Adverse Selection in a High-Frequency Trading Environment
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. TOPICS:Statistical methods, exchanges/markets/clearinghouses, equity portfolio management
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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 | 0,006 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».