美国的价格发现和整合数据源的准确性。

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英文标题：
《Price Discovery and the Accuracy of Consolidated Data Feeds in the U.S.
  Equity Markets》
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作者：
Brian F. Tivnan, David Slater, James R. Thompson, Tobin A.
  Bergen-Hill, Carl D. Burke, Shaun M. Brady, Matthew T. K. Koehler, Matthew T.
  McMahon, Brendan F. Tivnan and Jason Veneman
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最新提交年份：
2018
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英文摘要：
  Both the scientific community and the popular press have paid much attention to the speed of the Securities Information Processor, the data feed consolidating all trades and quotes across the US stock market. Rather than the speed of the Securities Information Processor, or SIP, we focus here on its accuracy. Relying on Trade and Quote data, we provide various measures of SIP latency relative to high-speed data feeds between exchanges, known as direct feeds. We use first differences to highlight not only the divergence between the direct feeds and the SIP, but also the fundamental inaccuracy of the SIP. We find that as many as 60 percent or more of trades are reported out of sequence for stocks with high trade volume, therefore skewing simple measures such as returns. While not yet definitive, this analysis supports our preliminary conclusion that the underlying infrastructure of the SIP is currently unable to keep pace with the trading activity in today\'s stock market.
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中文摘要：
科学界和大众媒体都非常关注证券信息处理器的速度，这是整合美国股市所有交易和报价的数据馈送。与其说是证券信息处理器（SIP）的速度，不如说是它的准确性。根据交易和报价数据，我们提供了与交易所之间的高速数据馈送（称为直接馈送）相关的各种SIP延迟度量。我们使用第一个差异不仅强调了直接馈送和SIP之间的差异，而且还强调了SIP的根本不精确性。我们发现，对于成交量较高的股票，多达60%或更多的交易是按顺序报告的，因此偏离了回报等简单指标。虽然尚未确定，但该分析支持我们的初步结论，即SIP的基础设施目前无法跟上当今股市的交易活动。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Trading and Market Microstructure        交易与市场微观结构
分类描述：Market microstructure, liquidity, exchange and auction design, automated trading, agent-based modeling and market-making
市场微观结构，流动性，交易和拍卖设计，自动化交易，基于代理的建模和做市
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PDF下载：
--> Price_Discovery_and_the_Accuracy_of_Consolidated_Data_Feeds_in_the_U.S._Equity_Markets.pdf (2.12 MB)

2022-6-11 01:08:39 上传

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关键词：价格发现 准确性 数据源 consolidated trade volume

(c)2018米特尔公司。保留所有权利。批准公开发布。Distribution unlimited 18-03431-1美国股市价格发现和合并数据源的准确性*Brian F.Tivnan，，，David Slater1，James R.Thompson1，Tobin A.Bergen-Hill1，Carl D.Burke1，Shaun M.Brady，Matthew T.K.Koehler1，Matthew T.McMahon1，Brendan F.Tivnan2和Jason Veneman1,3摘要：科学界和大众媒体都非常关注证券信息处理器的速度，它是整合美国股市所有交易和报价的数据馈送。与其说是证券信息处理器（SIP）的速度，不如说是它的准确性。根据交易和报价数据，我们提供了与交易所之间的高速数据馈送（称为直接馈送）相关的各种SIP延迟度量。我们使用第一个差异不仅强调了直接馈送和SIP之间的差异，而且还强调了SIP的根本不精确性。我们发现，对于成交量较高的股票，多达60%或更多的交易是按顺序报告的，因此偏离了回报等简单指标。虽然尚未确定，但该分析支持我们的初步结论，即SIP的基础设施目前无法跟上当今股市的交易活动。关键词：市场微观结构；价格发现；延迟1。导言科学界和大众媒体非常关注证券信息处理器（SIP）相对于其他数据服务的速度，SIP是整合美国股市所有交易和报价信息的数据馈送。在这里，我们讨论其重要性。在其他方面，我们重点关注SIP对市场质量的关键衡量标准的重要性，即高效、价格发现[2]。

在此，我们重点扩展该分析以评估SIP的准确性。我们使用交易和报价数据来提供与直接馈送（即交换机之间的高速数据馈送）相关的各种SIP延迟度量。利用第一个差异，我们强调了SIP的基本不精确性。我们发现，对于成交量较大的股票，有60%或更多的交易被无序报告。这种无序的交易扭曲了回报等简单指标。虽然是初步的，但该分析支持我们的结论，即SIP的基础设施目前无法跟上当今美国股市的交易活动。在接下来的章节中，我们概述了国家市场体系和SIP，同时澄清了围绕SIP的辩论。我们总结了之前试图阐明SIP在国家市场体系中的作用的相关文献，并描述了我们随后对该文献的贡献。我们更详细地描述了我们的方法和数据，然后介绍了我们的发现。然后，我们在论文的最后简要讨论了我们的研究结果的含义。1.1. 国家市场体系概述国家市场体系（俗称“股票市场”）包括投资者可以买卖上市公司股票的所有市场中心。

为了促进国家市场体系（NMS）中资本和股份的有效交换，每个市场中心都是*本手稿将发表在即将出版的《风险与财务管理杂志》上。佛蒙特大学米特公司复杂系统中心通讯作者：btivnan@mitre.org和veneman@mitre.orgPreviousMITRE公司成员，现在，模型监管中心主任要求公布最佳出价（即投资者愿意为某一特定股票的单只股票支付的最高价格）和最佳出价（即投资者愿意出售某一特定股票的单只股票的最低价格）以及投资者愿意以该价格出售的股票数量。在整个NMS中，最高出价和最低出价构成全国最佳出价和出价（NBBO），最佳出价和最佳出价之间的差额称为价差。NBBO反映了组成NMS的所有证券交易所订单流的蒸馏。图1提供了NMS三个主要数据中心的图形描述，所有这些数据中心都位于新泽西州北部。表A.1还描述了这些数据中心中交换机系列的分布情况。如图1所示，通信基础设施通过专用的高速网络连接数据中心，这些网络称为红色和黑色的直接馈送，以及粉红色的安全信息处理器。直接馈送提供高速通信通道（例如，速度超过光速的50%[3]），所有订单在交易所之间流动。

证券信息处理器（SIP）整合并提取直接馈送的所有订单流，以确定和传播NBBO，并报告所有完成的交易。我们开发并发布了一个动画，以更直观地描述直接提要和SIP之间的这些交互动态。我们通过对两种贸易报告机制的描述来总结对国家市场体系的概述；即纽约证券交易所交易报告机制（NTRF）和纳斯达克交易报告机制（QTRF）。这两种交易报告机制整合了所有替代交易系统（俗称“暗池”）的交易报告。NTRF合并纽约证券交易所上市股票的暗池交易报告，而QTRF合并纳斯达克上市股票的暗池交易报告。与必须显示最佳本地报价的交易所不同，暗池是一个市场中心，在这里交易时不显示任何本地报价。现行法规仍然要求暗池的价格发现由NBBO驱动，与每家交易所一样。虽然图1中没有描述，但为了完整性，我们在分析中包括了暗池，因为来自暗池的交易报告有助于SIP整合和传播的总体消息流量。图1：。国家市场体系中三大市场中心的图形描述。米特尔公司。“高频交易员（HFT）延迟套利的一个例子。”信息检索日期：2018年9月30日。回顾相关文献，人们普遍认为曼德尔布罗特（Mandelbrot）[4]是最早描述现代市场价格动态行为的人之一；后续将由Cont【5】扩展。

在此之前，我们【6，7】发现了市场价格动态中的一些异常行为，这些行为偏离了之前的预期【4，5】。然而，在当时，我们对数据的解析阻止了我们对这些行为的因果机制做出任何明确的决定。斯科特·帕特森（ScottPatterson）最初在媒体上，后来在他的书中，是第一个提请人们注意SIP和直接喂食之间速度差异的人之一，直到2014年，迈克尔·刘易斯（MichaelLewis）的畅销书《Flash男孩》（Flash Boys）才紧随其后。这两位作者都没有充分探讨速度差异的影响，而是严重依赖金融业从业人员的工作。一些行业从业者率先发现SIP和直接馈送之间的速度差异。Arnuk和Saluzzi【11】是最先强调这些延迟差异的人之一。博德克（Bodek）[12]详细介绍了RegNMS所实施的全面变革，这些变革刺激了技术军备竞赛，并对直接馈送的更高速度提出了永不满足的要求。Nanex Research[13]强调了那些有幸订阅直接饲料的市场参与者在特定情况下可以提取的战利品。对这场辩论的科学贡献是初步的，可能是因为科学界权威数据的可用性有限。虽然存在权威数据集，但订阅这些数据集的费用非常昂贵，因此大部分只能由专业的市场参与者以及监管机构使用。Ding等人【14】首次对直接馈送和SIP延迟进行了科学分析。

最近，巴特利特（Bartlett）和麦克拉里（McCrary）[15]试图通过量化订阅直接订阅的总利润来修正和概括早期的发现[13]。在这些分析中有一个共同的主题：即SIP准确地描述了市场动态的含义，尽管有一定的延迟。我们通过强调和量化SIP的不准确度来解决之前研究的这一局限性。方法不断增长的市场速度的影响可能是一个难以理解的话题，即使对于那些每天沉浸在市场数据中的人来说也是如此。以下是对美国股市粒度数据的一些实证分析的尝试，这些分析说明了SIP延迟的一些影响以及对SIP准确性的后续影响。我们依赖全国市场系统的交易和报价数据。更准确地说，我们从Nanex Research购买了NxCore数据集，时间如下：2014日历年以及2015年第二季度和第三季度。随后的许多例子都源于一个具有代表性的日子（即2015年8月11日）的市场活动，我们选择这一天有三个原因。首先，2015年8月11日在美国股市上不是一个值得注意的日子（即没有任何市场范围的事件）。其次，这一代表性的日子紧跟着美国股市的一个引人注目的日子（即2015年8月24日），俗称“狂躁星期一”第三，8月11日至24日期间，没有宣布对SIP进行修改。鉴于上述三个原因，假设两天都有相同的基础、市场基础设施是现实的。因此，2015年8月11日是美国股市代表日的一个有用代表。我们在分析中抓住了广度和深度。

我们通过两种方式实现广度。首先，我们分析了在代表日向SIP打印报价和交易报告的7993家独特股票报价公司（即股票和交易所交易基金）的全体人员。读者会注意到，交易所交易基金（ETF）是一种类似于共同基金的证券，但ETF全天的交易方式与股票相同。其次，我们还仔细分析了SPY（即SPDR标准普尔500 ETF）。需要注意的是，间谍通常被用作美国股市的代理人。与无法直接交易的标准普尔500指数不同，SPY代表着最大、最具流动性的全市场证券之一。对于间谍，我们分析了价格、价差和市场交叉。当价差变为负值时，会出现价差的特殊情况。这种NBBO负利差的例子描述了交叉市场，或简称交叉市场。虽然较小的价差表明所有市场参与者对价格达成了普遍一致，但较大的价差和交叉表明价格几乎没有达成一致。大价差和交叉都是价格发现效率低下的指标。我们还以全面的方式实现了分析的深度。我们没有像以前的研究那样将分析局限于任何一只股票，也没有像以前的研究那样仅仅依赖于构成道琼斯30指数的大盘股【15】，而是选择了一个方便的14只股票样本。这组异质股票因市值、上市交易所和交易量而异。该样本范围从全球最大、交易最活跃的股票之一苹果（Apple）到交易量较小的小盘股Acme United Corporation（ACU）。我们的分析包括对市场表现的一些常用描述性指标的描述，即价格和交易量，以及该交易活动的货币价值。

然后，我们通过特定的交换和SIP的组件来构建这种市场活动。我们继续分析，重点关注直接馈送和SIP之间的延迟，从简单的计数和频率分布开始。我们通过比较第一个差异来扩展此分析，以突出直接馈送和SIP之间的差异。最后，我们对这些指标进行了分析，以与已知市场事件进行比较。4、结果如上所述，我们从实证证据开始，确认我们的焦点日期是美国股市的代表日。在此基础上，我们对市场绩效的常用描述性指标进行了描述。然后，我们通过特定的交换和SIP的组件来构建这种市场活动。然后，我们对第一个差异进行分析，以突出直接馈送和SIP之间的差异。最后，我们对这些指标进行了分析，以与已知的市场事件进行比较。4.1. 美国股市的代表日为了简单明了地介绍我们的分析，我们选择了美国股市的代表日（即2015年8月11日），以区别于两周内值得注意的一天（即2015年8月24日）。图2和图3提供了支持这一区别的经验证据。这两个数字都为间谍绘制了价格、价差和市场交叉点。图2描述了2015年8月24日SPY的市场动态。在开盘前和开盘后，价差扩大和频繁交叉表明价格存在巨大的不确定性。即使在整个市场日价差缩小、价格稳定的情况下，频繁的交叉仍在持续。这些都是效率低下的价格发现指标。图2：。

2015年8月24日，《间谍》中的交叉和扩散——“狂躁的星期一”图3描绘了2015年8月11日SPY的市场动态。与“狂躁星期一”的动态不同，图3反映了“典型的市场日”更准确地说，整个市场日的利差仍然很小，交叉点时断时续，但转瞬即逝，而价格基本稳定。此外，图3没有提供任何证据可以让人得出这样的结论，即在今天，潜在的市场基础设施以任何有意义的方式不堪重负。图3：。2015年8月11日，《间谍》中的交叉和利差——“典型的市场日”4.2. 市场活动的常见描述性指标我们自然会遵循一个时间序列，描述一天内苹果股票的价格。图4显示了苹果的价格，包括上市前（04:00至09:30小时或下图中的0至19800秒）和盘后交易（16:00至20:00小时或下图中的43200至57600秒）。图4是大多数人在观察股市时看到的唯一典型图表。对于微秒级的数据，即使在这种典型的视图中，人们也开始看到一些异常行为，峰值出现在44000秒左右。这些峰值是盘后交易，加上上市前交易，通常不会在热门网站（如雅虎财经）上显示。这开始说明一整天价格行为的复杂性动态，而不仅仅是在中午。图4：。2015年8月11日苹果股票价格，从04:00到20:00，每天的每一秒。在图5中，我们说明了与单个股票每秒交易数量相关的有趣动态。在这里，人们会注意到在交易前、正常市场（09:30–16:00）和交易后（16:00–20:00）的活动有明显的不同。图5：。