股票高频数据如何处理

㈠ 怎样弄到股市全部的高频数据，到那里下载或者买

你要的是全天的逐笔成交？ 多少天的？

现在大部分软件都能看到1、5、15、30、60等K线，如大智慧、同花顺，也可以下载到本地。

㈡ 你真正理解高频交易的概念吗

“高频交易”是一个挺差劲的名字。按照字面意思，任何能够以较高频率运行交易的系统都可以叫“高频交易系统”。比如说你用VBA写个小程序，连上券商给你的接口，也完全可以按毫秒级运行交易，你也可以说自己开发了一个“高频交易系统”。

不过，按照现在市面上的主流认知，我想大多数人概念里的高频交易系统是这样的：交易指令完全由电脑发送，对市场数据的响应延时在微秒级（VBA退散）。系统由专用的软硬件组成，研发时需要大量计算机专家级的工作（散户随便编个小程序退散）。系统的硬件需要放在离交易所主机很近的位置上，所谓 co-location。并且得到专门的准入许可证，交易指令直接发送至交易所（而不是通过券商中转）。符合这三点的，就可以叫做高频交易系统。

有人说你这三条没有一条在说频率，只能叫低延迟系统不叫高频交易。的确，我再一次深切赞同“高频交易”是一个很差劲的名字。但现在市面上的主流媒体，包括大部分新闻和畅销书在谈到这个话题时，说的就是这种系统，所以我在这里就不纠结字面意思了。

如果对我上面给出的描述仍有疑问，那么事实上还有一个非常官方的定义，来自美国证券交易委员会（SEC）。SEC 也很难给出明确的定义，最终的描述是基于5个特性：

使用超高速的复杂计算机系统下单

使用 co-location 和直连交易所的数据通道

平均每次持仓时间极短

大量发送和取消委托订单

收盘时基本保持平仓（不持仓过夜）

除此之外，存在很多妖魔化高频交易的言论，比如：

超强的盈利能力，仿佛高频交易的机器就跟印钞机似的。

纯粹靠交易挣钱，有着神秘的数学模型和尖端科技，精准的预测市场走势，带着无可比拟的优势在市场上呼风唤雨。

利用速度优势割其他机构类交易者的肉，大家认为这是作弊。

回想一下，有没有人对你高谈阔论高频交易提到这里任何一点？你听完以后有何感想，好生羡慕，心潮澎湃，还是满腔愤恨上天不公？别着急，继续往下看，相信你看完这个回答以后，能够建立起一个正确的概念，下次遇到这种人，直接请他闭嘴。

特别是那些对高频交易有兴趣，还没入门的朋友，希望你们有一个正确的认识。否则，当你历尽千辛万苦，怀着满腔热情加入一家HFT（High FrequencyTrading），以为从此以后你的工作就是对海量数据做高深莫测的数学模型，架起机器冲进市场草割那些无知的低频交易者，白花花的银（da）子（tui）像雪片一样冲进你的口袋，你很可能要失望。

摒除这些错误的观念，这个行业的真正的精髓才能向你展开：偏执的科技至上理念，极其复杂的技术难题，疯狂追求机器极致的性能，以及，高强度的同业竞争。这才是我认为本行业最吸引人的特点，它本身就足够让人着迷了。至于挣钱，建议你把它当作承担压力，努力工作之后的回报，而不是被葵花宝典砸到无意间学得惊世神功，从此纵横股市点石成金，这种神话至少在这个行业是不存在的。

下面来说一说这几条有什么问题。

高频交易的盈利能力很高吗？

但现实很残酷。和任何其他行业一样，赚大钱的的确有，亏钱的也大把存在。我想这个行业特别吸引眼球的原因主要是因为它融合了金融和计算机这两个热门词汇，而且确实是一个高科技行业（相信没几个行业会关心光速在不同介质中的区别），很容易给外人一种神秘感。但如果只盯着金字塔顶端的几家公司而下结论，就好像看了乔丹集锦以后就认为所有打篮球的人都能扣篮一样，是不现实的。

特别需要说明的是，因为高频交易系统对低延迟的敏感性，研发时需要投入大量的人力物力，要高薪聘专业的计算机专家，花钱买昂贵的硬件，租用专门的微波通信线路。但这一切也不能保证你得到一个预想中的“低延迟”系统。整个系统的设计和开发是一个非常复杂的工程。而且交易系统对于准确性和稳定性要求极高，不够精密的话上线后会出现各种问题，根本无法使用。

如此大规模的投入，很多时候换来的是一个残次品系统。

这里有一个深远的问题是，高频交易是一个金融和计算机结合的产业，但同时精通这两者的人才是非常稀少的。

金融人士主导的项目会缺乏对技术的判断能力，IT人士主导又会对需求把握不清。在对性能不敏感的行业这可能不是太大问题，可以按照传统的甲方乙方方式解决，有问题慢慢扯皮。但在这个高竞争行业，没有太多时间可以用来浪费在扯皮上。投产的系统可能慢上几微秒就是废物，而那时往往会发现基本的设计就有问题，根本无力回天。这种超高难度的研发压力，其实才是高回报的来源。

高频交易的策略？

有两种策略，做市（market making）和套利（arbitrage），从性价比来说，做市是更好的选择。

做市是指，在市场上充当流动性供应者，通俗的说就是有任何人想买一个东西（比如股票，期货等），你要保证能卖给他，有任何人想卖一个东西，你要保证从他那买。保证的意思就是如果市场上没有别人出头，做市商就必须出来。隐含的意思就是，做市商是所有人的对手盘。

这里需要仔细想一下，一般情况下，如果你想买一支股票，往往是因为你看好它会升值，而你的对手盘跟你交易，是因为他认为会贬值，你们有一个价值判断上的分歧。那么做市商为什么能豪气干云的出头做所有人的对手盘，是因为他喜爱跟别人唱反调吗？

当然不是。做市商的策略本质上，是认为市场价格在短期内具有波动性，涨上去的价格会落下来，反之亦然。

所以他可以选择承担一定的风险，暂时从你手里把东西买过来，过一段时间价格变得有利时再卖掉。注意这里的风险是真实存在的，没有什么保证价格一定会向着做市商有利的方向变化。时间跨度越大，这种风险也越大。

做市商承担了这种风险，并且买过来的东西需要持有一定时间作为库存，来赚取因为波动性而产生的一点点价差（通常是一分两分）。也有更稳妥一些的做法，是通过其他高相关性的产品做对冲，比如买进一只股票的同时卖出它的期货，这个模型更复杂一些，对算法和性能的要求也更高。这种生意的本质决定了必须要能大量买卖，才能积少成多形成效益。

存在风险就意味着有可能亏钱。所以这就产生了两种不同的做市商。第一种是胆大的土豪，说老子有钱，买人，买设备，全都上最好的，我不信赚不到钱。这种人我们叫它noncontractual market maker，他来做市全凭自己兴趣。

第二种是胆小的，觉得自己没把握一直挣钱，他可能就不敢做了。这时有一个人就不高兴了，他的名字叫交易所。交易所的存在，就是供应交易平台，然后通过对每笔交易收手续费来挣钱。如果没有人交易，显然他赚不到钱。为什么没人交易呢？因为有需求的人可能找不到对手盘，大家对价格的趋势判断是一致的，都在观望。这个情况对交易所很不利，所以他希望引入做市商。做市商一来，就能把门面撑起来（对，在中国，我们有时管这叫托。不同的是做市商的确承担了风险也参与了真金白银的交易，给交易者们营造了一个更友好的交易环境，所以是受到大家认可的）。

大家一看场子里有很多人在交易，就愿意也掺一脚了。交易的人多了，交易所就很开心。所以他会付钱给做市商，可能还减免手续费什么的给点小福利。这样一来，这种做市商即使生意做的不好赔点钱，算上交易所的报酬，还是能盈利。这样的人，我们叫做contractual market maker，就是说他会和交易所签订一个合同，承诺供应多少流动性，交易所也相应的给一些报酬和福利。

注意这种业务里做市商不是很需要预测市场走势的能力，只要能做到不亏钱就可以赚进交易所的酬劳。这个时候关键点来了，就是如何做到不亏钱？一个是按照上面说过的，做好对冲，另一个就是发现形势不利的时候要能及时撤单，这个是最考验低延迟的地方，速度慢就会发生来不及撤单而遭受损失的情况。

所以，根据做市这种行为的特点，和市场上的需求，决定了HFT是最适合做这件事的。这也是为什么我们经常说HFT给市场供应流动性。

套利是指，找到两种强相关性的证券。一个极端的例子是，ETF和组成ETF的那些股票。如果你知道ETF的计算方式，就可以用同样的方式通过那些股票的价格来计算一个ETF的期望价格。有的时候，因为种种原因，你发现这个价格和你在市场上看到的ETF价格不一样，你就知道显然是市场发生了一些混乱，早晚这个价格会变回来。这时你就可以买入（卖出）ETF，卖出（买入）那些股票，坐等价格回归，可以稳赚不赔。

这个策略听起来很美，实际上竞争非常激烈。因为任何人都可以做这件事，参与的人多了，市场就会少犯错误，同时每个人的利润空间也变小了。当你的套利收入不足以支撑HFT的研发维护成本的时候，离关门也就不远了。

所以总结一下起来，做市是比较主流的HFT业务。而正是因为做市商这种和所有人做对收盘的业务模式，使得大部分交易都是通过做市商的参与来完成的，也就不难理解为什么70%的交易都是由HFT（做市商）来完成的了。

高频交易是通过作弊抢其他人的钱吗？首先以上两种业务可以很清楚的看出，没有任何作弊空间。简单的说，HFT的竞争对手一定是另一个HFT。那么HFT有那么多速度优势，跟交易所搅基（co-location），系统延迟搞到微秒级，他一定比其他人更先看到市场数据，为什么不能利用这个作弊？

难道不能这样吗？

回答这个问题，一定要明确的是：所有交易都是在交易所内部完成的。没有人能在别人的交易指令传入交易所之前就探测到。从理论上就根本没有任何作弊的可能（别拿交易所当傻瓜）。HFT的速度优势是指，当交易所完成一笔交易，在通知所有交易者的时候，HFT因为在通信线路的上游，所以会比别人先看到这条交易确认信息。

这个时候他可能会根据自己对这条信息的理解以及业务需求，增加或者撤掉自己的一些单子，但这些都是完全正常的交易操作，不存在任何恶意，并且由于这条信息是发送给所有人的，任何人都会对此做出解读和反应，但只有那些在同一个时间粒度上工作的交易者之间才可能存在竞争，下面再解释这个问题。而对于最初这条交易的发起者来说，因为交易已经完成，所以不存在任何被攻击的可能。

上面说到，HFT的优势，在于他可以第一时间对交易所放出的交易确认信息做出反应。但是这个信息如果没有对手盘就毫无价值。而一个接受信息慢，且反应时间在毫秒级以上的机构用户，怎么可能参与进来做HFT的对手盘呢？这句话可能还是不太容易理解，我举一个夸张的例子：如果你的操作频率以十年为最小单位，买进一支股票以后十年不做任何操作，很显然没有任何人在这10年内可以找你做对手盘，这种情况下所有其他交易者对你来说都是HFT，你却不会担心他们对你有什么影响。

例子虽然夸张，但高频交易和机构用户之间的差距其实就是这么大，他们生活在不同的世界里。他们的业务本来就不冲突，且根本就不是一个层面上的东西。比较HFT和机构用户，就好像比较百米速跑和马拉松运动员的速度一样，毫无意义。

对于机构用户来说，需要理解电子交易市场的规则。有人用那种，看到屏幕上有一个价格，点了鼠标，结果发现成交价不一样，来说明是背后有人捣鬼，这属于脑袋进水的逻辑。特别需要注意的是市价单（market order）本来就是不保证成交价的，指令发给交易所，交易所根据当时的情况，算出是什么价就给你什么价，这没什么好委屈的。如果想要确保价格，请使用限价单（limit order），保证成交价格，但是不保证时间。这两种单是所有人都可以使用的，没有任何不公平可言。人类，应该做电脑的主人，而不要这样。

最后说说HFT可能存在的问题。Flash crash(最近一本描述高频交易公司的畅销书)是真实发生过的，也是最大的隐患。当一个市场上70%的交易都是HFT完成的时候，我们必须要能对高频交易的系统有信心。这就需要HFT的开发流程标准化，接受开发过程的评审，有严格的测试体系。几个技术宅关在小黑屋里鼓捣出来的东西没人敢拍胸脯保证不会死机。而这一点现在看的确是比较差的，需要尽快规范起来。这才是公众需要关注的重点。

㈢ 什么是波动率指数

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19129

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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㈣ 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。

㈤ wind怎么下5分钟高频数据

wind下5分钟高频数据操作方法：
1、5分钟高频数据的下载:系顷颂知统。
2、点盘后数据雀消下载，点5分钟数据。
3、再在5分钟分析数据，前点对钩樱橘。
4、再点开始下载。

㈥ 高频交易是什么意思

高频交易是指像某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某支股票在不同交易所之间的微小价差，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。
高频交易的特点
高频交易的特点主要有岁蔽以下四点，具体如下：
1、高频交易的持仓时间很短，日内交易次数很多；
2、高频交易每笔收益率很低，但是总体收益稳定；
3、高频交易都是由计算机自动完成的程序化交易；
4、高频交易的交易量巨大。
高频交易的优势
高频交易的优势主要涉及一下四点，具体如下：
1、从运营的角度来看，全自动交易方式能够节约人力成本，并且减少因人为的犹豫或者情绪而造成的失误。
2、节约操作成本，并且给社会带来很多好处，如提高市场效率、增加流动性、促进计算机技术创新、稳定市场体系。
3、交易次数更多，而每笔交易的平均盈利较小。
4、对于长期投资组合来说，高频交易策略是一种很好的分散投资工具。
高频交易和量化交易的区别
量化交易指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，它与高频交易的区别主要在于乎握州两者的作用不同，具体如下：
1、高频交易的作用为，这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服皮扮务器群组”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。
2、量化交易的作用为，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

㈦ 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”。