跳跃是市场对意外信息的反应或市场缺乏流动性引起的剧烈波动。与债券或股票市场不同，外汇市场在全球范围内每天24小时运作，因此外汇市场跳跃的存在对交易者和金融风险管理者来说都至关重要。特别是，外汇跳跃为衍生品定价和资产配置带来了更高的风险，对冲跳跃也具有较大挑战性。如果政策制定者能够检测到跳跃发生的信号，他们甚至可以在市场出现价格异常之前更好地采取行动。尽管跳跃是常见的异常现象，并在金融市场中造成严重危机，但预测资产价格跳跃的文献尚未得到详细探究。对外汇市场跳跃的发生与方向也亟需进一步预测和探讨。

最近，在国际预测顶级期刊Journal of Forecasting上发表的一篇文章中，来自土耳其共和国中央银行的Sevcan Uzun、比尔肯特大学工商管理学院的Ahmet Sensoy和法国IPAG商学院的Duc Khuong Nguyen基于高频数据和多种机器学习算法对2018年1月至2021年4月期间14个新兴和发达的外汇市场跳跃行为的发生和方向进行了预测。

研究结果表明，机器学习方法有助于预测外汇市场中跳跃的发生与同一时期内跳跃的方向。在本文的分析中，对于特定汇率和机器学习方法，对跳跃的预测达到了73%的平均准确率，甚至高达78%的准确率。本文的结果对于不同样本量的测试和训练数据具有鲁棒性，且利用更大的数据集进行训练可以获得更好的预测准确性。此外，Covid-19大流行的高波动性影响了本文的分析，导致对跳跃发生的预测成功率有所下降。

相较于传统计量模型，使用高频数据与机器学习算法可以成功预测外汇市场中的跳跃现象。除了对数据频率和模型的提升，市场中不确定性指标的加入也可能会影响跳跃预测的准确性，如分析师评论、市场不确定性指标等，未来的研究中可以加入这类指标进一步预测跳跃发生的时间和强度，帮助投资者更好地管理投资组合，并有效对冲外汇市场跳跃风险。

评述文献：

Uzun, S., Sensoy, A., & Nguyen, D. K. Jump forecasting in foreign exchange markets: A high-frequency analysis. Journal of Forecasting, 2023.

（供稿：张圆圆）