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我国证券市场发展仅短短数十年，基于证券市场微观结构理论的证券市场流动性的研究更是近几年才刚刚起步。与欧美发达国家相比，我国的证券市场在交易机制、市场效率、政府的政策导向以及其他方面都存在很大的差异。因此在进行证券市场流动性研究时，能否直接将国外的研究方法照搬到中国的市场，在应用国外的研究方法时应该做哪些相应的改进，这些都是需要回答的问题。基于以上原因，研究如何利用超高频数据来衡量证券市场的流动性具有重要的理论意义和实践意义。 本文的主要目的就是通过对市场流动性的评价，来为衡量交易制度的合理性提供一个可参考的指标。流动性的本质是在不影响价格或者对价格影响很小的情况下，迅速进行大量交易的能力。最常用的衡量流动性的指标是成交量久期和价格久期，但是这两种方法都有其局限性。在通常的成交量久期分析中，首先要设定一个成交量阈值，当某时段成交量的累计值超过这个阈值的时候，这个时间段便是一个成交量久期，同时这一时点成为下一个久期计算的起始点。成交量的久期越短，说明市场越活跃，市场的流动性越好。但是这种成交量久期的方法没有考虑成交价格的变化。由于流动性的本质是在不影响价格或者对价格影响很小的情况下，迅速进行大量交易的能力，所以如果在成交量很大的情况下，价格的变化也很大，市场波动性增加，这并不能说明市场具有高流动性。价格久期的分析与成交量久期分析方法类似，只不过使用的是价格变量，而没有考虑成交量的因素，因而这两种方法都有失偏颇。 本文用价格波动对成交量久期进行加权，将时间尺度和价格尺度的分析结合起来，希望能够更合理的评价市场的流动性。从而，提供一个衡量交易制度合理性的方法。之后对得到的衡量市场流动性的指标，即经过价格波动调整后的成交量久期进行小波变换和波形重建，得到多尺度的分解波形，并试图研究成交量久期的模式与未来价格的走势是否有一定的相关关系。因此股票的选择采用回溯的方法，即在股票价格不断走高（振荡）的时段，向后回溯20个交易日的分笔价格数据，作为本文的研究对象。在研究中，共选择了10支股票，其中5支价格在分析期间后期价格不断攀升，另外5支在分析期间后期价格上下振荡。 其次，对主动入场交易和主动出场交易用上述方法分别进行分析，得到两类交易价格波动调整后的成交量久期的概貌。通过比较二者成交量久期概貌的变化趋势，得到了一种体现股票市场集簇效应的新方法，即二者的模式通常呈反向变化的。据此，从一个新颖的角度证明了发生在股票市场投资者身上的羊群效应。 此外，本文还研究了成交量久期数据的日内模式。对于日内模式的研究，通常采用的方法是移动平均或者是分段平均来得到日内的季节趋势。本文则利用小波滤波滤除了高频振荡的交易，直接得到了日内的成交量久期模式，从而得到了日内流动性的变化趋势。 由于概貌模式数据是长度不等的时间序列，且本文没有指出久期序列与价格的对应关系，导致对成交量久期概貌模式的比较仅仅是通过观察时间序列的走势来进行，缺少一定的参照指标，这为进一步的研究指明了方向。