分筆數據包含很多有關市場動態的信息,可是同樣的過程既使得這些數據價值不菲,又會使這些數據遭到扭曲。
Dacorogna等(2001)報道了市場執行指令時序列交易價格在買入報價和賣出報價之間來回反彈的現象,這種現象給估計高頻交易的參數帶來了麻煩。例如,Corsi, Zumbach, Muller和Dacorogna ( 2001 )揭示了買賣價格反彈(bid-ask bounce)會讓波動率估計產生很大的偏差。
他們的計算表明,平均而言,買賣價格反彈會讓分筆數據產生-40%的一階自相關性。Corsi等(2001),還有Voev和Lunde (2007)提出應該在估計之前過濾掉這些買賣嗓聲數據以修正估計偏差。