如何对分笔数据的到达进行建模?

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如何对分笔数据的到达进行建模?

低频数据是按规则的时间段来记录的,而分笔数据则完全不同,其到达的时间间隔是不规则的。一些研究者就相邻报价到达的时间间隔本身是否含有一定信息这一问题进行了探讨。大多数研究者同意,对于禁止卖空的证券而言,交易间的时间间隔确实会携带信息,两笔交易之间等待的时间越短,越有可能是发生了将为市场所知的利好消息,接下来的价格变动就越大。

信息到达的过程常用久期(duration)模型来描述。久期模型用于估计两笔相邻分笔数据间久期的影响因子。这种模型也分别称为报价过程(quote process)和交易过程(trade process)。久期模型还用于度傲预定幅度价格变化之间的时间间隔和事先指定的交易量增长之间的时间间隔。处理固定价格的模型称为价格过程(price process),用于估计固定交易最增过久期变化的模型称为交易量过程( volume process)。

在存在卖空限制的情况下,交易间久期可以预示利好消息的存在;在不允许卖空的证券市场上,交易间久期越短,尚未为公众所知的利好消息出现的概率越高。反之也成立:在限制卖空和流动性正常的市场上,序列交易到达之间的久期越长,越有可能是发生了将为市场所知的利空消息。如果完全没有交易,则表示没有消息。

Easley和0' Hara (1992)进一步指出,由时间间隔分开的交易和彼此之间几乎相连的交易所包含的信息是大不相同的。Easley和0' Hara ( 1992)结论的一个隐含的意思是,整个的价格序列都传递信息,应该在有可能的情况下加以充分利用,这也成了支持高频交易的又一个论据。

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