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高频金融数据即指日内的金融时间序列, 是以小时、分钟或秒为采集频率的、按时间先后顺序排列的金融类数据。相比以日、月、年为频度的低频数据,金融高频数据中提供了除交易价格外,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、相似资产的现价等方面的具有高度持续性的交易信息。应当说,基于金融高频数据进行的数量分析,是关于“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。而在分析连续性影响证券价格变化的金融市场信息,尤其是股指期货等金融衍生品市场交易动态时,基于低频数据的离散模型就必然造成信息的丢失,据此之上建立的策略模型和趋势分析就会缺乏准确性,影响投资判断。此外,在进行金融衍生品套利分析中,如何把握其高波动性、短线交易的特性,依托高频数据建立拟合度更高的现货组合、准确计算套利成本,并监控由于保证金不足造成的流动性风险、把握合适的开仓/平仓时机等方面,高频数据均表现出传统的低频数据完全不能替代的作用。可以说,高频金融数据在现代投资分析中,尤其是金融衍生品市场中的应用,已经远远超出金融市场计量学的理论研究层面,而成为了投资决策体系中不可或缺的“制胜法宝”。
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