关于高频策略中微观结构噪音的数学建模争议
最近在回测一个基于限价单队列的短周期策略时，发现传统的高斯白噪声假设完全无法解释盘口跳动产生的定价偏差。特别是当采用二阶矩估计时，残差序列呈现出明显的尖峰厚尾特征。有同行提出用Lévy过程建模，但我觉得这忽略了订单流的时间相关性。尝试过用霍克斯过程耦合泊松跳跃，结果在极端行情下仍然会出现模型失效。更棘手的是，不同交易所的tick规则导致相同的策略参数会产生完全不同的执行路径。
想请教各位：在存在多重市场摩擦的情况下，如何构建一个兼具数学严谨性和实务可行性的噪音滤除框架？特别是对于亚秒级数据，传统频域分析方法似乎已经力不从心。
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