買賣價差的 Corwin-Schultz 估計量

我正在閱讀一篇論文“從每日最高價和最低價估算買賣價差的簡單方法”參見。從每日最高價和最低價估算買賣價差的簡單方法

作者提出了從連續兩天的高價和低價估計買賣差價的方法。

據我所知，這裡有一個重要的假設，即價格遵循幾何布朗運動，因此，兩天內的真實變異數是一天內變異數預期的兩倍。此屬性用於傳播估計。

接下來，假設我有更多的數據，而不僅僅是高價和低價，比如 10 分鐘柱。

如果我在幾天內使用連續兩個 10 分鐘柱的高低價格，它會改善點差估算器嗎？它是否與日常案例的推導相矛盾？

如果您可以訪問日內數據，它們是估算買賣差價的更好方法。如果您在每個 5 分鐘倉$b$ （或任何其他間隔）上有開盤價、最高價、最低價和收盤價：前一個倉的收盤價和本倉的開盤價是連續的。因此$dP(b)=C(b-1)-O(b)$允許定義買賣價差 $$\psi(b):=\min_{b的估計值$\psi(b)$ :, |dP(b)|>0} |dP(b)|.$$

它不是在每天的每個 bin 上都定義的（有時是$dP(b)=0$），但通常你有幾個。您可以對它們進行平均以獲得當日買賣報價的估計值。

當然，您可以添加從 bin 的 High 和 Low 推導出的估計值，但它顯然比這個$\phi$最差。

[根據 Kri 的評論進行編輯]

沒有比較不同方法的學術論文，因為任何有經驗數據的人都可以進行比較。此外，在共同的規律性假設下：

• 對於買賣差價：頻率越高越好（當然，波動性不一樣——因為至少買賣差價反彈，證明了有據可查的“簽名圖”效應——），
• 然而，在高頻下，領帶加權平均價差和交易數量加權買賣價差之間存在差異。平均而言，交易周圍的價差較小。

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/60485