信号的传输数据，包括信号强度、频道拥堵情况等，以便找出问题的关键点。
3.模拟测试：通过模拟测试，对甚高频设备进行性能测试，以发现设备故障和性能问题。
4.人员培训：对使用甚高频频率信号的操作人员进行培训和指导，提高其技能和意识。
5.覆盖分析：对航空交通区域的无线电信号覆盖情况进行分析，找出覆盖不良的地理位置。
四、解决方案2.针对设备故障：对ATC地面站和飞机上的甚高频设备进行定期维护和检查，确保设备运行良好。
3.针对频道拥堵：可以采取优化空中交通流程、增加甚高频频率通信频道数目等方式，以减少频道拥堵的影响。
五、结论甚高频频率信号使用不佳的问题是一个复杂的系统工程问题，需要综合考虑设备、天气、频道拥堵、人为因素等多方面因素。
统计学在金融市场中的高频数据分析方法
统计学在金融市场中的高频数据分析方法在金融市场中，高频数据分析是一项关键的任务。
通过对高频数据的分析，可以帮助投资者和交易员更好地理解市场的变化和趋势，并作出准确的投资决策。
统计学是一种强大的工具，可以用于分析金融市场中的高频数据。
本文将介绍一些统计学在金融市场中的高频数据分析方法。
一、高频数据介绍高频数据是指在很短的时间内采集的数据，通常以秒为单位。
这些数据包括股票、期货、外汇等金融市场中的价格、成交量等信息。
相比于低频数据，高频数据更加精细和敏感，可以更好地反映市场的瞬时波动。
二、统计学在高频数据分析中的应用1. 时间序列分析时间序列分析是统计学中的一个重要方法，在高频数据分析中也得到了广泛的应用。
通过对时间序列数据进行建模和预测，可以揭示出市场的周期性、趋势性以及季节性等特征，为投资者提供决策依据。
常用的时间序列分析方法包括ARMA模型、ARIMA模型等。
2. 波动性分析波动性是金融市场中的一个重要指标，可以帮助投资者评估资产的风险水平。
在高频数据分析中，可以使用统计学方法对波动性进行测量和分析。
常见的波动性测量方法包括历史波动率、隐含波动率等。
3. 高频数据处理由于高频数据的精细性，往往会出现数据问题，如缺失数据、异常数据等。
统计学提供了一些方法来处理这些问题，例如插值法、滤波法等。
通过对高频数据进行处理，可以提高数据的准确性和可靠性。
4. 事件研究事件研究是一种常用的方法，用于研究特定事件对金融市场的影响。
在高频数据分析中，可以使用事件研究方法来分析特定事件对市场的影响程度和持续时间。
通过事件研究，可以帮助投资者更好地把握市场的变化和机会。
5. 机器学习算法机器学习是一种利用统计学习方法来构建模型和预测的技术。
在高频数据分析中，可以使用机器学习算法来挖掘数据中的模式和规律。
常见的机器学习算法包括支持向量机、随机森林等。
通过机器学习算法的应用，可以提高对高频数据的理解和预测能力。
三、案例分析为了更好地说明统计学在金融市场中的高频数据分析方法，我们以股票市场为例进行案例分析。
高频交易系统中的问题排查与优化方法
高频交易系统中的问题排查与优化方法高频交易系统是当前金融市场中广泛使用的交易策略之一，也是投资者追求利润最大化的重要手段之一。
然而，高频交易系统在运行过程中常常会遇到一些问题，如交易延迟、系统崩溃、高频交易量下降等，这些问题严重影响系统的稳定性和盈利能力。
因此，问题排查与优化方法成为了高频交易系统运维中的关键环节。
首先，为了解决高频交易系统的问题，我们需要进行有效的问题排查。
在排查问题时，可以按照以下步骤进行。
第一步，收集数据。
收集有关高频交易系统的各种数据，包括系统日志、交易记录、网络延迟等。
对于系统日志，可以通过合适的监控工具进行实时监控，并保存到数据库中。
同时，可以利用网络延迟检测工具对交易的网络延迟进行监测与记录。
第二步，分析数据。
对收集到的数据进行统计分析，找出存在异常的数据，并进行详细的原因分析。
例如，通过对系统日志的分析，可以找出是否存在系统性能下降、交易量异常等问题；通过对交易记录的分析，可以确定交易延迟是否达到了预定的要求；通过对网络延迟的分析，可以了解网络稳定性和延迟是否对交易产生了影响等。
第三步，定位问题根源。
在分析数据的基础上，结合系统架构和交易流程，确定问题的根源。
可能的问题原因包括硬件故障、软件bug、网络故障等。
通过对系统组件的逐个排查，逐步缩小问题范围，最终确定问题的源头。
第四步，解决问题。
根据问题的根源，采取相应的措施解决问题。
对于硬件故障，可以进行组件更换或修复；对于软件bug，可以通过升级软件版本或修复软件代码；对于网络故障，可以采取网络优化措施或更换网络设备等。
通过以上的问题排查步骤，我们可以有效地解决高频交易系统中出现的各类问题。
但准确排查问题只是第一步，优化系统的稳定性和盈利能力同样重要。
在优化高频交易系统时，我们可以从以下方面入手。
首先，优化交易策略。
根据实际情况对交易策略进行优化，例如调整交易频率、优化交易算法、完善风险控制等。
通过持续的监测和分析交易结果，不断改进交易策略，提高系统的盈利能力。
基于高频数据的统计套利实证研究
基于高频数据的统计套利实证研究高频数据是指在非常短的时间间隔内（如毫秒或秒级别）进行采集和记录的数据。
在金融市场中，高频数据包括股票价格、成交量、委托量等信息。
由于高频数据的采集方式和时间间隔较短，可以提供更详细和准确的市场情报，因此在投资和交易中得到了广泛的应用。
统计套利是一种利用统计学和数学模型寻找市场投资机会的交易策略。
在金融市场中，统计套利可以通过分析市场中的价格关系、波动率、相关性等因素，寻找出市场中的非无风险利润机会，并通过相应的交易策略进行利润实现。
基于高频数据的统计套利可以通过分析高频数据的特点和规律，寻找市场中的套利机会。
具体而言，可以通过以下步骤进行：需要对高频数据进行预处理和清洗。
高频数据常常受到市场噪音和异常行为的影响，因此需要进行数据过滤和异常值处理，以提高数据质量和准确性。
需要对高频数据进行特征抽取和研究。
可以通过统计分析和数据挖掘方法，提取高频数据中的重要特征，并分析其在市场中的统计规律和关系。
然后，可以运用统计模型和机器学习算法，对高频数据进行建模和预测。
可以使用回归模型、时间序列模型和机器学习模型等方法，对高频数据的价格、波动率等指标进行预测，以寻找市场中的价格异常和套利机会。
可以根据高频数据的分析和预测结果，制定相应的交易策略并进行实施。
可以使用交易算法和交易执行系统，进行高频交易和套利操作，以实现非无风险利润。
基于高频数据的统计套利实证研究可以从多个角度进行。
可以通过实证分析高频数据在市场中的行为和规律，如价格的波动、成交量的分布等，以揭示市场的内在规律和机制。
可以通过实证研究不同的套利策略在实际交易中的表现和效果，以评估统计套利的可行性和可靠性。
基于高频数据的统计套利也面临一些挑战和问题。
高频数据的采集和处理需要高度精确和准确，对数据质量和处理方法有较高的要求。
高频数据的价格波动较大，需要具备良好的风险控制和交易执行能力。
高频数据的分析需要使用复杂的统计模型和算法，对研究人员的技术和理论素养提出了要求。
移动通信网中高频数据用户的行为研究
Ｖ ｏ１．４２ Ｎ Ｏ．４
· 移 动 互 联 与 通 信 技 术 ·
计 算 机 工 程
Ｃｏｍ ｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
文章编号：１０００Байду номын сангаас３４２８（２０１６）０４－００８８．０６ 文献标识码 ：Ａ
２０１６年 ４月
Ａｐｒｉｌ ２０１６
中图分类号：ＴＰ３９３．０８
ｐｅｒｉｏｄｉｃｉｔｙ
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００—３４２８．２０１６．０４．０１７
１ 概 述
随着 人 们 对 无线 接 入 需 求 的增 大 ，移 动 通 信 网 已成 为 人 们 访 问 Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的 重 要 途 径 之 一 ，导 致 移 动 通 信 网的数 据 流 量 呈 现迅 猛 的增 长 趋 势 ，网 络 中 ＩＰ流量 从 数 量 和 比重 上 均 呈 现较 快 的增 长 。然 而 ， 到 目前 为 止 ，移 动 通 信 网依 然 存 在 很 多 基 础 设 施 上 的局 限性 以及 设 计 理 念 上 的 漏 洞 ，如 有 限 的 带 宽 、 高信 令 开 销 以及 复 杂 的控制 机 制 ，这 些 都 是 影 响 移 动通 信 网络 正 常运 营 的致命 弊 端 ，都 可 能 成 为 其 正 常运 营 的 致 命 缺 陷 。 。 例 如 ，因 为 一 款 免 费 Ａｎｄｒｏｉｄ语音 通 话 应 用频 繁 向核 心 网络 设 备 发 送 控 制层 面 的信 令 消 息 ，致 使 日本 运 营 商 ＮＴＴ ＤｏＣｏＭｏ
中 文 引 用格 式 ：裴 文 刚 ，李 景 涛 ．移 动 通 信 网 中高 频 数 据 用 户 的 行 为 研 究 ［Ｊ］．计 算 机 工 程 ，２０１６，４２（４）：８８—９３，１００． 英 文 引 用格 式 ：Ｐｅｉ Ｗ ｅｎｇａｎｇ，Ｌｉ Ｊｉｎｇｔａｏ．Ｂｅｈａｖｉｏｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｈｉｇｈ—ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｄａｔａ Ｕｓｅｒ ｉｎ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１６，４２（４）：８８－９３，１００．
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第30卷第3期财经研究Vol130No13 2004年3月Journal of Finance and Economics Mar12004 金融高频数据分析的现状与问题研究常 宁1,徐国祥2(11上海财经大学统计学系,上海200433;21上海财经大学应用统计研究中心,上海200433) 摘 要:近年来,在西方国家对金融高频数据的分析已成为实业界和学术界的热点问题和难点问题。
本文讨论了金融高频数据的概念和特征,分析了对高频数据分析的基本动因,阐述了金融高频数据分析已涉及的主要领域,探讨了金融高频数据分析中遇到的问题。
最后,还对金融高频数据分析的发展趋势作出了展望并探讨了我国在这一领域应用研究的重点。
关键词:金融市场;证券市场;金融高频数据分析;市场微观结构 中图分类号:F830191 文献标识码:A 文章编号:100129952(2004)03-0031-09一、金融高频数据及其特征分析 11什么是金融高频数据 近年来,计算工具与计算方法的发展,极大地降低了数据记录和存储的成本,使得对大规模数据库的分析成为可能。
所以,许多科学领域的数据都开始以越来越精细的时间刻度来收集,这样的数据被称为高频数据(highνfre2 quency data)。
金融市场中,逐笔交易数据(transactionνbyνtransaction da2 ta)或逐秒记录数据(tickνbyνtick data)就是高频数据的例子,值得注意的是这里的时间通常是以“秒”来计量的,具体如N YSE(New Y ork Stock Ex2 change)的交易与报价数据库(Trades and Quotes)所记录的从1992年至今的N YSE、NASDAQ和AM EX(American Exchange)的全部证券的日内交易和报价数据、Berkeley期权数据库所提供的1976年8月至1996年12月的期权交易数据、以及美国外汇交易HFDF93数据库中德国马克-美元的现汇交易报价数据等,都是金融高频数据。
21金融高频数据的主要特征收稿日期:2003212208作者简介:常 宁(1973-),女,陕西西安人,上海财经大学统计学系教师,经济学博士;徐国祥(1960-),男,上海人,上海财经大学应用统计研究中心主任,统计学系教授,博士生导师。
财经研究 2004年第3期 与传统的低频率观测数据(如周数据、月度数据等)相比,按照更短时间间隔所取得的金融高频数据呈现出了一些独有的特征,正是这些特征,诱发了人们对金融高频数据分析的日益浓厚的兴趣。
以N YSE的交易数据为例,金融高频数据主要有四个特征: 一是数据的记录间隔不相等,因为市场上某只股票的交易并不一定以相同的时间间隔发生,这样所观测到的交易价格等变量的时间间隔就不相等; 二是所记录的价格数据是离散变量,如在N YSE中,某项资产的价格变动只以计量单位tick size①的若干倍而发生,这样所记录的逐项交易价格就变成了一个离散取值的变量; 三是数据存在日内周期模式,在正常交易条件下,N YSE的交易量往往在每一天的开盘时间和收盘时间附近较大,而在午饭时间左右较小,形成了一个“U”型的模式,随之而来的,是交易与交易之间的时间间隔在一天内也呈现出了循环模式的特征; 四是多笔交易同时(甚至是以不同的价格)发生,这种现象部分归因于在每天交易量较大的时候,以秒来计量时间都成为一个太长的时间刻度了。
二、金融高频数据分析研究的现状 11金融高频数据分析的基本动因 从金融高频数据产生至今,对金融高频数据的分析一直是金融研究领域中一个倍受瞩目的焦点。
这可以归结为两个原因:一个是由于对金融高频数据本身所具有的特征值的关注。
通常所指的交易数据,除了交易价格外,还包括与交易相连的询价和报价、交易数量、交易之间的时间间隔、相似资产的现价等等,因此,对于金融高频数据的分析,实质上是一个关于“以不同时间间隔观察到的、具有不规则强度、既有离散变量又有连续变量的”复杂多变量问题。
这样如何从总体上来分析金融高频数据、又如何处理具体金融交易中高频数据的特殊性,便成为众多金融领域的从业者和研究者所面临的一个有趣而又富有挑战性的课题。
另一个是因为金融高频数据对理解市场的微观结构来说相当重要。
对金融高频数据的逐步积累和了解,不仅转变了一些陈旧的研究理念,如以前认为短期的价格波动是不相关的噪音并且不值得去搜集,但现在我们知道高频数据中的这种波动恰恰包含着理解市场微观结构的重要信息;而且随着对金融高频数据统计特征认识的深化,也使先前一些关于如金融市场同类性(homo2 geneous)、短期价格波动服从高斯随机游程(gaussian random walk)的古典经济假定受到了质疑。
不难看出,在探寻金融市场微观结构的过程中,需要对基础经济理论、研究方法和计量模型等进行不断地创新和完善,而金融高频数据及其分析的出现则正好为这些转变的实践提供了条件。
常 宁、徐国祥:金融高频数据分析的现状与问题研究 21金融高频数据分析已涉及的主要领域 尽管人们对金融高频数据分析研究的历史并不长,但是目前的发展状况却着实令人鼓舞。
众多学科的研究者对此都表现出了极大的兴趣,分别从各自不同的角度对金融高频数据进行了探索和研究。
已有研究所涉及的内容之广令人无法一一穷尽,所以我们在此以金融高频数据研究的四个主要分支为脉络,有所侧重地阐述一些具有代表性的研究内容。
第一个分支是关于金融高频数据库的研究。
其中Robert Wood是创建研究市场微观机构(金融高频)数据库的先驱。
在他的文章(2000)中,Wood不仅从对金融市场微观结构研究的初衷、对结构数据的基础检验、TAQ数据库的组织形式和特征等角度对金融高频数据库的发展历程做了介绍,而且还讨论了金融高频数据量(如NASDAQ报价数据等)的快速增长趋势以及这种数据量的增长趋势在市场结构研究中的应用问题。
这些内容对于了解金融高频数据库的组织结构、形式和数据特征来说都是非常必要的。
第二个分支是关于金融高频数据分析应用于对市场微观结构分析的研究。
在这个领域中,最初的文献是关于日内(intraνday)收益与波动性时间序列的模式的研究,如Wood(1985)、Harris(1986)、Lockwood,Linn(1990)和McNish(1993)等是最早一批对N YSE高频交易数据进行研究的人,而G ood2 hart、Figliouli(1991)和Guillaume(1994)等人则是最早对外汇市场的高频交易数据进行研究的先驱。
此后,便陆续不断地有许多文章对日内金融市场数据的行为特征作了更深入的研究。
从G oodhart和O’Hara(1997)所做的有关研究文献纵览中可以看出,基于金融高频数据对市场微观结构所作的实证研究主要集中于以下几个方面: (1)对金融市场交易数据观测时间间隔特征的研究; (2)对交易数据如波动性、交易量与价格差额之间交互作用的研究; (3)对价格差额的决定因素的研究; (4)对金融高频数据的波动性及其记忆的研究; (5)对促使价格变动的交易的研究; (6)对收益、报价等交易数据中的自相关性以及收益、报价、交易与交易之间的横向相关关系的研究; (7)对金融高频数据的季节性与非线性特征的研究; (8)对金融市场的技术分析和市场效率的研究; (9)对不同金融市场(如证券市场与衍生证券市场)之间联系的研究等等。
最近几年,关于对市场微观结构的实证研究在深度和广度方面又有了新的进展,其中尤其以对股票市场高频数据的分析最具代表性。
主要有用高频交易数据对不同交易系统(如N YSE的公开喊价系统与NASDAQ的计算机交易系统)在价格发现中的效率进行比较;用高频交易数据对某一个特殊股票财经研究 2004年第3期的报价与询价的动态性进行研究(如Hasbrouk,1999;Zhang,Russell和Tsay, 2001);在一个订单驱动的股票市场(如台湾股票市场)中,高频交易数据被用于研究订单的动态性以及回答“是谁提供了市场的流动性”问题。
此外还有Hol和K oopman(2002)用S&P500的高频数据对股票指数的波动性进行了预测研究;Bollerslev、Zhang(2003)将股票市场的高频交易数据应用于对因素定价模型(factor pricing models)中系统风险因素的计量和建模等一系列的相关研究。
第三个分支是关于金融高频数据分析中所使用的计量模型的研究。
随着金融高频数据的不断增加,如何使用模型来恰当地描述这些数据就成为一个重要的问题。
从计量经济学角度来看,金融高频数据的一个最显著特征是观测值以变动的、随机的时间间隔取得。
该特征隐含着对我们所熟悉的、固定的、等值的时间间隔数据的偏离,也意味着原有的一些深受喜爱的模型,如关于波动性研究的G ARCH(G eneralized Autoregressive Conditional Heterosce Dasticity)模型、SV(Stochastic Volatility)模型等将不再适用。
与以往大多数的理论模型不同②,近来计量模型研究的核心内容是交易间隔(intratrade du2 ration)与交易特征值,如收益、询报价差额、交易量等之间的Granger因果关系。
这些模型可以分为两大类:一类是关于交易间隔的模型,它们认为较长的时间间隔意味着缺少交易活动,也代表着一个没有新信息产生的时期,因此时间间隔行为的动态性中含有关于日内市场活动的有用信息。
基于这种观念, Russell和Engle(1998)使用了与分析波动性的ARCH模型相似的概念,提出了一个ACD(Autoregressive Conditional Duration)模型来描述(交易活跃的)股票交易间隔的发展过程。
随后,Zhang、Russell和Tsay(2001)对ACD模型作了扩展,用于分析金融高频数据中的非线性和结构性间隙问题。
另一类是关于交易间隔对交易价格变化的影响的模型,被研究对象的离散性和研究者对于“无变化”的关注,使得对日内价格变化的建模变得困难了。
Campbell、Lo和Mac K inlay(1997)曾对相关文献中所提及的若干计量模型进行了讨论,其中有两个在选择解释变量方面具有优势的模型值得关注。
一个是Hauseman、Lo和Mac K inlay(1992)使用的规则概率模型(ordered probit model),它将交易的间隔作为一个影响逐秒价格变动概率的回归量,但是这个模型有其他的一些缺陷;第二个是Rydberg、Shephard(1998)和Mac K inlay、Tsay(2000)的分解模型(decomposition model),作为一种替代方法,它将价格的变动分解为价格变动指数、价格运动方向和价格变动幅度(如果有价格变化)三个部分进行研究;这两个模型的主要区别是后者不需要对价格变化幅度作任何划分。