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通过订单流衡量信息价值

文章 arXiv papers · 作者: Ohad Kadan et al.
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总结

本文介绍一种估算知情交易者从信息中获得价值的方法。该方法用价格变化与订单流之间的协变关系作为衡量指标，并将其解释为噪声交易者的损失；在竞争性做市条件下，这些损失对应知情交易者的收益。该方法将观测到的交易活动与股票市场中信息的经济价值联系起来。

作者使用高频 US 股票数据，估算出年价值为 3.5 百万美元，总价值相当于市值的 0.04%。他们将其与投资者为寻求更高收益而支付的费用进行比较；根据对 French（2008）研究的延伸并截至 2024 年，该费用据报告为市值的 0.67%。这一巨大差距被视为一个谜题，文中讨论了可能的解释，但没有定论。该估算依赖所提出的协变指标及其假设，包括竞争性做市；简要描述没有说明其他解释或估计细节。

核心观点

  • 价格变化与订单流之间的协变关系被用于衡量信息对知情交易者的价值。
  • 在竞争性做市条件下，所衡量的价值对应噪声交易者的损失和知情交易者的收益。
  • 根据高频 US 股票数据得出的估算值，相较于据报告的投资者寻求更高收益所支付的费用较低。
  • 信息价值与投资者费用之间的差异被视为一个谜题，并存在若干可能解释。

标签

股票美国市场市场微观结构统计学
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# The Value of Information: A Puzzle


# The Value of Information: A Puzzle









We show that the total value of information to informed traders can be measured by the covariation between price changes and order flow. This covariation captures noise trader losses, which equal informed trader gains when market making is competitive. We estimate the value of information using high frequency data on US equities at $3.5 million per year. The aggregate value of information is 0.04% of market cap, considerably lower than the 0.67% in fees investors pay searching for superior returns according to French (2008), which we extend through 2024. We discuss potential resolutions for these puzzling findings.

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。