高频收益如何及何时可预测? （上）
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摘要
本报告综述了 Yacine Aït-Sahalia 与 Jianqing Fan 等人2022年发表的论文《How and When are High-Frequency Stock Returns Predictable?》，揭示了高频股票收益率和交易持续期在极短时间内的显著、系统和普遍的可预测性。利用机器学习模型（如LASSO和随机森林）构建13个高频预测因子，发现基于成交数据的成交不平衡和历史收益因子最具预测能力，同时数据的时效性对预测准确性至关重要，毫秒级延迟显著降低可预测性。此外，获得未来订单流方向的前瞻性信息，即使带噪声，也能显著提升收益率预测的准确性和稳定性。[page::0][page::2][page::8][page::13][page::14]
