本书从高频数据视角，以已实现波动率为研究的出发点，挖掘我国股票市场“跳跃”“非对称”波动等日内交易信息进而构建HAR-CSJ等模型并与已有的经典HAR族模型进行比较分析，在此基础上进行升级并构建具有时变特征的HARQ族模型，最后结合HARQ的结果并与极值理论相结合构建HARQ-EVT-VaR方法对我国股票市场的价格风险进行预测研究，所得到的研究结果将为我国内地股票市场、我国香港股票市场的投资者及相关监管部门提供重要的政策建议，具有重要的实践价值。

首先，无论是股票市场的投资者还是相关的监管部门，应关注日内股票的交易情况，特别是我国股票市场的“跳跃”“非对称”波动等信息。从本书的实证结果可知，利用高频数据对我国股票市场的波动率进行建模分析，并在此基础上对其未来的波动情况进行预测具有较理想的结果。因此，高频市场的高频交易数据蕴含了市场交易中重要的信息，相关的监管部门不仅对日数据，更应该对高频的交易信息进行管理。而对于投资者而言，同样不能忽视日内高频交易信息的重要性，其将会对未来的市场变化有重要影响。

其次，在对我国股票市场的已实现波动率进行建模过程中，应注重股票市场波动的时变特征。传统模型在对我国股票市场RV建模过程中，假定了回归系数的不变性，这显然与实际情况存在差异，经过本书利用新颖的具有时变特征的HARQ方法的分析结果表明，无论是内地股票市场还是我国香港股票市场，其时变系数均在1％的水平上显著。因此，应改善以往传统RV建模过程中固定参数预测的思路，采用具有刻画时变能力的相关模型进行建模分析。(www.daowen.com)

然后，要留意我国股票市场的极端波动，尤其是内地股票市场价格的剧烈波动。对我国股票市场而言，本书的实证结果显示出存在着极端波动的情况，在HARQ模型的基础上，运用极值理论对其风险的预测具有可靠性，证明了HARQ-EVT方法对我国股票市场拟合的重要效果。因而需要重视极端价格变化所带来的价格风险。我国内地股票市场由于起步较晚，各种制度目前还处于进一步完善之中。加之我国股票沪深市场仍然是以散户投资为主要占比的市场情况，使得我国股票市场更容易产生剧烈波动，这是我国股票市场应重视的问题。对于我国股票市场的价格变动风险的识别和度量，本书的研究结论和相关的度量方法提供了切实可行的借鉴措施。基于高频交易信息对其波动率建模，然后在此基础上进一步结合极值理论对我国股票市场价格风险的预测具有重要优势。因此，参与我国股票市场的投资者应特别注重日内的高频交易信息，并据此对其未来的风险进行预测分析。

最后，要注意内地股票市场和香港股票市场之间的差异。目前，随着“沪港通”和“深港通”的实施，使得我国内地股票市场与我国香港股票市场逐渐互通互联，并将我国股票市场与国际股票市场连为一体。但需要注意的是，内地股票市场与香港股票市场之间还存在着许多差异。就本书的实证结果显示，内地股票市场历史信息对其未来股票市场价格的影响更大，而香港股票市场受到历史信息的影响相对较小。另外，内地股票市场更容易发生极端波动和跳跃的情况。因此，同时参与内地股票市场与香港股票市场的投资者，应注重两者之间的重要差别。特别是对历史信息的利用，需要加以区别谨慎使用。