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鉴于证券资产价格变化序列中存在非线性、确定性及混沌现象，本文将信号学中基于相空间重构理论下噪音水平的估计思想引入证券市场并构建了相应的估计模型，然后在检验2010年1月4日到2010年12月14日期间沪深300指数为例的高频资产价格变化序列数据的非线性、确定性及混沌特征的基础上估计了其日噪音水平，结果表明沪深300指数期间噪音处于21．55％-65．40％之间，且噪音水平存在右偏及扁平特征，与资产价格走势及市场信息之间可能存在复杂的关系。