作者研究了金融市场中价格波动性与信息含量之间的均衡关系，旨在揭示通过观察价格波动性能够推断的信息含量。作者识别了两种不同的机制（噪声抑制和均衡学习），它们使得价格信息含量的变化与价格波动性的变化相关联。作者证明，当信息含量足够高（或低）时，在任何原始条件变化下，价格波动性与信息含量在均衡中分别呈现正（或负）相关。通过分析1963年至2017年美国股票的数据，作者得出股票的特定原始条件，发现多数股票处于信息含量与价格波动性负相关的参数空间中。回到A股市场，投资者时常发现，许多量化策略往往会在高波动的环境下失效，本文的研究思路值得借鉴。
　　价格信息性和价格波动性之间的均衡关系
　　作者识别了通过噪声减少和均衡学习两个不同渠道，使价格信息度的变化与价格波动性变化相关联。作者的主要结果表明，无论价格信息度是足够高（信息丰富）还是足够低（信息匮乏），参数的变化都会导致价格信息度与价格波动性之间的正（负）共动。为了进一步刻画信号对价格敏感性的行为，作者将分析专门应用于一般的CARA-Gaussian环境。这种结构允许作者展示，信号对价格敏感性严格随价格信息性的增加而增加，意味着噪声减少渠道和均衡学习渠道作用方向相反。此外，作者证明在一种简单且合理的参数限制条件下，即均衡价格传递的信号精度不超过外部观察者精度的两倍，价格信息性和价格波动性之间的基本关系在价格信息性足够高（或低）时具有正（或负）斜率，并且无论价格是充分信息的（无信息的），任何基础参数的变化确实会在所有考虑的应用中引起价格信息性与波动性之间的正（负）共动性。
　　正负共动区域可以作为原始条件比率的函数进行表征
　　作者使用1963年至2017年间美国股票的数据估计特定股票的参数，从而确定原始条件是否位于正共动区域、负共动区域或既不属于两者。这使作者能够确定个别股票是否位于参数空间中信息度与波动性的正共动或负共动的区域。作者的实证研究结果表明，大多数股票表现出价格信息度与价格波动性之间的负共动。实际上，作者的结果意味着，价格波动性更大的股票往往信息度更低，反之亦然。
　　风险提示
　　文献结论基于历史数据与海外文献进行总结；不构成任何投资建议。