第二章 金融高频数据挖掘的概念与统计特征

美国管理学家Follet (1904) 提出情景法则 (the law of the situation)，即解决管理问题应该根据此时此景 (according to the facts of the situation)，而不是参照权威或理论 (not by reference to any authority or principle)。因为每一个问题都有独特的一面。它提醒我们要时常扪心自问，自己到底在做什么？事情的本质是什么？如一个卖窗帘或百叶窗 (window shade) 的商人应该清楚，他卖的不是遮光布，而是调节光线的设备。再如，性能良好的照相机，有钱购买回去固然好，但可能存在操作障碍或学习成本高昂，而且还有相关保养的成本，或者压根儿无钱购买。在这种情况下，如果目的是以高清晰度捕捉画面，那么照相机只是一个工具，购买一台照相机并不是必要条件，完全可以租一台。为解决如何使用的问题，事实上直接购买照相服务即可。所以，很多时候，我们需要的是一项服务 (services)，而不是一台相机 (goods)。

同理，金融高频数据的本质是什么？有哪些区别于低频数据的特征？是高频率取样加细了取样间隔还是微观行为的记录？高频数据与高频交易何异？金融高频数据的中国经验特征是什么？理论特征有哪些？将金融高频数据单纯地作为时间序列来处理合适吗？本章试图对此做出解答。