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Enregistrement W3124757778 · doi:10.1080/1351847x.2014.917119

Trade size, high-frequency trading, and colocation around the world

2014· article· en· W3124757778 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Finance · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesYork UniversityNational Science CouncilNYSE Euronext
Mots-clésHigh-frequency tradingProxy (statistics)Stock (firearms)Market microstructureChinaIndustrial organizationBusinessAlgorithmic tradingEconometricsComputer scienceFinancial economicsEconomicsFinanceOrder (exchange)EngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine the impact of changes in market microstructure, particularly algorithmic trading (AT) and high-frequency trading (HFT), on trade size across 24 stock exchanges around the world. Using colocation services as a proxy for AT and HFT, we find mixed results on the impact of AT and HFT on the average trade size. Furthermore, we test whether the presence of HFT leads to the introduction of colocation services. The data are consistent with the view that HFT pre-dates colocation by at least eight months on most exchanges, and has strong power in explaining the introduction of colocation services. In effect, our results show that colocation services do not properly measure effective AT and HFT; rather, colocation services are the result of HFT. Exchanges choose to offer colocation services due to the fact HFT requires higher speed transactions. Finally, we show there have been substantial changes in trade size in other countries such as China where there is no HFT and offer explanations for these changes and suggest avenues for future research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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