Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data-driven measures of high-frequency trading

論文の概要: Data-driven measures of high-frequency trading

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08101v3
Date: Fri, 21 Mar 2025 17:31:44 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-24 14:52:43.747425
Title: Data-driven measures of high-frequency trading
Title（参考訳）: 高周波取引におけるデータ駆動方式
Authors: G. Ibikunle, B. Moews, D. Muravyev, K. Rzayev,
Abstract要約: 高周波取引(HFT)は株式取引量のほぼ半分を占める。我々は流動性を供給・要求する戦略を分離するHFT活動のデータ駆動型尺度を開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: High-frequency trading (HFT) accounts for almost half of equity trading volume, yet it is not identified in public data. We develop novel data-driven measures of HFT activity that separate strategies that supply and demand liquidity. We train machine learning models to predict HFT activity observed in a proprietary dataset using concurrent public intraday data. Once trained on the dataset, these models generate HFT measures for the entire U.S. stock universe from 2010 to 2023. Our measures outperform conventional proxies, which struggle to capture HFT's time dynamics. We further validate them using shocks to HFT activity, including latency arbitrage, exchange speed bumps, and data feed upgrades. Finally, our measures reveal how HFT affects fundamental information acquisition. Liquidity-supplying HFTs improve price discovery around earnings announcements while liquidity-demanding strategies impede it.
Abstract（参考訳）: 高周波取引(HFT)は株式取引量のほぼ半分を占めるが、公開データでは特定されていない。我々は,流動性を供給・要求する戦略を分離するHFT活動の新たなデータ駆動型尺度を開発した。我々は機械学習モデルを用いて、プロプライエタリなデータセットで観測されたHFT活動を予測する。データセットでトレーニングを受けた後、これらのモデルは2010年から2023年まで米国株全体のHFT測度を生成する。 HFTの時間力学を捉えるのに苦戦する従来のプロキシよりも優れています。さらに、レイテンシの調停、交換速度のアップ、データフィードのアップグレードなど、HFTアクティビティに対する衝撃を利用して、それらを検証する。最後に,HFTが基本的な情報取得にどのように影響するかを明らかにする。流動性供給HFTは決算発表に伴う価格発見を改善し、流動性需要戦略はそれを妨げている。

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