MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7036163174

Alternative Trading Platforms in the United States: Incentives for Innovation in the US Stock Market

2021· article· en· W7036163174 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBird parasitology and diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)Alternative trading systemStock marketStock (firearms)Electronic tradingIncentiveRevenueMarket makerStock exchangeDark liquidity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Is something wrong with the structure of our stock market? Recent scholarship faults the equity market for its lack of innovation. In particular, commentators stringently criticize the continuous nature of modern trading for baking in a wasteful arms race for speed among high-frequency traders. Under their current structure, stock exchanges process incoming instructions to trade in the order they arrive and as quickly as possible, which means in millionths of a second or less. The result is a race for technological speed because market participants can earn profits from being the first to trade on new information, even when that information is widely and simultaneously available. This race would be eliminated if continuous trading was replaced with discrete, periodic auctions, say once per thousandth of a second. The problem, it is argued, is that the market will not fix itself because the nation's stock exchanges lack the incentives to appropriately innovate, principally because they earn so much revenue from the sale of products dependent on speed.\nThis picture, however, is incomplete. There are other trading venues in the modern equity market than its exchanges, including the neglected cousins of the stock market, alternative trading systems ('ATSs'). While over 200 billion shares were traded on U.S. ATSs last year-more volume than the entire Canadian stock market-popular and academic discussion of equity market structure overwhelmingly emphasizes the national stock exchanges. Like stock exchanges, ATSs are electronic markets in which participants can trade the stock of public companies, but when attention turns to them, a single fact about ATSs dominates discussion-they are 'dark' (hence their popular moniker 'dark pools'). 'Dark' simply means that 'quotes' posted by traders-orders expressing their willingness to trade at a specific price-on these trading venues are not included in the public quotation feed that distributes quote data to all market participants. While this fact is important, emphasizing it has confined analysis of ATSs to an unduly narrow range of debates.\nI focus on a dimension that is not usually considered in the same breath as ATSs innovation. Innovation is both an important and timely lens for analyzing ATSs. Innovation has historically been a major ambition for equity markets, whether to ensure that market participants rapidly receive information, that they can act on it promptly, or that trading interests interact in a structure that effectively balances the competing goals of market quality. The technological transition from manual to electronic markets is widely credited with generating secular increases in the quality of trading outcomes. The present moment also highlights the importance of innovation in equity market structure. In early 2020, the Securities and Exchange Commission ('SEC') proposed a major rule change that would effectively reinvent major parts of the stock's market structure. The rule would expand what data exchanges must include in public feeds and which actors distribute it. According to the SEC, the changes would benefit 'market participants by increasing the amount of innovation in the consolidation and dissemination of consolidated market data'. Lastly, as noted above, faulting the market for a failure to innovate is a major theme of recent scholarship.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,263 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeYLS (Yale Law School)Même sujetBird parasitology and diseasesTravaux en français237 207