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在构建高频交易策略时，市场微观结构噪声对信号质量的影响一直是困扰我们的核心问题。传统的时间序列滤波方法在处理极高频数据时往往表现不佳，特别是当tick级数据存在异步交易和买卖价差跳变时。我们近期尝试使用状态空间模型结合卡尔曼滤波进行噪声分离，但发现在订单簿不平衡时期会出现明显的滞后效应。
想请教各位同行，在实盘环境中如何处理以下问题：
1. 不同流动性状态下噪声特征的时变性
2. 高频因子在盘口冲击下的衰减模式
3. 协方差矩阵在超高频维度下的估计稳定性
我们目前正在测试基于Hawkes过程的联合建模方法，但参数估计的收敛速度仍不理想。期待与大家交流实际工程中的解决方案。 |
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发表于 2025-10-9 10:43:35
