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本报告的目的是介绍并综述Yacine A？t-Sahalia、Jianqing Fan等人在2022年发表的研究成果。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】他们的论文《How and When are High-Frequency Stock Returns Predictable？》深入探讨了高频股票收益率的可预测性。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）通过应用机器学习算法，文献作者发现，在极短的时间范围内，高频股票收益率和交易持续期展现出显著的、系统的、普遍的可预测性。本报告概述了其研究方法和理论意义，并总结了该论文的核心发现。在后续的报告中，我们将基于这篇文献的基础，对国内期货高频市场进行进一步的实证分析。
核心观点
高频收益率的显著可预测性：与传统的低频分析相比，高频股票收益率在极短的时间段内展现出了显著的可预测性。
成交相比于报价数据的有效性：研究发现，基于成交数据构建的预测因子，如成交不平衡和历史收益因子，对于预测高频收益率具有相对较高的帮助，而基于报价数据构造的因子则相对较弱。
数据时效的重要性：高频交易的成功在很大程度上依赖于交易系统的低延时。文献实证结果表明，即使是毫秒级的数据延迟也可能显著降低收益率的可预测性，从而影响实际交易中的盈亏。
前瞻性信息的价值：模拟分析表明，市场参与者若能获得关于未来订单流方向的前瞻性信息，即使这种信息带有噪声，也能显著提高收益预测的准确性。
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