一、文献综述
（一）国内外研究现状
从近几年国内外的研究成果中可以看出，国内外学者在选择数据范围时更倾向于选择高频数据（即日度数据或季度数据），他们认为高频金融数据包含更多信息，可以帮助金融市场的投资者在降低风险的同时获得更高的回报。因此，在期货市场中高频金融数据的丰富研究价值引起了研究者广泛的关注，具体表现在以下两个方面：
1、商品期货价格影响因素及价格波动的研究：
吉宇恒（2018）认为长期数据的跨度较大，导致很多数据都发生了本质性的改变，从对石油供给、黄金价格、美元指数、道琼斯指数四个方面对石油期货价格进行分析，最终发现，除去石油供给本身以外，其他三个因素都是从不同方面去反映或是影响美元的升值和贬值而导致石油价格的涨跌。
孙大利（2010）的研究指出，世界石油供需之间的不平衡，特别是针对未来石油供需预测的不平衡是导致石油价格波动的内在原因。自2003年以来，石油价格不断攀升的外在原因是由于石油产量的限制以及石油投资生产的滞后性。石油垄断的现状在世界上越来越明显，这一现状直接对今后石油市场主导力量变化。
2、商品期货未来预测的研究：
预测石油期货的波动性：Feng Ma（2017）通过GARCH,GJR-GARCH和FIEGARCH模型，对石油期货价格的预测进行分析，通过ARCH测试，发现线性HAR-RRV型模型表现出强大的波动聚类效果。同时，他们发现短周期的数据范围研究对石油期货价格波动有更高的预测准确性。
提高石油期货的预测准确性： Loannis Chatziantoniou（2019）的研究表明，基于期货的预测可以准确地预测石油价格波动，将无变化预测的预测准确性显著提高到70％以上。基于模型置信度集显示出非常高的方向准确性，该准确性大大超过了完整样本估计的68％水平和动荡时期的90％水平。
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