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随着金融市场的完善,越来越要求对市场微观结构进行分析,从而解释相关的金融现象,为金融政策的制定提供参考。而高频数据由于其特有的性质能够及时地反映市场的变化情况,对我们研究微观结构很有帮助。本文利用Markov链对高频数据的交易状态进行描述,定义了观测收益并得到了收益序列的一阶负相关性,和其他的研究结果是一致的。同时本文定义了交易之间的时间间隔,发现交易时间之间是没有一阶相关性的。最后我们对IBM数据进行了实证的分析发现对于我们的模型是支持的。