金融市场是个有意思的地方，它让买家和卖家聚在一起，相互交流信息，通过交易这些信息融入到价格中去，这个过程就是所谓的价格发现过程，价格发现是市场发挥价格信号功能实现资本资源最优配置的重要环节。如果同一个资产以不同形式，
比如指数成分股股票和股指期货，
在多个市场进行交易，那么价格发现过程还涉及到哪个市场更快更准确地反映信息的问题。
国内外学术文献普遍发现，期货通常比现货更快地反映信息的变化。
我国现有的三个股指期货品种自2010 年推出以来发挥了较好的价格发现功能。然而，股指期货在我国上市交易的时间毕竟不长，市场对其价格发现功能还有一些误解，比如在2015 年股市异常波动期间，指责股指期货的焦点之一就是“期货带着现货指数走”和“期货决定或导致了现货指数的下跌”。这些指责显然曲解了价格发现的本义，但在市场上不明就里的投资者中间有一定的影响力。
值得注意的是，这些指责之所有在一些交易者中间有影响力，是因为它们源自于市场参与者的直接经验。由于交易所技术等原因，目前我国A 股股票指数的行情更新频率约为5 秒，而股指期货市场的行情更新频率为0.5 秒，比指数快了10 倍。这种行情频率上的显著差距足以让敏感的日内交易者产生“当市场下行时指数的下跌紧随股指期货下跌”的强烈感觉。
因此在我国，价格发现这个问题由于上述技术原因变得更复杂了一些，即正常计算的价格发现指标中可能包含两个部分，一部分来自于期货本身对信息的反应比现货更迅速更灵敏，即“真正”的价格发现功能；另一部分则来自于期货的行情更新速度比现货更快，这是技术原因造成的“虚假”的价格发现。显然，如果不小心区分，当研究者使用较高频率数据估算期货价格发现指标的时候，就会出现高估的情况。
那么一个自然而然的问题就是：我国这种期现行情频率不同步现象到底会在多大程度上高估期货的价格发现功能呢？国际上成熟的证券期货市场基本都实现了实时逐笔行情，因此这种期现行情更新频率不同步的现象是中国市场特有的。据我们所知，目前还没有任何学术研究讨论过行情更新频率对期货价格发现的影响。
笔者与博士生赵诚志专门研究了这个问题。我们首先通过一系列蒙特卡洛模拟来说明使用高频数据测算价格发现指标的必要性。当今证券期货市场瞬息万变，随着信息技术的进步，交易速度不断提高，信息融入价格的速度也越来越快，在1分钟里大部分市场信息有可能已经消化殆尽，导致用1分钟频率数据计算的指标难以反映真正的期现价格发现差异。我国证券期货市场虽然在交易速度上与美国同类市场尚有不小差距，但至少应当以秒级数据来估测价格发现指标才是合理的。
然后我们提出“领先时间”这个新的价格发现量化指标。文献中提出的价格发现指标大部分是信息份额指标，这个指标基于计量模型的估计，具有统计意义，但由于太过抽象而没有太大的实际意义。比如测算结果是股指期货的信息份额为 80%，这个只能说明股指期货在价格发现上居于主导地位，但对于交易者而言并没有什么帮助或者意义。交易者更关心的是，股指期货价格里面包含的新的信息含量会领先现货指数多长时间？这个领先时间越长，交易者所能获得的套利空间就越大。
我们定义“领先时间”的方式如下：当期货领先指数时，我们人为地把指数时间序列逐步提前若干秒并计算期货的信息份额指标，通常情况下该指标会逐步减小。当该指标首次低于50%时所需提前的时间即为期货的领先时间。如此我们可以进一步量化期货和指数之间的领先滞后时间，交易者也可以通过这种量化关系设计相应的策略。
数据上，我们采用国泰安CSMAR 高频数据库中的 10 毫秒级别成交数据，
样本区间为 2019 年 1 月至 10 月。由于指数的行情更新频率为 5 秒，市面上没有可以直接获得的 1 秒数据，
我们通过沪深300和中证500成分股数据生成每只成分股的1秒钟数据，然后根据CSMAR数据库的股票指数每日权重数据构建指数的1秒钟数据。
下图为测算出的股指期货信息份额指标。在绝大多数交易日里(超过 98%），股指期货的信息份额高于对应指数，说明股指期货确实发挥了很好的价格发现功能。
从下面这张表中也可以看到，当观察者使用不同频率数据进行测算时，所得到的结论相差是很大的。特别是，如果使用较低频率比如每分钟的数据去测算股指期货的信息份额，该指标降为不到 60%，且在个别指标上甚至低于 50%（表中红色字体部分），这充分说明期货市场反应新信息的速度是很快的，研究者应当使用高频数据测算价格发现。
表7：
不同频率数据下期货IS，CS，ILS的基本统计
Panel A
：期货IS
|
1s
|
5s
|
10s
|
20s
|
30s
|
40s
|
50s
|
60s
|
|
平均值
|
85.17
|
76.25
|
71.35
|
64.3
|
60.58
|
59.05
|
57.8
|
55.78
|
|
标准差
|
12.25
|
20.27
|
20.28
|
18.31
|
15.38
|
14.84
|
14.17
|
11.31
|
|
最大值
|
99.88
|
98.67
|
96.38
|
90.92
|
88.52
|
83.5
|
79.01
|
74.76
|
|
最小值
|
34.9
|
6.34
|
10.7
|
17.11
|
14.72
|
23.11
|
23.38
|
28.17
|
|
极差
|
64.98
|
92.33
|
85.68
|
73.81
|
73.8
|
60.39
|
55.63
|
46.59
|
Panel B
：期货CS
|
1s
|
5s
|
10s
|
20s
|
30s
|
40s
|
50s
|
60s
|
|
平均值
|
64.38
|
58.11
|
57.38
|
57.86
|
58.26
|
58.57
|
59.02
|
59.44
|
|
标准差
|
12.9
|
20.08
|
23.13
|
26.46
|
26.68
|
27.73
|
28.74
|
28.86
|
|
最大值
|
97.53
|
98.87
|
99.91
|
99.69
|
99.6
|
99.06
|
98.74
|
99.64
|
|
最小值
|
27.43
|
5.83
|
3.34
|
2.44
|
0.82
|
1.15
|
0.46
|
0.03
|
|
极差
|
70.1
|
93.04
|
96.57
|
97.25
|
98.78
|
97.91
|
