【摘 要】
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本文将股票日内高频价格序列分解为价格上涨事件和价格下跌事件,采用价格强度模型刻画股票价格的动态特征,并捕捉日内微观尺度下交易量对股票价格的影响.研究结果表明,交易量
【机 构】
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中国科学院大学经济与管理学院; 中国科学院数学与系统科学研究院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(71671183)~~
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本文将股票日内高频价格序列分解为价格上涨事件和价格下跌事件,采用价格强度模型刻画股票价格的动态特征,并捕捉日内微观尺度下交易量对股票价格的影响.研究结果表明,交易量对价格起助涨助跌的顺势推动作用:上涨后放量有助于进一步提高股票价格,下跌后放量则进一步压低股票价格.此外,交易量的影响具有不对称性,上涨时的助涨效应较下跌时的助跌效应更为明显.基于价格强度模型设计的高频交易策略可以获得显著的超额收益,表明A股市场仍然不是弱式有效市场.相比于纯价格数据,交易量数据具有预测价格的额外信息.本文为高频价格动态研究提供了新的建模分析框架,同时为日内量价关系和市场有效性问题提供了新的证据.
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