基于價(jià)格日內(nèi)跳躍的投資組合研究

劉任斯 鄭 旭

（上海交通大學(xué) 安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200030）

風(fēng)險(xiǎn)和收益一直是股票市場(chǎng)中討論非常多的問題，傳統(tǒng)的股票市場(chǎng)資產(chǎn)價(jià)格模型中，風(fēng)險(xiǎn)的度量和跳躍并未考慮到資產(chǎn)價(jià)格過程中的跳躍行為。在我國(guó)，股票資產(chǎn)價(jià)格過程中的跳躍行為已經(jīng)被中外許多學(xué)者從各種角度證實(shí)了存在，但資產(chǎn)價(jià)格的風(fēng)險(xiǎn)如何被這些跳躍行為所影響，繼而個(gè)股定價(jià)做出何反應(yīng)，在中國(guó)市場(chǎng)卻未有定論。Merton（1976）認(rèn)為，在資產(chǎn)價(jià)格上出現(xiàn)的跳躍，是一種可分散化的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，因此不會(huì)影響資產(chǎn)的預(yù)期收益率。而Yan（2011）提出若加上隨機(jī)貼現(xiàn)因子也服從跳躍擴(kuò)散過程的前提，理論上推導(dǎo)了橫截面上資產(chǎn)預(yù)期超額收益率和跳躍行為的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)如果隨機(jī)貼現(xiàn)因子的跳躍行為和資產(chǎn)價(jià)格的跳躍行為存在相關(guān)關(guān)系，資產(chǎn)價(jià)格的跳躍風(fēng)險(xiǎn)就是不可分散化的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，跳躍行為的出現(xiàn)就容易影響資產(chǎn)的預(yù)期收益率。本文嘗試?yán)霉善钡母哳l數(shù)據(jù)識(shí)別和檢驗(yàn)價(jià)格的日內(nèi)跳躍，建立投資組合，并判斷個(gè)股跳躍風(fēng)險(xiǎn)是否影響其預(yù)期收益率。

1 研究方法及數(shù)據(jù)說明

1.1 日內(nèi)跳躍的識(shí)別方式

結(jié)合多重冪變差和門限冪變差的跳躍檢驗(yàn)方法（BN-S方法）最早由Barndorff-Nielsen＆Shephard（2003）提出，原理上利用多重冪變差來檢測(cè)跳躍，之后Corsi et al．（2010）融合其概念并與 Macini（2009）提出的門限冪變差結(jié)合，提出了多重門限冪變差概念，并發(fā)展出了本方法下的有效估計(jì)量CTBPVt和CTTPVt，本文中用的檢驗(yàn)流程結(jié)合了Andersen（2010）和胡志軍（2013）對(duì)其的改進(jìn)。

1．使用檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量CZt對(duì)第t交易日內(nèi)的價(jià)格跳躍進(jìn)行存在性檢驗(yàn)。如果不存在跳躍，對(duì)第t交易日的檢驗(yàn)完成，并進(jìn)入第3步；如果存在跳躍，那么將該交易日內(nèi)的最大價(jià)格改變量rt，m1＝maxj∈（1，…，m）（rt2，j／?j）對(duì)應(yīng)的時(shí)段確定為跳躍發(fā)生時(shí)段，并以作為絕對(duì)跳躍幅度，以作為相對(duì)跳躍幅度，轉(zhuǎn)到第2步。

其中，rt2，j指的是對(duì)數(shù)價(jià)格收益率的平方，在本文的尺度下，指的是分鐘級(jí)別對(duì)數(shù)價(jià)格收益率的平方；h指的是取樣間隔時(shí)間；M指的是取樣段的數(shù)目，M＝1／h；c?為控制門限的常數(shù)項(xiàng)，在這里一般取3；?j是價(jià)格在時(shí)刻j的時(shí)點(diǎn)方差的真實(shí)值。

在檢驗(yàn)跳躍的發(fā)生時(shí)，需要對(duì)時(shí)點(diǎn)方差?j進(jìn)行估計(jì)。另外，在判定何處發(fā)生跳躍時(shí)，也需要用到時(shí)點(diǎn)方差?j。Mancini＆Reno（2011）給出了一致估計(jì)量，并且證明了它的有效性。本文結(jié)合Macini＆Reno（2011）的證明，給出了一個(gè)門限高斯濾波的時(shí)點(diǎn)方差?j的估計(jì)量V（i）：

其中：I｛…｝為示性函數(shù)；K為核函數(shù)，在本文中選取高斯核函數(shù)進(jìn)行處理；h0為對(duì)應(yīng)的窗寬，此處選擇圖像處理中比較常用的h0＝0.3*（（M-1）*0.5-1）＋0.8作為窗寬。注意到V（i）依賴?i的取值值，這里需要對(duì)此估計(jì)進(jìn)行迭代，初始的?i設(shè)置為inf，計(jì)算出的估計(jì)量V（i）的值傳遞給新的?i，然后進(jìn)行下一次迭代，直到收斂或者到達(dá)特定迭代次數(shù)為止，本文中為3次。

2．把找出來的跳躍點(diǎn)rt，m1用當(dāng)天其他價(jià)格改變量絕對(duì)值的均值替代，利用替代后的日內(nèi)價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行第1步，重新計(jì)算CZt，并嘗試尋找下一個(gè)跳躍點(diǎn)。

3．記錄在第t日的日內(nèi)價(jià)格數(shù)據(jù)中檢測(cè)出的所有跳躍信息，包括出現(xiàn)的時(shí)間和絕對(duì)跳躍幅度和相對(duì)跳躍幅度。

1.2 跳躍信號(hào)的組成和分解

A股市場(chǎng)股票交易日的交易時(shí)段為9：30—11：30，13：00—15：00，總共240分鐘。為了合理區(qū)分各種跳躍的發(fā)生，本文將交易時(shí)間劃分成8段，每段內(nèi)的跳躍單獨(dú)進(jìn)行合成，合成的方式有正向跳躍之和、負(fù)向跳躍之和、跳躍的絕對(duì)值之和、跳躍幅度之和（正負(fù)向跳躍符號(hào)相反），跳躍也分為相對(duì)跳躍和絕對(duì)跳躍兩種。這樣對(duì)于每個(gè)出現(xiàn)跳躍的交易日，會(huì)有8組對(duì)于跳躍不同特征的描述向量，每組向量有8個(gè)因子，分別對(duì)應(yīng)不同時(shí)間段的跳躍信息。

對(duì)于描述同一種特征的特征向量進(jìn)行主成分分析，分解后的主成分代表著一類跳躍模式，并通過分析這些跳躍模式的實(shí)際意義和變化，來探討跳躍信號(hào)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能。

1.3 組合構(gòu)建方法

以日為周期滾動(dòng)調(diào)倉，每天開盤前在給定股票池中，剔除沒有交易量處于停牌狀態(tài)的股票，以及漲跌停板時(shí)間超過總交易時(shí)長(zhǎng)10%的股票。對(duì)符合要求的股票，使用上一個(gè)交易日的日內(nèi)交易數(shù)據(jù)計(jì)算跳躍特征向量，并利用主成分分析，根據(jù)主成分的計(jì)算結(jié)果將股票從低到高排序，并等分為5個(gè)投資組合，在投資組合中以等權(quán)，在當(dāng)天開盤時(shí)按照開盤價(jià)買入，并在當(dāng)天收盤時(shí)賣出，對(duì)當(dāng)天漲停／跌停時(shí)間超過總交易時(shí)間10%的交易日，不產(chǎn)生交易信號(hào)，手續(xù)費(fèi)按單邊萬分之二計(jì)，以等權(quán)的方式計(jì)算組合的收益率。多空組合的收益率用最高組的收益率減最低組的收益率得到。

1.4 樣本數(shù)據(jù)

本文構(gòu)建組合的時(shí)間段是2013—2016年，四年中共計(jì)966個(gè)交易日中的分鐘數(shù)據(jù)，本文所用的數(shù)據(jù)包括2013—2016年，滬深交易所交易的所有A股和指數(shù)的分鐘數(shù)，包括所有股票每分鐘的開盤復(fù)權(quán)價(jià)、收盤復(fù)權(quán)價(jià)和交易量數(shù)據(jù)，以上數(shù)據(jù)來自萬得數(shù)據(jù)庫。另外，用于三因素模型回歸的Fama-French三因素日數(shù)據(jù)，來源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫，所用的三因素?cái)?shù)據(jù)使用流通市值加權(quán)來構(gòu)建，無風(fēng)險(xiǎn)收益率采用央行公布的三月定存基準(zhǔn)利率折算得到。

2 實(shí)證結(jié)果

2.1 不同時(shí)間顆粒度下，A股的已實(shí)現(xiàn)方差對(duì)市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)噪聲的反應(yīng)

當(dāng)處理高頻數(shù)據(jù)時(shí)，需要注意高頻數(shù)據(jù)中的微觀結(jié)構(gòu)噪聲是不是需要研究的對(duì)象，若不是，會(huì)對(duì)研究結(jié)果造成影響。

表1計(jì)算了不同時(shí)間顆粒度下，已實(shí)現(xiàn)方差的變化，以確定比較適合國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的時(shí)間顆粒度。對(duì)于A股主要指數(shù)來說，隨著時(shí)間顆粒度的變粗，已實(shí)現(xiàn)方差逐漸增大，但是當(dāng)時(shí)間顆粒度超過5分鐘后，已實(shí)現(xiàn)方差比較穩(wěn)定，這一規(guī)律在不同的時(shí)間段里仍然比較穩(wěn)健。對(duì)于個(gè)股來說，隨著時(shí)間顆粒度的變粗，已實(shí)現(xiàn)方差逐漸變小，但是當(dāng)時(shí)間顆粒度超過5分鐘之后，已實(shí)現(xiàn)方差比較穩(wěn)定。根據(jù)這個(gè)發(fā)現(xiàn)，本文取樣的顆粒度設(shè)置為5分鐘。

在交易價(jià)格和交易量無限可分且符合標(biāo)準(zhǔn)跳-擴(kuò)散過程的情況下，不管時(shí)間顆粒度是多少，已實(shí)現(xiàn)方差會(huì)收斂于一個(gè)固定的值。但是在現(xiàn)實(shí)世界中，由于受市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)噪聲的影響，過細(xì)的時(shí)間顆粒度會(huì)讓已實(shí)現(xiàn)方差的系統(tǒng)性偏離其真實(shí)值。

2.2 日內(nèi)分時(shí)段跳躍的統(tǒng)計(jì)特征

表2給出了滬深300成分股在2013—2016年識(shí)別出的跳躍的統(tǒng)計(jì)特征。其中，有43．89%的交易日中識(shí)別出了跳躍，在識(shí)別出跳躍的交易日中平均能發(fā)現(xiàn)5．37個(gè)跳躍。絕對(duì)跳躍指的是識(shí)別出來的跳躍幅度，如果是向上的跳躍則為正數(shù)，向下跳躍，則為負(fù)數(shù)。相對(duì)跳躍指的是，絕對(duì)跳躍與發(fā)生跳躍時(shí)的時(shí)點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)差的比值。在所有檢測(cè)出來的價(jià)格跳躍中，正向跳躍次數(shù)偏多，并且在開盤的前半個(gè)小時(shí)內(nèi)，正向跳躍的次數(shù)相對(duì)負(fù)向跳躍尤其多。這可能和部分不承擔(dān)隔夜風(fēng)險(xiǎn)的交易者有關(guān)，可能會(huì)有兩個(gè)機(jī)制導(dǎo)致正向跳躍在開盤的時(shí)候聚集：第一是急于建倉帶來的日內(nèi)價(jià)格跳躍，第二是開盤前的信息引起倉位調(diào)整，導(dǎo)致資金往某些標(biāo)的上聚集，從而引起額外的日內(nèi)價(jià)格跳躍。觀察在同一時(shí)間段內(nèi)的跳躍，會(huì)發(fā)現(xiàn)跳躍具有右偏和尖峰厚尾的特性，通過對(duì)比分位數(shù)會(huì)發(fā)現(xiàn)臨近開盤時(shí)和臨近收盤時(shí)跳躍分布的不同。就絕對(duì)跳躍幅度而言，相對(duì)于臨近收盤時(shí)的跳躍其臨近開盤時(shí)的跳躍，1／4分位數(shù)和3／4分位數(shù)的絕對(duì)距離更短，但卻擁有更大的峰度，這說明其峰度較大的原因主要來自厚尾，而非尖峰，說明開盤時(shí)間段大的價(jià)格跳躍頻繁出現(xiàn)，這是其區(qū)別于其他時(shí)間段的一個(gè)顯著特點(diǎn)。

表1 對(duì)于不同指數(shù)和個(gè)股，不同時(shí)間顆粒度下得到的已實(shí)現(xiàn)方差的分布

表2 日內(nèi)分時(shí)段跳躍的統(tǒng)計(jì)特征

2.3 日內(nèi)分時(shí)段跳躍的主成分分析

跳躍發(fā)生的原因有很多種，可能是交易的聚集，可能是信息的突然到達(dá)。簡(jiǎn)單地將交易日中的跳躍信息不區(qū)分時(shí)間段匯總在一起可能會(huì)隱藏掉極有價(jià)值的信號(hào)，從而給出日內(nèi)跳躍沒有價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力的結(jié)論。更進(jìn)一步，有必要將不同時(shí)間段內(nèi)發(fā)生的跳躍及其屬性分開考慮。

定義以下8種特征：

1．正方向絕對(duì)跳躍：J1

對(duì)于每一只股票，將一個(gè)交易日內(nèi)的數(shù)據(jù)按時(shí)間段分為8等份，對(duì)每等份內(nèi)的正向跳躍求和，將這些和按順序組成此只股票今天的正方向絕對(duì)跳躍向量。

2．負(fù)方向絕對(duì)跳躍：J2

對(duì)于每一只股票，將一個(gè)交易日內(nèi)的數(shù)據(jù)按時(shí)間段分為8等份，對(duì)每等份內(nèi)的負(fù)向跳躍求和，將這些和按順序組成此只股票今天的負(fù)方向絕對(duì)跳躍向量。

3．正方向相對(duì)跳躍：J3

對(duì)于每一只股票，將一個(gè)交易日內(nèi)的數(shù)據(jù)按時(shí)間段分為8等份，對(duì)每等份內(nèi)的正方向相對(duì)跳躍求和，再將這些和按順序組成此只股票今天的正方向相對(duì)跳躍向量。

4．負(fù)方向相對(duì)跳躍：J4

對(duì)于每一只股票，將一個(gè)交易日內(nèi)的數(shù)據(jù)按時(shí)間段分為8等份，對(duì)每等份內(nèi)的負(fù)方向相對(duì)跳躍求和，再將這些和按順序組成此只股票今天的正方向相對(duì)跳躍向量。

5．絕對(duì)跳躍之和：J5

對(duì)于每一只股票，將一個(gè)交易日內(nèi)的數(shù)據(jù)按時(shí)間段分為8等份，對(duì)每等份內(nèi)的絕對(duì)跳躍求和，將這些和按順序組成此只股票今天的絕對(duì)跳躍之和向量。

6．絕對(duì)跳躍的絕對(duì)值求和：J6

對(duì)于每一只股票，將一個(gè)交易日內(nèi)的數(shù)據(jù)按時(shí)間段分為8等份，對(duì)每等份內(nèi)的絕對(duì)跳躍的絕對(duì)值求和，將這些和按順序組成此只股票今天的絕對(duì)跳躍的絕對(duì)值向量。

圖1 對(duì)跳躍的特征向量進(jìn)行主成分分解的結(jié)果：J1～J5

7．相對(duì)跳躍求和 ：J 7

對(duì)于每一只股票，將一個(gè)交易日內(nèi)的數(shù)據(jù)按時(shí)間段分為8等份，對(duì)每等份內(nèi)的相對(duì)跳躍求和，將這些和按順序組成此只股票今天的相對(duì)跳躍向量。

8．相對(duì)跳躍的絕對(duì)值求和 ：J 8

對(duì)于每一只股票，將一個(gè)交易日內(nèi)的數(shù)據(jù)按時(shí)間段分為8等份，對(duì)每等份內(nèi)的相對(duì)跳躍的絕對(duì)值求和，將這些和按順序組成此只股票今天的相對(duì)跳躍向量。

9．等于6產(chǎn)生的信號(hào)-5產(chǎn)生的信號(hào) ：J 9

表示此標(biāo)的在該交易日內(nèi)，相鄰并且相反的絕對(duì)跳躍出現(xiàn)的頻繁程度以及對(duì)日內(nèi)價(jià)格的影響。

10．等于8產(chǎn)生的信號(hào)-7產(chǎn)生的信號(hào)：J 10

表示此標(biāo)的在該交易日內(nèi)，相鄰并且相反的相對(duì)跳躍出現(xiàn)的頻繁程度以及對(duì)日內(nèi)價(jià)格的影響。

圖1中為對(duì)上述定義的跳躍特征變量進(jìn)行主成分分解，Jij表示第i個(gè)特征向量的第j個(gè)主成分，其中的折線圖表示的是Jij主成分的分時(shí)段跳躍組成。就貢獻(xiàn)率來說，一天中主要的跳躍貢獻(xiàn)主要來自開盤和收盤的過程，其中對(duì)于相對(duì)跳躍來說，臨近收盤時(shí)的時(shí)點(diǎn)方差較小，導(dǎo)致收盤時(shí)的跳躍貢獻(xiàn)率比較大。圖中很明顯可以看到，對(duì)于開盤半小時(shí)內(nèi)發(fā)生的跳躍，對(duì)下一日的日內(nèi)價(jià)格走勢(shì)有一定的預(yù)測(cè)作用，開盤跳躍幅度更大的，下一個(gè)交易日內(nèi)更容易走出陽線，這可能是因?yàn)閮r(jià)格跳躍吸引市場(chǎng)注意、短線資金進(jìn)入導(dǎo)致的。就所有交易時(shí)間段來看，在某一交易日正向跳躍的頻率或者強(qiáng)度越大，第二天的收盤價(jià)更容易超過開盤價(jià)。另外，下午出現(xiàn)的正向價(jià)格跳躍在預(yù)測(cè)第二天的持倉日內(nèi)收益時(shí)作用更大，在測(cè)試的數(shù)據(jù)集中，13：30—14：00出現(xiàn)的正向跳躍對(duì)價(jià)格的預(yù)測(cè)能力比較明顯。僅從跳躍帶來的價(jià)格變化來看，上午收盤前半小時(shí)的跳躍對(duì)下一日的日內(nèi)價(jià)格有一定的預(yù)測(cè)能力。

圖2 對(duì)跳躍的特征向量進(jìn)行主成分分解的結(jié)果：J5～J10

2.4 根據(jù)有效跳躍特征分組的各投資組合

表3中根據(jù)上文中的主成分分析，選取了四個(gè)有實(shí)際意義和預(yù)測(cè)效果的特征因子來構(gòu)建等權(quán)的多空組合。這四個(gè)跳躍特征因子主要代表的是盤中（11：00—14：00）的價(jià)格跳躍信息，并囊括了單方向絕對(duì)跳躍、單方向相對(duì)跳躍、跳躍帶來的價(jià)格變化，以及價(jià)格跳躍的劇烈程度等多方面的刻畫。盤中的價(jià)格跳躍，區(qū)別于開盤和收盤時(shí)產(chǎn)生的跳躍，可能有著更多價(jià)格發(fā)現(xiàn)的能力，本文認(rèn)為原因有二：一是交易時(shí)間的限制，剛開盤或臨近收盤時(shí)，交易者會(huì)因?yàn)椴煌枨筮M(jìn)行密集的交易，比如盡早建倉提高資金利用率，或者及時(shí)平倉以規(guī)避隔夜風(fēng)險(xiǎn)；二是信號(hào)權(quán)重的區(qū)別，交易者在參考過去日內(nèi)價(jià)格走勢(shì)的時(shí)候會(huì)更清晰地觀察到盤中的價(jià)格跳躍，并影響當(dāng)日的交易行為。

表3 根據(jù)不同的跳躍特征的等權(quán)多空組合的策略表現(xiàn)

2.5 對(duì)根據(jù)價(jià)格日內(nèi)跳躍特征的多空組合的收益分解

為了了解價(jià)格日內(nèi)跳躍信息多空組合的收益來源，對(duì)各個(gè)多空組合進(jìn)行多因子回歸，表4給出了多元回歸分析的結(jié)果，其中RM、SMB、HML分別為市場(chǎng)因子、市值因子、賬面市值比因子，MOM、TUR是基于Fama、French（2012）構(gòu)建的動(dòng)量因子和換手率因子。從表中可以看出，在各種模型下，截距項(xiàng)顯著為正，并且其系數(shù)在不同的模型中比較穩(wěn)定，說明這些價(jià)格跳躍多空組合的收益不能很好地被這些因子解釋，其收益主要來源于股票日內(nèi)價(jià)格信息，因此可以很好地和其他因子結(jié)合，從而在多因子模型中產(chǎn)生更好的效果。SMB的系數(shù)為負(fù)，且在三因子模型中比較顯著，在TUR加入模型之后，SMB系數(shù)的顯著性被削弱。這可能是因?yàn)槭兄挡煌瑫r(shí)，不同股票上的交易對(duì)股票價(jià)格的影響不一樣。換手率也是對(duì)交易相對(duì)于市值強(qiáng)度的刻畫，加入模型后，其作用和SMB有覆蓋，因此削弱了SMB系數(shù)的顯著性。

表4 實(shí)現(xiàn)特質(zhì)波動(dòng)率多空組合月收益率的回歸分析

images/BZ_54_238_2600_2246_2650.png截距項(xiàng) 0．0004* 0．0004 0．0004* 0．0003 截距項(xiàng) 0．0005* 0．0004* 0．0005* 0．0004*（2．156） （1．769） （2．158） （1．730） （2．311） （2．009） （2．307） （2．019）RM 0．0105 0．0197 0．0108 0．0216 RM -0．0132 -0．0059 -0．0137 -0．0065（0．911） （1．589） （0．942） （1．721） （-1．098） （-0．454） （-1．133） （-0．496）SMB -0．0401 -0．0099 -0．0410 -0．0079 SMB -0．0347 -0．0109 -0．0336 -0．0116（-1．461） （-0．315） （-1．491） （-0．248） （-1．206） （-0．331） （-1．166） （-0．351）H ML -0．0022 0．0008 -0．0064 -0．0067 H ML -0．0140 -0．0116 -0．0090 -0．0092（-0．057） （0．020） （-0．160） （-0．167） （-0．340） （-0．282） （-0．215） （-0．219）TUR 0．0432 0．0486*TUR 0．0340 0．0322（1．944） （2．13） （1．459） （1．346）MOM -0．0099 -0．0188 MOM 0．0121 0．0061（-0．559） （-1．035） （0．648） （0．322）

3 結(jié)語

在歷史的研究中，價(jià)格跳躍信息在日間價(jià)格發(fā)現(xiàn)中的作用很有限。一方面是因?yàn)樘S的識(shí)別是一個(gè)比較新的問題，更多的研究集中在理論層面如何更有效地識(shí)別跳躍，另一方面是因?yàn)闆]有一個(gè)很好的方法來描述在不同時(shí)段出現(xiàn)的跳躍特征。本文首先對(duì)比A股中不同時(shí)間顆粒度的已實(shí)現(xiàn)方差，根據(jù)精度盡可能高和盡量避免市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)噪聲的原則，選擇5分鐘作為取樣間隔，然后利用結(jié)合多重冪變差和門限冪變差的跳躍檢驗(yàn)方法，對(duì)高頻股票數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。其中，在跳躍檢驗(yàn)中需要的時(shí)點(diǎn)方差估計(jì)通過門限高斯濾波方法迭代得到。在跳躍檢驗(yàn)后，本文首先分段提取跳躍出現(xiàn)的相關(guān)特征，然后利用主成分分析的思路，提取這些特征中的主要指標(biāo)，并利用它們分組構(gòu)建多空組合。

在構(gòu)建多空組合的過程中發(fā)現(xiàn)，正向跳躍相對(duì)于負(fù)向跳躍具有更加顯著的價(jià)格預(yù)測(cè)能力；盤中出現(xiàn)的跳躍相對(duì)于臨近開盤和收盤時(shí)發(fā)生的跳躍，具有更強(qiáng)的價(jià)格預(yù)測(cè)能力。在對(duì)利用日內(nèi)價(jià)格跳躍信息構(gòu)建的多空組合進(jìn)行收益分解時(shí)發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的三因子模型或五因子模型很難解釋日內(nèi)價(jià)格跳躍信息帶來的超額收益。

在股票日間數(shù)據(jù)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能上，相比于傳統(tǒng)的股票財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)或者股票日間價(jià)格的數(shù)據(jù)，股票價(jià)格日內(nèi)數(shù)據(jù)的作用尚未被完全發(fā)掘，根據(jù)其構(gòu)建的多空組合也與市場(chǎng)常用量化投資策略具有較低相關(guān)度，這在股票多因子策略被挖掘的相對(duì)飽和的現(xiàn)階段，具有更多的優(yōu)勢(shì)和有效性。對(duì)于盤中跳躍發(fā)生的監(jiān)控和及時(shí)反應(yīng)，尤其在尾部風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)，能夠增加市場(chǎng)的有效性。