请问异步性是会错误估计相关性（高估低估都有可能），还是只会低估相关性？

嗨，从没放弃的小努力你好：

请问异步性是会错误估计相关性（高估低估都有可能），还是只会低估相关性？

Hello，亲爱的同学！

异步性只会低估相关性。

我们看基础讲义相关描述：

高频数据因为异步性，它们的相关性甚至不存在，相比数据同步。

举个例子来理解：

比如中美两个国家，它的开盘时间和收盘时间都不同。美国股市开盘的时候，我们中国是晚上。

我们中国股市开盘的时候，美国人在睡觉。

所以如果我们使用中国股市的1分钟数据，和美国股市的1分钟数据，来衡量相关性，会发现相关性很低。这就是异步数据distorts 相关性。

但是实际上，这两组数据的相关性并不低。如果我们使用同步数据，例如，使用美国股市的日线数据和中国股市的日线数据，来衡量相关性，会发现两者的相关性很高。

所以是，高频数据带来异步性问题，会低估相关性。

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