微結構雜訊在什麼時間步開始出現？
在網上尋找論文時，我經常會找到專門用於處理微結構雜訊的東西。我花了一些時間試圖理解/實施/測試它們以獲得差異很大的結果。我很想知道這種微結構雜訊在哪個時間步長下真正開始出現。或者相反，在哪個時間步以上我可以開始忽略這些論文。
在實踐中的市場微觀結構 (Lehalle Laruelle Eds)中，市場速度的年表從 70 年代的 2MHz 開始，到 2018 年初的 3.6Ghz 結束。美國證券交易委員會於 2010 年就微觀結構在 2010 年就發生在00年代。這是否意味著任何高於毫秒、秒或分鐘的東西都沒有微結構雜訊？（或者只是監管機構在這個概念上有點慢？）
在避免微結構雜訊的不利影響時，5 分鐘的採樣頻率是一種流行的選擇：
在處理例如。日內波動率估計普遍認為，以 5 分鐘的頻率進行採樣將使微觀結構雜訊引起的偏差保持在最低水平，並且仍然包含高頻數據中固有的附加資訊。
5 分鐘頻率的選擇可以在Hansen, PR 和 Lunde, A. (2006)的文章中觀察到，該文章研究了高頻數據中的市場微觀結構雜訊並分析了其對已實現變異數的影響 ( $ RV_t=\sum_{i=1}^n r_{i,t}^2 $ )*** 根據雜訊的一般規範。他們專門建構了波動率特徵圖——通過在 x 軸上繪製頻率並在 y 軸上繪製實際變異數——並觀察哪個頻率 $ RV_t $ 穩定（見圖1）。在這裡，他們發現微結構雜訊引起的偏差在已實現變異數估計器的 5 分鐘採樣頻率下不存在。
總之，當大多數資產類別以 5 分鐘的頻率進行稀疏採樣時，您可以忽略數據（以及處理此問題的論文）中微觀結構雜訊的影響。
雖然它可能不是您正在處理的日內波動率估計，但您可以將上述作為經驗法則，用於當微觀結構雜訊在數據中變得突出時。
***在存在微結構雜訊的情況下，實現的變異數估計器並不穩健。
不確定我會為任何股票選擇 5 分鐘的規模；這實際上取決於股票的流動性。一些 15 分鐘更好，其他 1 小時或 1:30 小時。
當然，這很容易說明，因為“流動性”沒有很好的定義，甚至可以循環定義：這個時間尺度是你“恢復”流動性的時間尺度。可能正是在這種節奏下，人們應該在這些自然時間間隔內做出戰略性交易決策（即交易安排）並保持戰術性決策（是否跨越買賣價差，在書中等待更遠等）。
在實踐中（套用這本“優秀”書的標題……順便說一下，有第二版），我會實施三個波動率估計器
- 天真的
- German-Klass（使用 OHLC 的多項式公式的最小變異數估計器）
- 微觀結構模型（您可以使用 Rosenbaum 等人的不確定區域模型。或Zhang、Mykland 和 Ait Shalia 的多尺度模型）。
然後你在每隻股票上比較它們，直到你找到一個時間尺度，同時它們給出相似的結果。編寫幾個合理規模的自動掃描並在整個宇宙中執行它並不是很複雜；您最終會得到每個樂器的正確時間刻度。您可以每年更新此資訊（或當股票價格變動時）。我還會監視羅森鮑姆的 $ \eta $ 當刻度變化太大時檢查刻度。