美国股市低效率的衡量：来自

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英文标题：
《Scaling of inefficiencies in the U.S. equity markets: Evidence from
  three market indices and more than 2900 securities》
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作者：
John H. Ring IV, Colin M. Van Oort, David R. Dewhurst, Tyler J. Gray,
  Christopher M. Danforth, and Brian F. Tivnan
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最新提交年份：
2020
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英文摘要：
  Using the most comprehensive, commercially-available dataset of trading activity in U.S. equity markets, we catalog and analyze quote dislocations between the SIP National Best Bid and Offer (NBBO) and a synthetic BBO constructed from direct feeds. We observe a total of over 3.1 billion dislocation segments in the Russell 3000 during trading in 2016, roughly 525 per second of trading. However, these dislocations do not occur uniformly throughout the trading day. We identify a characteristic structure that features more dislocations near the open and close. Additionally, around 23% of observed trades executed during dislocations. These trades may have been impacted by stale information, leading to estimated opportunity costs on the order of $ 2 billion USD. A subset of the constituents of the S&P 500 index experience the greatest amount of opportunity cost and appear to drive inefficiencies in other stocks. These results quantify impacts of the physical structure of the U.S. National Market System.
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中文摘要：
我们使用美国股票市场交易活动的最全面、最商业化的数据集，对SIP国家最佳出价和出价（NBBO）与由直接feed构建的合成BBO之间的报价错位进行了分类和分析。2016年交易期间，我们观察到Russell 3000共有超过31亿个错位细分市场，约为每秒525个。然而，这些错位在整个交易日并不是均匀发生的。我们确定了一种特征结构，该结构在开闭附近具有更多的位错。此外，大约23%的观察交易在错位期间执行。这些交易可能受到陈旧信息的影响，导致估计的机会成本约为20亿美元。标普500指数的一部分成分股经历了最大的机会成本，似乎导致了其他股票的低效率。这些结果量化了美国国家市场体系物理结构的影响。
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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：
--> Scaling_of_inefficiencies_in_the_U.S._equity_markets:_Evidence_from_three_market.pdf (3.71 MB)

2022-6-14 04:02:59 上传

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关键词：美国股市 国股市 低效率 Quantitative Opportunity

(c)2020米特尔公司。保留所有权利。批准公开发布；无限制分配案例18–3296美国股票市场效率的扩展：来自三个市场指数和2900多个证券的证据John H.Ring IV1,2,3，？Colin M.Van Oort4,3,2、David R.Dewhurst5,4,3、Tyler J.Gray3,4、Christopher M.Danforth4,3和Brian F.Tivnan2,4,3，？（1） 美国佛蒙特州伯灵顿佛蒙特大学计算机安全和隐私中心（2）美国弗吉尼亚州麦克莱恩市米特里（2）美国弗吉尼亚州麦克莱恩市米特里（3）美国佛灵顿州伯灵顿市米特里-UVM计算金融实验室（4）美国佛蒙特州伯灵顿市佛蒙特复杂系统中心（5）美国马萨诸塞州剑桥市查尔斯河分析公司（2020年10月），使用最全面的，美国股票市场交易活动的商业数据集，我们对SIP国家最佳出价和出价（NBBO）与直接饲料构建的asynthetic BBO之间的报价错位进行了分类和分析。2016年交易期间，我们观察到Russell 3000共有超过31亿个错位细分市场，约为每秒525个。然而，这些错位在整个交易日并不是均匀发生的。我们确定了一种特征结构，该结构在开口和闭合附近具有更多的位错。此外，大约23%的观察交易是在错位期间执行的。这些交易可能受到陈旧信息的影响，导致估计的机会成本约为20亿美元。标准普尔500指数的一部分成分股经历了最大的机会成本，似乎推动了其他股票的效率。这些结果量化了美国国家市场体系物理结构的影响。关键词：非对称信息、经验金融、股票、金融市场、缺陷、市场微观结构、缩放JEL分类：D50、D82、G141。

简介证券市场利用拍卖机制促进资产的估价和交易（德拉维加1688年、巴赫利尔1900年、奈特1921年、法玛1965年）。这些市场的实施细节，包括拍卖机制、计算和通信基础设施以及信息传播政策，会影响其信息和经济效率（Akerlof 1970、Easley和O\'hara 1987）。这些市场微观结构因素在最近的市场效率分析中得到了越来越多的考虑（Wissner Gross和Freer 2010，Ding et al.2014，Mackintosh2014，Adrian 2016），我们为这项工作做出了贡献。？通讯作者。电子邮件：jhring@uvm.edu?通讯作者。电子邮件：btivnan@mitre.org(c)2020米特尔公司。保留所有权利。批准公开发布；无限制分配情况18–3296表1。2016年全年所有研究证券的已实现机会成本（ROC）汇总统计摘要。该样本的总ROC超过20亿美元。我们在第6节中广泛讨论了ROC的统计特征。第10行显示，平均差异贸易的价值比平均贸易高出约6.51%。这表明混乱期间交易行为发生了质的变化。1实现的机会成本2051916739.662美元SIP机会成本1914018654.413美元直接机会成本137898085.254美元交易47450331195美元。交易11248140176交易价值28031002997692.757美元。交易价值7077357462641.678美元，差价。贸易差额23.719%。交易价值25.2510比率为9/8 1.0651图1。在双对数空间中，市值（MC）和ROC之间的线性和二次回归。MC与ROC之间存在着很强的正相关关系。

数据显示出有趣的非线性和异方差性，其中MC较小的股票因变量方差较高，而MC较大的股票方差通常较低。请注意，金融部门的股票ROC相对MC始终较低，而能源部门的股票ROC相对MC始终较高。回归曲线周围的阴影区域表示使用自举技术计算的真实曲线的95%置信区间。1.1. 现代美国市场我们调查了美国国家市场体系（NMS）中交易的大量股票，这是一个位于美国的证券交易所网络，因为它是众所周知的世界股票市场中心。我们特别关注罗素3000指数的组成部分，该指数由富时国际有限公司编制，包含大约3000只在NMS上交易的最大股票。所选样本代表了美国交易的绝大多数股票，可以作为公开交易股票的几乎全面的横截面，从中可以观察和评估微观结构数量。使用商业上最全面的NMS信息数据集，我们列举并描述了2016日历年期间第5节中定义的错位细分市场（DS）和已实现机会成本（ROC），inRussell 3000证券和部分交易所交易基金（ETF）。扩展Tivnan等人（2020），我们在研究期间观察到国家市场体系中超过3×10DSs。与Tivnan等人（2020年）一致，我们将错位定义为市场状态，即国家最佳出价和优惠（NBBO）与合成、直接最佳出价和优惠（DBBO）同时显示不同的价格。任何在错位期间执行的交易都被称为分化交易。

表1第8行显示，所有交易中有23.71%是差异交易。不同的交易可能受到陈旧报价信息的影响，因此我们使用它们来计算C。然而，一些交易可能是在这段时间内故意执行的，因此我们只包括在两个NBBO报价中的任何一个报价中执行的其他交易。这导致了保守的2020年MITRE公司。保留所有权利。批准公开发布；无限制分配情况18–3296表2。互斥市场类别中错位细分市场的总数。机会的数量是无条件计算的，以持续时间为条件，以持续时间和幅度为条件。类别持续时间震级计数-120355462>545us-65073196>545us>1c2872734SpexDow-1126186592>545us-530499458>545us>1c51187430Rexsp-18886248>545us-704416718>545us>1c110447787 2016年罗素3000的总ROC估算值，2051916739.66美元，如表1第1行所示。表2描述了我们在2016年观察到的位错总数，描述了持续时间最短的位错和大于最小量级（即刻度大小）的位错。尽管最近对市场基础设施进行了技术升级，但纳斯达克首席经济学家证实，在2020年，500微秒的延迟对于执行最新套利策略仍然很重要。1.2. FinancineMandelbrot（1997、2013）中的标度是最早描述现代市场价格回报标度特性的公司之一。Stanley和Plerou（2001年）、Cont（2001年）以及Patzelt和Bouchaud（2018年）随后重新讨论了收益的比例。除了价格时间序列中的收益外，还发现其他财务变量可以显示缩放特性。

市场指数和外汇汇率（Di Matteo 2007）以及股票交易量和交易数量（Stanley et al.2008）都符合缩放特性。利用所研究的大量证券和广泛的市值（MC），我们研究了DSs、ROC和MC之间的标度关系。DSs出现在各种规模的股票中。虽然DS在MC较大的股票中更为频繁，但在MC较小的股票中，其质量分布（如其大小和持续时间）更为极端。我们发现MC和ROC之间有很强的正相关性，如图1所示。图B1所示为MC总交易和MC差异交易之间的类似关系。ROC的大部分是由标准普尔500指数中的股票产生的，这些股票不属于道琼斯指数（称为SPexDow）。斯佩克道指数还导致ROC在其他相互排斥的市场类别（道琼斯30指数和罗素3000指数减去标准普尔500指数，简称RexSP），表明其在美国股市的中心地位。在以下章节中，我们首先简要概述了美国国家市场体系。然后，我们详细介绍了我们的数据、可用和使用的领域，并总结了所研究的股票。在描述了DSs的统计数据（包括开始时间和持续时间的分布）之后，我们开始分析ROC，提供汇总统计数据、相互排斥的市场类别之间的比较、相关性以及格兰杰因果关系分析。最后，我们简要介绍了交易所交易基金（ETF），讨论了结果，以及未来工作的可能性。1.3. 现代美国市场的实证研究在最近提交给美国ZF监督委员会的一份报告中。

证券交易委员会（SEC）对与我们的研究相关的主流文献进行了以下描述：“不足为奇的是，学术研究通常都是狭隘的，因为从事广泛研究所需的数据量、计算能力和复杂程度都令人望而生畏，而且成本高昂，而且相关数据可能无法广泛获得或容易获取。”（美国证券交易委员会2020b，第45页）。鉴于这些限制，我们将(c)2020 MITRE Corporation。保留所有权利。批准公开发布；Distribution Unlimited Case 18–3296了解到最近的另外两项研究也使用了全面的市场数据来分析现代美国市场。在第一项研究中，Wah（2016）使用美国证券交易委员会MIDAS平台（美国证券交易委员会2013a）的数据计算了2014年标普500指数潜在套利机会。使用与我们的研究类似的数据，Wah确定了可能作为潜在套利机会的价格差异。然后，她研究了快速套利者利用这些机会可能获得的利益。Wah估计，这一理想化的套利者可能在2014年从潜在套利中获得了30亿美元，这与我们保守计算的2016年实际交易中ROC约为21亿美元相似。第二项研究是Aquilina et al.（2020），该研究使用2015年的信息数据来量化全球股票市场中潜在套利的各个方面。作者注意到潜在套利机会的频繁出现，并估计2018年潜在套利在全球的利润为48亿美元，其中包括美国股市的28亿美元。Wah和Aquilina等人的研究都依赖于与监管机构的联系及其各自的数据。

这种对监管数据的依赖支持了SEC的观点，即“相关数据可能无法广泛获取或容易获取。”2、市场概述美国股票市场被称为国家市场体系（NMS），由13家国家证券交易所组成。每家交易所都通过拍卖机制介导的市场参与者的互动，为价格发现做出贡献。NMSis的另一个核心组成部分是大约40个替代交易系统（ATSs）的集合（Tuttle 2013），也被称为暗池。ATS提供有限的交易前透明度，允许市场参与者减少其交易的市场影响，但因此对价格发现的参与有限。每个交易所和ATS累积订单，这些订单的执行条件尚未在订单簿中得到满足。根据优先权机制（通常为价格-时间优先权），将剩余订单与进入的可销售订单进行匹配（Bessembinder 2001）。交易者通常可以访问各种订单类型，从而定制他们与市场的互动方式（Nasdaq2017、纽约证券交易所2020、芝加哥期权交易所2020、交易所2020）。在每家交易所，最高价的剩余出价和最低价的剩余出价被称为最佳出价和最低价（BBO）。NMS区域内的BBO由一家证券信息处理公司（SIP）聚合，形成了国家最佳出价委员会（NBBO）（2020年统一磁带协会，2020年UTP计划）。根据RegulationNational Market System（Reg.NMS），交易必须以不低于BBO的价格执行，尽管存在例外情况（如市场间清理订单）（美国。

证券交易委员会2005年）。NMS中的市场参与者可以选择多种数据产品来支持其交易决策。除了传播NBBO外，每个SIP还提供包含其托管证券中发生的所有报价和交易的数据馈送。每个exchange提供的信息馈送（称为直接馈送）可以提供与SIP数据馈送相比延迟更低的类似信息。直接feed还可以提供额外的数据，例如所有价格点的静止量，通常称为书的深度信息。数据产品之间的信息不对称导致决策支持系统，这会影响交易决策和结果。NMS由联邦机构美国证券交易委员会（SEC）监管，由专业组织金融业监管局（FINRA）自律。FINRA管理其成员并确保他们遵守SEC规则和其他专业规则(c)2020 MITRE Corporation。保留所有权利。批准公开发布；无限制分销案例18–3296指南，而SEC设计、实施和执行旨在促进市场稳定和经济效率的规则。NMS的物理结构，以及多个不同信息源的存在和使用，导致了DSs和associatedROC的创建。2016日历年，道琼斯30指数股票中，超过1.2亿DSs和超过1.6亿美元的ROC被分类（Tivnan等人，2020年）。我们的计算提供了2016年美国股票市场实际交易ROC的保守估计。因此，我们确定了一些关于交易执行的相关文献（美国证券交易委员会2013b）；即交易发生的地点和时间。首先，交易不是即时的。整个NMS都存在延迟或延迟。

其次，并非所有的交易活动都发生在国家交易所或ATS。经纪人可以根据经纪人自己的库存执行订单，而不是将订单发送给这些市场场所之一。这种在经纪公司内部保留客户订单的过程称为“内部化”（美国证券交易委员会，2000年）。除了将客户订单与经纪人的特定股票库存进行匹配外，内部化还包括经纪人根据订单流支付（PFOF）协议将客户订单发送给做市商的情况。即使不收取交易佣金，经纪人也可以通过执行tradesvia PFOF（美国证券交易委员会，2007年）获得收入。为了缓解潜在的利益冲突，要求每个经纪人确保其客户的订单按照NBBO确定的最佳价格执行。PFOF仍可能产生交易执行问题。美国证券交易委员会（SEC）在一份针对知名做市商的公开声明中指出，它使用了一些算法，以避免在内部订单上支付最佳价格。根据美国证券交易委员会的说法，“这些算法是在将SIP反馈与交易所的直接反馈进行比较，确定市场反馈的最佳价格差异时触发的”（美国证券交易委员会，2017年）。读者会注意到，美国证券交易委员会（SEC）将这种市场状态定义为“市场饲料最佳价格差异”，与我们在此定义的市场错位状态完全相同。PFOF仍然是一种有争议的做法。最近，另一家做市商解决了一项指控，即它没有确保客户订单内部化的最佳价格（Michaels 2019）。我们发现，内部化和PFOF可追溯到1994年，当时所有美国经纪人的PFOF年收入超过5亿美元（Power 1994）。