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Ⅰ wind怎么下5分钟高频数据

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Ⅱ 什么是股票高频交易高频交易好吗

什么是股票高频交易?高频交易好吗?高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，比如，某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”（serverfarms）安置到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。股票高频交易特征：1，高频交易都是由计算机自动完成的程序化交易；2，高频交易的交易量巨大；3，高频交易的持仓时间很短，日内交易次数很多；4，高频交易每笔收益率很低，但是总体收益稳定。

Ⅲ 什么是高频交易高频交易有多快

股票市场在社会上常被称为恐惧和贪婪的指数。在股票市场上，算法已经开始显示不带任何情感地不懈追求决策目标的优势。股票市场的电脑化进程始于电子交易所取代公开叫价。这不仅带来了前所未有的透明度，而且使更广泛的信息获取成为可能。计算机化的下一波浪潮来自于贸易领域的互联网。计算机以民主的方式向全球每一个人提供实时信息，不受任何歧视，并让交易员可以直接下单。计算机取代了系统中的中间人，为最终消费者提供了真实和直接的访问。

现在，计算机正逐渐从股票市场的推动者和促进者转变为决策者。在取代了经纪人的必要性之后，计算机正使传统的投资顾问变得毫无用处。股票市场通常被称为社会中恐惧和贪婪的指标。算法已经开始显示了在股市中没有任何情绪的情况下不断追求决策目标进行投资的优势。人工智能的本质就是用人类智慧包裹着的一个计算机程序。算法是由人类设计的简单规则，用于一遍又一遍地执行任务。缺乏情感和重复执行相同任务的能力是最终的胜利。

计算机正从股票市场上单纯的推动者和推动者转变为决策者。计算机正让传统的投资顾问变得毫无用处。算法可以执行的许多日常任务，并协助做出决策。如今的算法可以阅读财务报告，在互联网上搜索任何相关信息，分析社交媒体上的任何迹象，并做出公正的决定。这个交易的分支叫做算法交易。由于算法是由人类智能驱动的，它们有规律地进化。就像在交易大厅里，许多经纪商为了达到合适的价格而相互竞争一样，如今许多算法也在相互竞争。

高频交易(High Frequency Trading, HFT)是算法交易(Algorithmic Trading)的一个分支，在算法交易中，买卖决策非常迅速。高频交易对买卖双方的有效匹配起着至关重要的作用。在高频交易中，每隔几秒钟只有少量的交易，高频交易的利润通常非常小，因为仓位很快被平仓，而且仓位只保留几秒钟。算法使交易发生的次数最大化。例如，在一个高频算法中，一只股票的交易量可以达到交易量的10%，并且可以执行数千笔交易。高频交易运行在统计模型上，赢的几率通常大于输的几率。高频交易本质上是风险较低的，因为小的仓位和相对非常短的开放时间。

你眨一下眼镜需要300到400毫秒的时间。就在这一眨眼的功夫，几个订单就可能在你眼皮底下完成。

当有人下订单买入或卖出股票时，交易台会处理该订单并将其发送到不同的市场以完成该订单。这些订单是必须从一个点到另一个点的信息。由于市场的实际距离各不相同，因此某些市场可能会在几毫秒内看到订单。

举个例子，现在有人在芝加哥市场上以低于1美分的价格出售股票。在芝加哥市场购买该股票，然后立即在纽约出售它，可以为那些先做这件事的人带来快速的利润。

如果小张可以在每秒中交易10000次，每个交易盈利0.0001美元。那就相当于每秒小张就赚了1美元，每分钟60美元，仅需一小时就可获得3600美元。

由于高频交易可以在不到一毫秒的时间内完成，如果你能在别人面前看到这个订单，那么你就可以在别人反应过来之前比别人少花1美分买到这单，并且卖掉。这样的操作基本上是100%能盈利的。换句话说，如果能将传输信息所需的时间减少毫秒，就有可能会带来数百万的利润。

其中一条最重要的一条金融信息传输路线是从芝加哥到纽约。我们将用这个来作为讨论的案例，也将解释为什么近几年有数亿美元的投资用来减少信息在两个金融中心之间信息来回移动所需的时间。

150多年来，买卖的订单都通过铜缆传输，铜缆一般都沿着铁路线，因此蜿蜒曲折。消息从芝加哥到纽约来回传输2000英里需要0.25秒。当光纤电缆最终在20世纪80年代出现时，信息可以通过光而不是电来传播，当然，这种信息要快得多。我们现在大部分信息都是通过光缆传播的。通过光束，芝加哥到纽约的往返路径只需要14.5毫秒。与铜缆相比，这是非常大的进步。

但是，如果我们要让这条道路更短，并摆脱所有的光缆线路的上曲折线路带来的时间上的浪费呢？

纽约到芝加哥之间的直线距离是720英里。当然，这是不可能的，因为为了做到这一点，你必须穿过其他人的财产和湖泊。但是差不多五年前，一家名为Spread Networks LLC的公司花费了大约3亿美元，为了节省从纽约到芝加哥的线路中的175英里（约281千米），使总往返时间从14.5毫秒减少到13.1毫秒。

想象一下，花费3亿美元只是为了减少1.4毫秒。

很明显，每毫秒都很重要，所以公司开始寻找更快地发送信息的方式也就不足为奇了。但是什么比通过光缆的光速更快？事实证明，玻璃光纤的光速比通过空气的光速要慢得多。

光是一种电磁波，可以在真空中以每秒300000公里的速度行进，并且几乎可以快速通过空气。然而，即使是最清晰的玻璃，光也只能以每秒20万公里的速度行进。简单来说，光纤需要1.5纳秒（0.0000015毫秒）才能通过一英尺光纤，但只需1纳秒（0.000001毫秒）即可在空气中移动一英尺。

根据这个知识，各个公司开始向微波发射器投入数百万美元，在金融市场数据中心之间建立微波链。这些微波发射器意味着从纽约到芝加哥的往返现在可以减少到8.5毫秒。

但即使这还不够。

现在有几家公司开始使用毫米波，这种波提供更短的波长，并且可以传输比标准微波传输更多的信息。相比之下，近五年前花费3亿美元的光纤网络可能不再适用于高频交易。

如今，公司仍在努力创造减少两大金融中心之间每一毫秒的可能性。根据光速，纽约和芝加哥之间发送信息的理论限制为7.96毫秒。让我们看看谁先到达那里。

2014年3月，作者迈克尔·刘易斯(Michael Lewis)出版了一本名为《闪电男孩》(Flash Boys)的书，书中谈到高频交易公司对市场的负面影响。加拿大金融服务业高管布拉德•胜山(Brad Katsuyama)积极宣传这本书的意识形态。这本书只强调了一种观点，而故意忽略了另一种。

就像硬币的两面一样，高频交易的争论也有两面。一方面是迈克尔•刘易斯(Michael Lewis)和布拉德•胜山(Brad Katsuyama)所展示的高频交易的“魔鬼”的一面，另一方面是推动市场走向繁荣和流动性的高频交易的“天使”的一面。迈克尔•刘易斯本人也承认，高频交易为市场提供了更多流动性，降低了交易费用，并导致市场趋紧和范围扩大。

Ⅳ 请问什么是高频数据

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”。

Ⅳ 什么是波动率指数

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摘要

在学术界和金融界，分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。它是每日风险监控和预测的基础，也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高频数据，高频时代采用了最先进的技术，用于清洗和匹配交易和报价，以及基于高收益的流动性的计算和预测。

高频数据的处理

在本节中，我们讨论高频金融数据处理中两个非常常见的步骤：（i）清理和（ii）数据聚合。

> dim(dataraw);[1] 48484 7> tdata$report;initial number no zero prices select exchange48484 48479 20795sales condition merge same timestamp20135 9105> dim(afterfirstclean)[1] 9105 7

高频数据的汇总

通常不会在等间隔的时间点记录价格，而许多实际波动率衡量方法都依赖等实际间隔的收益。有几种方法可以将这些异步和/或不规则记录的序列同步为等距时间数据。
最受欢迎的方法是按照时间汇总，它通过获取每个网格点之前的最后价格来将价格强制为等距网格。

> # 加载样本价格数据> data("sample");> # 聚合到5分钟的采样频率：> head(tsagg5min);PRICE2008-01-04 09:35:00 193.9202008-01-04 09:40:00 194.6302008-01-04 09:45:00 193.5202008-01-04 09:50:00 192.8502008-01-04 09:55:00 190.7952008-01-04 10:00:00 190.420> # 聚合到30秒的频率：> tail(tsagg30sec);PRICE2008-01-04 15:57:30 191.7902008-01-04 15:58:00 191.7402008-01-04 15:58:30 191.7602008-01-04 15:59:00 191.4702008-01-04 15:59:30 191.8252008-01-04 16:00:00 191.670

在上面的示例中，价格被强制设置为5分钟和30秒的等距时间网格。此外，aggregates函数内置于所有已实现的度量中，可以通过设置参数align.by和align.period来调用该函数。在这种情况下，首先将价格强制等间隔的常规时间网格，然后根据这些常规时间段内执行观察值的收益率来计算实际度量。这样做的优点是，用户可以将原始价格序列输入到实际度量中，而不必担心价格序列的异步性或不规则性。

带有时间和波动率计算的价格示例：

> #我们假设stock1和stock2包含虚拟股票的价格数据：> #汇总到一分钟：> Price_1min = cbind(aggregatePrice(stock1),aggregatePrice(stock2));> #刷新时间聚合：refreshTime(list(stock1,stock2));> #计算跳跃鲁棒的波动性指标> #基于同步数据rBPCov(Price_1min,makeReturns=TRUE);> #计算跳跃和噪声鲁棒的波动性度量> #基于异步数据：

实际波动性度量

高频数据的可用性使研究人员能够根据日内收益的平方来估计实际波动性（Andersen等，2003）。实际上，单变量波动率估计的主要挑战是应对（i）价格的上涨和（ii）微观结构噪声。因此多变量波动率估计也引起了人们的注意。高频软件包实施了许多新近提出的实际波动率方法。

下面的示例代码说明了日内周期的估计：

> #计算并绘制日内周期> head(out); returns vol dailyvol periodicvol2005-03-04 09:35:00 -0.0010966963 0.004081072 0.001896816 2.1515392005-03-04 09:40:00 -0.0005614217 0.003695715 0.001896816 1.9483792005-03-04 09:45:00 -0.0026443880 0.003417950 0.001896816 1.801941

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