Hidden Orders and Optimal Submission Strategies in a Dynamic Limit Order Market
Notice bibliographique
Résumé
Recent empirical evidence on tradersorder submission strategies in electronic limit order markets (LOB) shows the growing use of hidden orders. This paper provides a theory of the optimal order submission strategies in an LOB, where traders can choose among limit, market and hidden orders. The dynamic model we propose allows for strategic interaction of traders on the two sides of the LOB, asset volatility and varying order sizes. Hence, it allows traders take a simultaneous three-dimensional strategic choice of price, quantity and exposure. We nd that hidden orders increase the liquidity of the LOB. The use of hidden orders increases with volatility, order size, and relative depth on the opposite side of the market, and it decreases with time-to-shock. Agents use order exposure and price aggressiveness as complements. Toronto University and Bocconi University, Milan. With thanks to Ulf Axelson, Bruno Biais, Mauro Buti, Fabio Deotto, Thierry Foucault, Gene Kandel, Laurence Lescourret and Enrico Perotti for their precious comments and suggestions. The usual disclaimer applies. We acknowledge nancial support from Bocconi University (Ricerca di Baseproject). Contact author: sabrina.buti@rotman.utoronto.ca
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».