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相关证券间的自动化流动性供给

文章 arXiv papers · 作者: Austin Gerig et al.
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总结

本文修订 Glosten–Milgrom 知情与非知情交易模型，考察自动化流动性提供者如何影响市场。修订后的框架纳入多种证券，以及利用证券间关系为新订单定价的自动化做市商。其核心观点是，跨证券信息可帮助自动化系统比未采用这种方法的传统做市商更有效地报价。

模型显示，自动化参与者处理了大多数订单，并给出更有效的价格。模型还预测，知情交易者的交易成本会降低，而非知情交易者的成本会升高。这些结果被视为解释高频交易在 US 市场影响力上升的一种可能方式，同时也涉及交易量增加和股票交易成本下降。本文概述了模型发现，但没有提供可用于评估其适用范围的实证细节、假设或检验。因此，这些结论应理解为所提模型的推论，而非自动化流动性供给已在所有情形下取代传统做市商的证据。

核心观点

  • 该模型将 Glosten–Milgrom 框架扩展至多种相关证券。
  • 自动化做市商利用跨证券关系为订单流定价。
  • 模型预测，自动化参与者处理大多数订单，并给出更有效的价格。
  • 在模型中，知情交易者的交易成本下降，而非知情交易者的成本上升。
  • 研究结果被用来解释高频交易的影响力及 US 股票市场成本的变化。

标签

做市高频交易市场微观结构股票美国市场
全文
# Automated Liquidity Provision and the Demise of Traditional Market Making


# Automated Liquidity Provision and the Demise of Traditional Market Making









Traditional market makers are losing their importance as automated systems have largely assumed the role of liquidity provision in markets. We update the model of Glosten and Milgrom (1985) to analyze this new world: we add multiple securities and introduce an automated market maker who uses the relationships between securities to price order flow. This new automated participant transacts the majority of orders, sets prices that are more efficient, and increases informed and decreases uninformed traders' transaction costs. These results can explain the recent dominance of high frequency trading in US markets and the corresponding increase in trading volume and decrease in transaction costs for US stocks.

在遵守原作品许可的前提下，附作者信息全文展示。 许可协议: abstract CC0

此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。