高频数据的分析

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1、第30卷第3期2m4年3月Vol30No.3、了2004精细的时间刻度来收集，这样的数据被称为高频魏S(higfrequen—cydata)0财经研究JournalOfFinaneeandEconomics■.蠶瀰瑾与IGI题EH奔常宁I彳余国祥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

2、据分析中遇到的问题。最后,还对金融高频数据分析的发展趙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鏈词: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)O3mO31m9—金融高频数据及其特征分析「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金融市场中，逐笔交易数据(transaction-by-transactiondata)或逐秒记录数据(tick-

3、by-tickdata)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(NewYorkStockExchange)的交易与报价数据库(TradesandQuotes)所记录的从1992年至今的NYSE、NASDAQ和AMEX(AmericanExchange)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。2.金融高频数据的主要特征收穰日期：2m332m8作者

4、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；徐国样（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。财研兜2004耸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NYSE的交易数据为例，金融1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

5、记录的价格数据是离散变量，如在NYSE中,某项资产的价格变动只以计量单位tick血的若干倍而发生，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，NYSE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1•金融高频数据分析的

6、基本动因从金融高频数据产生至今，5（寸金融高频数据的分析一直是金融研究领域中一个倍受目的焦点。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

7、挑战性的课题。另一个是因为金融高频数据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彳导去搜集，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（homo一geneous）.短期价格波宁、国祥：金高频数据分析的现状与问题研究动服从高斯随机游程(gaussianrandomwalk)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

8、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。常融2•金融高频数据分