基于高頻數(shù)據(jù)的建模課件

1、1 高頻數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)特征 非同步交易 買賣價差 持續(xù)期模型主要內(nèi)容21.低頻數(shù)據(jù) 二十世紀(jì)九十年代以前，人們對金融時間序列的研究都是針對日、周、月、季度或者年度數(shù)據(jù)進(jìn)行的，這種金融數(shù)據(jù)在金融計量學(xué)研究領(lǐng)域通常稱為低頻數(shù)據(jù)。2.高頻數(shù)據(jù) 近年來，隨著計算工具和計算方法的發(fā)展，極大地降低了數(shù)據(jù)記錄和存儲的成本，使得對更高頻率的金融數(shù)據(jù)進(jìn)行研究成為可能。在金融市場中，高頻率采集的數(shù)據(jù)可以分為兩類：高頻數(shù)據(jù)（high frequency data）和超高頻數(shù)據(jù)（ultra high frequency data）。 高頻數(shù)據(jù)是指以小時、分鐘或秒為采集頻率的數(shù)據(jù)。高頻數(shù)據(jù)即日內(nèi)數(shù)據(jù)，是指在開盤時間和收盤時

2、間之間進(jìn)行抽樣的交易數(shù)據(jù)，主要是以小時、分鐘、甚至秒為抽樣頻率的、按時間順序排列的時間序列。高頻數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)特征33.超高頻數(shù)據(jù) 超高頻數(shù)據(jù)則是指交易過程中實(shí)時采集的數(shù)據(jù)。高頻數(shù)據(jù)和超高頻數(shù)據(jù)兩者之間的最大區(qū)別是：前者是等時間間隔的，后者的時間間隔是時變的。一般而言，金融市場上的信息是連續(xù)地影響證券市場價格運(yùn)動過程的。數(shù)據(jù)的離散采集必然會造成信息不同程度的缺失。采集數(shù)據(jù)頻率越高，信息丟失越少；反之，信息丟失越多。高頻數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)特征 高頻數(shù)據(jù)的幾個特征： 不等間隔的時間區(qū)間 離散取值的價格（最小變動價位引起的） 日周期或日模式的存在（如開盤與收盤時的交易比較頻繁，而中午時間的交易比較少） 一秒鐘的

3、多重交易（多重交易，甚至是具有不同價格的多重交易同時發(fā)生是可能的，部分由于時間是以秒來測量的，而在大量交易期間，這種時間長度可能還是太長） 非同步交易不同的股票有著不同的交易頻率；即使是同種證券，其交易強(qiáng)度也是不斷變化著，且交易間隔往往不同。這就是所謂的交易的非同步性。非同步交易將會導(dǎo)致：（1）收益之間的一步延遲交叉相關(guān)；（2）組合收益的一步延遲序列相關(guān)；（3）某些情形下 ，單只證券收益序列的負(fù)序列相關(guān)；更復(fù)雜的是，非同步交易也能引起單只證券錯誤的負(fù)序列相關(guān)。 收益的均值、方差與一步延遲自協(xié)方差 買賣價差 做市商以標(biāo)價Pb 購買，以更高的叫價P a賣出（對公眾而言，則相反），價格Pa-Pb稱為買賣價差。這是做市商獲得報酬的主要來源，買賣價差一般比較小。 持續(xù)期模型持續(xù)期模型主要考慮交易之間的時間間隔。較長的持續(xù)期預(yù)示著較少的交易活動。持續(xù)期的動態(tài)行為包含了關(guān)于