大数据技术对金融市场波动性的实证研究主要体现在以下几个方面：

1. **高频交易数据分析**：
- 利用大数据技术可以实时处理和分析海量的高频交易数据，识别市场微观结构变化对价格波动的影响。例如，通过检测订单簿动态、买卖价差、交易量等信息来揭示市场流动性状况与波动性的关系。

2. **社交媒体情绪分析**：
- 大数据技术可应用于社交媒体和新闻网站的数据抓取及情感分析，以量化公众情绪对金融市场的潜在影响。研究表明，投资者的情绪波动往往能够反映在股票价格波动中，特别是在突发新闻事件发生时，社会情绪的变化可能预示着市场波动性加剧。

3. **复杂网络分析**：
- 金融市场可以通过复杂网络模型进行描述，其中各个节点代表金融机构、上市公司或资产，而连线则表示资金流动、关联风险等因素。利用大数据方法分析这种网络结构有助于理解系统性风险如何传导并导致整个市场的波动性增加。

4. **预测模型构建**：
- 基于历史交易数据和其他相关经济指标的大数据分析，研究人员可以开发出基于机器学习的预测模型，如时间序列分析、深度学习算法等，用于预测未来市场波动情况，从而提前采取风险管理措施。

5. **跨市场联动研究**：
- 利用大数据工具，可以追踪全球范围内不同金融市场的相互关联性和溢出效应，评估某一市场波动对其他市场波动的影响程度，这对于跨国金融机构的风险管理具有重要意义。

6. **宏观因素整合**：
- 大数据技术可以帮助研究者将宏观经济数据（如GDP、就业率、通胀率等）与金融市场数据结合，探索这些宏观经济变量如何通过预期机制和实际效应影响市场波动性。

综上所述，大数据技术为金融市场波动性研究提供了强大的数据处理能力和新颖的研究视角，使得学者和从业者能够更深入地理解驱动市场波动的原因，并在此基础上优化投资策略、提升风险管理能力。