你们指导老师的观点有问题。高频数据本身就不是看联动性用的，如果用高频数据看联动性也不是用全程数据，而是联动的时点。这个需要做的太精确，也比较难做。如果只是看普通的观点性联动，现在文华财经的最短K线能看到15秒的，做这类研究和高频数据基本在结论上不会出现差异。这个上面研究毫秒级的数据没有任何意义，实在要研究，研究分钟级的个人认为绰绰有余。最后建议你们指导老师搞研究之前先去炒炒股，净搞些没有实际用途的研究浪费国家资源

这就得看你想要检验或观察的时间长短，如果是检验短期（1年以内）的变化，建议使用的数据频率越高越好；如果是检验中长期的变化，使用日度数据和周度数据就可以了，时间序列数据并非越多越好，根据自己观察的实际需要选择合适的数据频率和样本大小。但是，做时间序列分析的数据观察样本至少要大于100个。

最常见的，个人认为用日度数据做VECM model即可，主要涉及滞后期以及对滤波的分析，后续要做包括脉冲响应、方差分解等，随便一本时间序列教科书上就可以找到，做价格发现可以考虑IS和CS指标，参考哈斯布鲁克（1995）冈萨洛（1995）

我觉得取决于数据量，两个都分析一下，结果比较。

沪港通有微盘处理，对接港股指数，吸引外资注入A股市场，市场联动性要看最近融资企业来决定

同求同问啊

好弄着

同求啊，谁有相关资料呢

可以尝试根据手头的data把能做的都做了再看看跟我们的理论是否相匹，再解释再求舍…

我觉得窗口就有问题，发生日前后5-30天我们会认为是消息释放期和学习期，我觉得是不是应该选取发生日的前5个月到前2个月，和发生后两个与到后五个月的数据，进行对比。

其实两种数据可以都分析的。如果发现没有太大的联动性，你可以将数据做个延迟，再去看看联动性。如果需要wind的数据，我可以帮你，我们公司有。不过我缺少币。

比较一下相关性

谢谢楼主哦                                    

表示完全不懂

我做的是第2 个

查联动性的话我觉得是用每天的数据。前后两个月我觉得差不多，具体window的长度可以稍加变动测试一下结果是否robust。

用日数据，比较平稳......

沪港通启动前后2个月每一天的数据，做的更细可以用高频数据，