Price Discovery in Agricultural Futures Markets: Should We Look beyond the Best Bid‐Ask Spread?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Price discovery is the incorporation of information to prices through the actions of traders. Previous studies in financial markets have found evidence that informed traders may submit limit orders instead of market orders as part of their trading strategies. If so, the steps of limit order book (LOB) beyond the best bid and best ask spread (BAS) may contain valuable information and contribute to price discovery of the underlying asset. This is the first attempt to examine the informativeness of the LOB beyond the BAS for agricultural commodities. We reconstruct the LOB using market depth data and use three information share approaches to test to what extent the steps of LOB beyond the BAS contribute to price discovery. This is done for five major agricultural commodities, namely live cattle, lean hogs, corn, wheat, and soybeans, as well as the E‐mini Standard and Poor's 500 Index (S&P 500) futures contracts. The results show that the steps of the LOB beyond the BAS contribute by over 27% to price discovery of futures contracts. Across agricultural commodities, the steps of the LOB beyond the BAS have more information for grains than meats. Moreover, beyond the BAS, the steps closer to the top of the book contain more information for livestock and E‐mini S&P 500. For grains, the steps farther from the BAS are as informative as the steps closer to the BAS. These findings suggest that informed traders in futures electronic markets actively use limit orders with price steps beyond the BAS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».