Adverse Selection in a High-Frequency Trading Environment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fear of adverse selection has been cited by buy-side traders as one of the reasons for the decline in block market share, and concerns of adverse selection from executing in dark pools and with high frequency trading firm contras have also been raised. The authors describe and define adverse selection for both block and non-block executions. They define some quantitative metrics to characterize the degree of adverse selection exhibited by Canadian dark executions as well as to capture both the idiosyncratic volatility of the stock being measured and the size of the execution. In the next step, they look at actual executions, both block and non-block, and characterize the level of observed adverse selection. The authors compare their results to a randomized control group for the block trades and compute previously published adverse selection metrics for the non-block execution set. They find statistically significant levels of adverse selection for both block and non-block executions, more traditional adverse selection in the open access dark ATS than in the buy-side-only dark ATS, and a small but statistically significant amount of adverse selection for midsize trades in the open access ATS as a result of resting liquidity in the dark pool interacting with continuous flow passing through. Finally, the authors discuss the implications of the results on algorithmic trading and transaction cost analysis. <b>TOPICS:</b>Statistical methods, exchanges/markets/clearinghouses, equity portfolio management
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle