分笔数据包含很多有关市场动态的信息,可是同样的过程既使得这些数据价值不菲,又会使这些数据遭到扭曲。
Dacorogna等(2001)报道了市场执行指令时序列交易价格在买入报价和卖出报价之间来回反弹的现象,这种现象给估计高频交易的参数带来了麻烦。例如,Corsi, Zumbach, Muller和Dacorogna ( 2001 )揭示了买卖价格反弹(bid-ask bounce)会让波动率估计产生很大的偏差。
他们的计算表明,平均而言,买卖价格反弹会让分笔数据产生-40%的一阶自相关性。Corsi等(2001),还有Voev和Lunde (2007)提出应该在估计之前过滤掉这些买卖嗓声数据以修正估计偏差。