金融高频交易数据的统计特性与市场 预测理论创新

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摘要：金融高频交易数据的统计特性研究正推动金融计量学理论框架革新，其非线性动力学特征对传统假设构成结构性挑战。本研究借助时频解析技术，揭示了高频数据的长记忆性本质，发现微观尺度下赫斯特指数系统性偏离随机游走基准，这种非稳态持续效应与波动率聚类的分形特性共同重塑了市场微观结构认知体系。结合小波变换与谱分解方法，证实价格异动传导机制源于流动性分布的动态演化，莱维跳跃成分的非对称分布规律则动摇了经典扩散模型的解释基础。（剩余4931字）

试读结束

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