高频数据包含了更多的市场信息,从高频数据一出现,对高频金融数据的研究,就是金融学的热门研究方向。在该领域,波动率一直是学者们研究的焦点,本文基于沪深300指数的高频数据,分3个时间阶段,股指期货推出前,股指期货推出后,以及近期沪深港通之后的5分钟数据,对已实现波动的多种波动估计量,跳跃检测方法以及预测模型进行研究,主要研究内容如下:一)股指期货推出,沪深港通开通对于国内市场的波动影响。通过分别对比已实现波动率(RV),已实现二次幂变差(RBV),已实现中值波动率(MedRV),已实现最小值波动率(MinRV)四种波动估计量,发现股指期货的推出,在一定程度上降低了市场价格波动,但随着沪深港通的开通,波动情况又有所提升。二)股指期货推出,沪深港通开通对于市场资产价格跳跃的影响,通过分析波动中的连续部分和跳跃部分,利用多种跳跃检验方法,分别验证股指期货推出前后,以及沪深港通推出后的跳跃情况,得出的结论与波动情况相反,股指期货推出使得跳跃发生天数增大,但沪深港通开通又使得跳跃天数降低。三)利用HEAVY模型对三个时间段的收益和波动进行建模,并引入已实现半变差,尝试构建HEAVY-RSV模型,采用已实现正负半变差作为已实现核,天然引入正负收益的杠杆影响,与引入GJR项比较,得出近似的结果,证明引入已实现正负半变差具备了天然传递的正负收益杠杆性质。