一个关于两种后果的故事：计划和非计划的结果

2022-5-10 17:41:15

185深度潜水的可能性236蜱虫大小重要吗？蜱虫的大小很重要！247致谢和结束说明258参考文献259附录-I（鸟瞰图比较）2810附录-II（深层次比较）3311附录-III（内生性分辨率证明）481摘要我们研究东京证券交易所在2014年1月14日和2014年7月22日对TOPIX 100指数名称的刻度大小变化的影响。变更的预期结果是价格提高和执行时间缩短。我们查看安全级别指标，包括价差、交易量、交易数量和交易规模，以确定这一目标是否实现。一个意外的影响可能是执行规模的减少，这意味着拥有大额订单的机构在寻找流动性方面会有更大的困难。我们查看一个真实订单的样本，看看自实施这一变更以来，订单的执行成本是否有所上升。我们先研究影响证券在交易所交易方式的机制，然后再深入研究东京证交所交易规模事件的具体情况。我们探讨的主题包括：场馆菜单和如何增加收入；自动化还是不自动化；显微镜下的微观结构；连接到高处（和远方）的价格；速度使人兴奋，但会使人死亡；为完美的勾选一个尺寸；当时和现在的大型实验；谢尔盖·布布卡和监管机构；鸟瞰；深潜；深度潜水的可能性；蜱虫大小重要吗？蜱虫的大小很重要！2.场地菜单和如何增加收入购物者购物越多，商店就会越多，商店就会越想吸引购物者。全球金融化程度的提高也产生了类似的影响。

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何人来此

2022-5-10 17:41:19

散户和机构投资者的交易水平提高，导致更多交易所涌现，提供更多可交易的产品。场馆的菜单越长，它们之间的竞争就越激烈，这自然要求场馆努力吸引和留住顾客，以增加收入。如果人们愿意支付（或出价）比要求的（或提供的）更多，那么也许我们就不会有专门的交易场所，一个小小的代价，让我们说，地球上的和平。忘记图托邦——但要记住，可以想象，这种影响力的传播可以是一种文明进步的晴雨表，直到它变得无关紧要，这表明一个社会已经超越了积累和分配财富的物质层面——一个简短而有价值的离题将是看看交易所是如何演变的，以及哪些因素推动了交易场所的未来发展。正如这个词所暗示的，交换是人们给予和接受相似事物的过程。在发生这种转让的地方，交易所、股票或持股也可以进行清算，因此交易所的主要任务是提供流动性。在接下来的讨论中，我们忽略了OTC（场外交易）证券的交易，无论何时何地，以何种方式交易这些证券；但我们留给读者的类比是，如果交易所交易类似于在路上收集资金；场外交易就像高速公路抢劫。与大多数历史事件一样，关于第一家证券交易所的成立时间和地点没有达成一致意见。似乎有一些共识认为，第一批交易所开始为东印度公司提供资金，这些公司为在公海航行的商人提供投资，以便与亚洲各国开展业务。

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2022-5-10 17:41:23

除了筹集资金，这些交易场所还提供了转移和分担风险的手段。所有者之间证券的这种简单流动的影响会波及到整个经济，影响到整个经济。关于几个世纪前所面临的问题，以及这些问题与今天突然出现的问题的相似性，请参见（Michie 2001），重点是伦敦证券交易所（LSE）。从概念上讲，今天的交易场所仍然表现出相同的表现，因为随着时间的推移，所有的融资都涉及三个简单的结果——“买入、卖出或持有”。这些计算主要是为了得到这些结果。2.1为了自动化或不自动化独家交易场所的发展，一个平行的发展是证券买卖中自动化和技术的使用增加。这打破了传统的砖混建筑概念，专业人士或批发商（纽约证券交易所（NYSE）——纽约证券交易所（New YorkStock Exchange）和伦敦证券交易所（LSE）的做市商）充当经纪人的交易对手，经纪人代表最终投资者执行订单。自第一个电子股票市场美国证券交易商协会（NASDAQ）成立以来，更多的电子交易网络已经激增，虚拟交易在很大程度上被其他实体交易所采用。毫无疑问，交易规则会影响各种交易策略的稳定性。Venkataraman（2001）比较了纽约证券交易所（基于FLOOR的交易结构与人文中介、专家和FLOOR经纪人）和巴黎证券交易所（自动限价单交易结构）的证券。他发现，即使在控制了逆向选择、相对蜱虫大小和经济属性的差异后，自动化场馆的执行成本也可能更高。

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2022-5-10 17:41:26

当一个激进的交易者提交市场订单并要求流动性时，交易就发生了。因此，场馆规则的目的是吸引流动性需求者，并促使流动性提供者展示他们的订单。显示限价单涉及风险。首先，交易对手可以得到更好的信息，流动性提供者可以被挑选出来。因此，他们希望交易系统允许他们有选择地与自己选择的交易对手进行交易。第二，由于订单对市场的影响增加，他们面临着被其他交易员抢先的风险。因此，大商人想要隐藏他们的订单，只向最有可能与他们交易的交易员公开。这意味着全自动交易所需要采取特别措施来制定规则，以帮助流动性提供者更好地控制订单风险。据说，全自动交易所似乎是未来的发展方向。2.2显微镜下的微观结构市场微观结构是对管理资产交换的过程和协议的调查，目的是减少可能阻碍转移的摩擦。在有大量记录信息的金融市场中，这转化为对观察变量（如价格、交易量和价差）与隐藏成分（如交易成本和波动性）之间的动态关系的研究，这些因素对系统的有效运行起着支配作用。

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2022-5-10 17:41:29

Madhavan（2000）对与以下相关的理论和实验文献进行了全面的调查：价格形成，价格形成信息的动态过程；市场结构与设计，价格形成与交易规则的关系；透明度，即市场参与者观察交易过程信息的能力。微观结构的差异，如交易规模、价差、交易深度和价格聚类（聚类是指价格在可用价格子集上下降的趋势），可能是由于市场结构的差异，例如给定市场是交易商市场还是拍卖市场。拍卖市场是由订单驱动的，在这里，买入订单寻求最低的可用价格，卖出订单寻求最高的可用价格。这个过程被称为价格发现过程，因为它揭示了最符合买家和卖家的价格。经销商市场由报价驱动，因为价格仅由市场中的经销商报价确定。Huang和Stoll（2001）研究伦敦证券交易所的证券和纽约证券交易所的美国存托凭证（ADR）。区分这两种市场结构的关键特征是对公共限价令的处理。在拍卖市场中，会显示有限的订单，并可能与收到的市场订单进行交易。在交易商市场中，限价单由每个交易商持有，不显示，只能根据交易商的报价进行交易。交易商市场的利差可能更大，因为它们是由交易商设定的。在拍卖市场中，为了鼓励限价订单和交易商提供流动性，必须有一个最小的勾号。如果没有最小勾号（或最小交易量），限价订单可以便宜地领先于另一个限价订单或经销商报价。如果没有最小刻度，就很容易避免时间优先。

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nandehutu2022

2022-5-10 17:41:32

经销商市场不需要经销商之间的时间优先级，也不需要最小滴答声。然而，即使在没有勾选规则的情况下，每个交易商都会进行深度报价，因为他希望保持流动性声誉，或者因为交易商市场设定了深度标准。Quoteclustering与价差以及决定价差的股票特征高度相关。如果amarket有更高的价差，它就有更大的集群。与报价聚集的独立市场相比，交易聚集的程度较低，这表明与经销商的谈判可以成功，即使客户在屏幕上进行更好的价格谈判，而拍卖市场的谈判则通过限价订单在屏幕上进行。在拍卖市场中，限价指令在寻求优先权时会打破报价聚集，交易聚集程度与报价相似。更高的价差伴随着更大的深度。贸易规模越大，深度越大，但贸易规模的差异不如深度的差异大。虽然在交易所可以观察到许多变量，但可用于调整的主要杠杆是价差。（Roll 1984和Stoll 1989）将股价变化与出价差联系起来。差价是由订单处理成本、不利信息或库存持有成本决定的。需要注意的一个关键区别是报价价差和实际价差。报价差价是指经销商在某一时间点所报的要价和报价之间的差异。实现的买卖价差是指经销商在某个时间点卖出的价格与经销商在较早时间点买入的价格之间的平均差异。

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2022-5-10 17:41:35

报价价差与证券的特征有关，如交易量、股价、做市商数量、波动性和其他因素。如果差价仅反映订单处理成本，则出价和报价始终高于实际价格。经销商通过在出价时买入，在出价时卖出（平均）来支付成本。买入价的购买顺序最终由卖出价的销售顺序决定。在这种情况下，实际价差和报价价差是相同的。库存成本模型和广告信息成本模型的一个含义是，经销商获得的已实现差价低于经销商引用的差价（实证研究表明情况就是这样；本段前面提到的参考文献有更多细节）。在库存成本模型下，这是因为经销商在购买经销商后降低买入价和卖出价，以诱导经销商销售并禁止额外的经销商购买，并在销售后提高买入价和卖出价，以诱导经销商购买并禁止经销商销售。买卖价格变化的净影响是，未来的交易将平衡库存。新价格的设定使得经销商在买入价交易和卖出价交易之间不存在差异。在不利信息成本模型下，买卖价格以类似的方式变化，以反映交易传递的信息。在出售给交易商后，买入和卖出价格会降低，因为交易传递的信息表明，证券的预期均衡价格较低。交易传递信息的前提是一些交易者比其他交易者更了解情况。2.3高（远）地技术与全球化的联系价格导致金融市场相互关联。

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能者818

2022-5-10 17:41:39

虽然在现阶段，全球金融联系大多是隐性的，但各交易所之间的显性联系正在增加（见Kashyap 2015b《香港-上海联系》）。Caldarelli、Marsili和Zhang（1997）表明，即使是一个简单的交易所模型，作为一个完全封闭的系统运行，没有外部影响，参与者在观察价格历史后以增加资本为唯一目的，也可以产生丰富而复杂的价格波动。在我们的数值探索中，我们回到这个前提，将我们的观测限制在可以直接在交换上收集的测量值上。以这种方式构建研究，可以摆脱关于哪些外部变量会影响系统的主观决定。这一基准情景是一个收集启发性经验教训的简化平台，与交易所参与者需求变化的现实背景不同，参与者自身观察到的外部因素或他从非交易所成员的投资者处收到的订单会对其产生影响，他们可能是因为其他外来势力而采取行动的。Karolyi和Stulz（1996）利用在美国交易的美国和日本股票的美元收益率，探索影响跨国股票收益率相关性的因素。他们发现，美国宏观经济公告、日元/美元汇率冲击和国库券收益，而且，行业影响对美国和日本的回报相关性或美国和日本股票回报之间的协同运动没有可测量的影响。然而，对基础广泛的市场指数（日经平均指数和标准普尔500指数）的巨大冲击对收益相关性的大小和持续性都产生了积极影响。

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2022-5-10 17:41:42

价格变动可能是进一步价格变动的最大因素。将能够支持更多交易的技术支持买卖与在遥远的土地上买卖的能力相结合，加速了证券的转让，导致价格从任何均衡（而非伪均衡）中来回移动，从而导致更多交易发生，影响投资管理的整体循环（Kashyap 2014a）。主张对证券价格在一个交易日内的变化幅度设定每日限额的人士认为，此类措施可以降低股价波动性，对抗过度反应，并且不会干扰交易活动。每日限价批评人士认为，限价会导致随后几天的波动水平更高（波动溢出假说），阻止价格有效地达到其均衡水平（延迟价格发现假说），并因限价施加的限制而干扰交易（交易干扰假说）。Kim和Rhee（1997）研究了每日限价对东京证券交易所（TSE）的影响，尽管样本量较小，但发现了支持所有三个假设的证据，表明限价可能是有效的。这种持续的价格上涨和相关的资本转移产生了一支高度专业化的劳动力队伍，他们试图从中获得效率和利润的每一个来源（Kashyap 2015a）。随着资金从捐赠者流向捐赠者，资金的大部分被金融食物链上的参与者拿走。在资本转移过程中，交易所必须被视为减少任何潜在损失的切入点。但中介机构及其行动可能有助于整个清算过程，使其更快、更有效；它还带来了更多的交易量，这是交易所的主要收入来源。

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2022-5-10 17:41:45

还有一个直接渠道，因为更多的参与者和更多的交易量会产生更低的利差，从而降低执行成本，从而产生更多的交易量，进而产生更多的利润。Easley和O\'Hara（2010）展示了减少市场运作或资产价格形成的模糊性对交易所、投资者和企业的潜在好处。不确定性可能会导致一些交易者过度受到“最坏情况”结果的影响，即使这些结果发生的客观可能性很小。这反过来会导致这些天真的投资者选择不参与市场，这对市场和经济都是有害的。微观结构特征（在他们的研究中指的是上市门槛；监控以确保公平和非操纵性交易；以及清算和结算的运营监督，以确保购买股票的交易员实际收到股票，而出售股票的交易员实际交付股票）可以用来减少这种模糊性，从而促使更多人参与市场。流动性过剩的一个副作用可能是投资的被动性和持股的分散性（Bhide 1993），因为投资者可以轻易退出他们不喜欢的股票，而且他们的持股规模不足以成为更好公司治理的声音。2.4速度让人兴奋，但会让人丧命技术军备竞赛将导致一种情况，即一旦收到某些类型的新信息，参与者就会将注意力集中在更快的交易上，因为第一个信息意味着得失之间的差异（或者，可能只是利润和较小利润之间的差异，在毫秒很重要的大气中，这有时会显得同样糟糕）。Ye，Yao&Gai（2012）证实了一句古老的格言：速度让人兴奋，但会致命。他们发现证据表明，将交易速度从微秒级提高到纳秒级，会导致信息流的急剧增加。

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2022-5-10 17:41:49

信息流量的增加主要是由于订单取消增加，而实际交易量没有任何实际增加。随着速度的增加，传播不会减少；在价格形成方面，市场效率没有提高；市场深度减少，短期波动性增加，这可能是更多取消的结果。速度之光会增加高频订单取消，但不会增加真正的高频订单执行。取消次数增加会给信息流带来更多噪音。然后，低频交易者补贴高频交易者，因为只有执行的交易才会收取费用。交易所不断进行costlysystem增强，以适应更高的信息流量，但这些增强有助于进一步取消订单，而不是增加交易量。对精确度低于毫秒的高频交易的投资可能会给没有完美社会效益的交易员带来私人利益；因此，在速度方面可能存在过度投资。需要进一步考虑的一点是，高频交易（HFT）是否通过直接提供额外的流动性，或通过计算机网络硬件、软件或用于促进高频交易的其他项目中的大量技术创新，间接地导致了优质交易，从而对其他行业有利。关于高速的一个例子来自赛车行业，该行业提出了能够生产更快、更安全汽车的创新。随着时间的推移，这些创新中的许多都进入了主流汽车行业。完全限制任何努力都不理想，因为它很难知道下一个改变生活的想法可能会在哪里出现；但对危险或不利因素的监管是不礼貌的。

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2022-5-10 17:41:52

从这个例子中进一步了解，我们看不到赛车在我们镇上的街道上行驶（不过，在不久的将来，这并不是完全可以排除的事情）；他们在一个排他性的竞技场里四处奔波，这表明也许我们需要HFT行业获得类似的授权。2.5为完美的勾号选择一个大小从理论角度来看（Harris 1994），勾号大小是买卖价差的下限。然后，我们可以预期，滴答大小的减少将减少报价价差。尽管如此，差价的减少也可能会减少订单风险，因为流动性准备金的可操作性更低，风险更大。因此，引用的深度也可能下降。Goldstein和Kavajecz（2000年）以及Lipson和Jones（2001年）探讨了纽约证券交易所交易量减少的影响，并发现虽然交易量减少可能会提高小额订单的流动性，但机构交易员的影响更大，因为他们不得不在整个订单簿深度下降后承担交易成本的增加。

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2022-5-10 17:41:55

Bessembinder（2003）报告了2001年纽约证券交易所和纳斯达克分拆后交易执行成本和市场质量方面的证据，其中包括两个市场的平均报价、有效报价和买卖价差均较窄，两个市场的波动性都较低，两个市场的报价变化都没有系统性逆转，这表明市场质量确实有所改善，这意味着全面评估十进制化对市场质量的影响还需要获得机构交易项目的专有数据，以评估大型机构的交易成本是否也有所下降。Bourghelle和Declerck（2004）研究了巴黎证券交易所交易量变化的后果，在巴黎证券交易所，不同证券类别的交易量既有减少也有增加，因此提供了同时探索相关问题的机会。勾号大小的减少导致报价的减少。然而，与美国市场的结果相反（反映出欧洲和美国交易所之间市场设计的差异），这一变化既没有改变买卖价差，也没有减少大型交易的流动性准备。在最佳报价中提交的限价订单（在最佳报价中）显著增加，投资者使用更多的隐藏数量订单来减少风险敞口。股价上涨的股票并没有改变价差，但它在最佳报价时增加了深度，显示出更大的流动性。在最佳报价内提交的限价订单数量显著减少，投资者使用的隐藏数量订单也更少。通过增加每股租金，较大的相对滴答声使流动性供应更加有利，并可能在市场上吸引新的限价单交易员。

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2022-5-10 17:41:58

为了吸引流动性需求者，交易系统的设计者必须刺激投资者充分展示他们的订单。相对粗糙的定价网格并不总是导致利差过大，但会提高报价深度，鼓励流动性提供者暴露其交易兴趣，并刺激投资者报价竞争性利差。安，Cao和Choe（1998）研究了加拿大十进制化的影响，发现多伦多证券交易所（ToSE）的价差和报价深度显著降低，纳斯达克ToSE股票的价差显著降低，这表明纳斯达克交易商可能无法有效地作为公平竞争的认股权证运作，并且可以在不改变市场规则的情况下报价较窄的价差纳斯达克。然而，十进制不会影响纽约证券交易所和美国证券交易所（AMEX）交叉上市股票的价差。最重要的发现是，尽管ToSE价差在经济上显著降低，交叉上市股票的订单不会从美国市场转移到ToSE。这一结果与ToSE吸引美国市场订单流和增加交叉上市股票中ToSE市场份额的目标形成了对比。ToSE交易成本的节约不足以实现纽约证券交易所和美国证券交易所交易的效益（包括交易的便利性和区块的优越执行）。多年来，加拿大券商和美国经销商之间一直存在订单流量付款的做法。鉴于加拿大经纪人不能接受来自加拿大经销商的订单付款，但可以接受来自美国经销商的付款的限制，几乎没有动力将订单直接交给东京证交所执行，即使东京证交所降低了交易成本。

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2022-5-10 17:42:01

Chung和VanNess（2001）研究了1997年纳斯达克实施的订单处理规则（OHR，包括报价深度和交易量缩减）对日内价差的影响。他们发现，刻度大小的减少导致利差显著下降，下降幅度在最后（第一）个交易小时最大（最小），报价深度显著下降，下降幅度在第一个交易小时最小。Bessembinder（1999）发现，即使在OHR实施后，纳斯达克的执行成本仍高于纽约证券交易所，尽管总体市场差异随着时间的推移稳步下降。对这种差异的一些解释可能是：第一，纳斯达克证券具有不同的经济特征（例如更大的回报波动性或更小的投资基数）；第二，纳斯达克的报价驱动型交易商结构可能不如订单驱动型纽交所结构有效；第三，纳斯达克促成了一种形式的共谋，可以保持更高的利差。值得注意的一点是优先安排，即经纪人根据预先存在的协议将订单发送给经销商，而不是发送给显示最佳报价的做市商，这可能是纳斯达克市场缺乏竞争的原因。Bessembinder（2000）研究了一组纳斯达克上市公司的交易执行成本和市场质量的变化，这些公司的股票价格超过10美元时，其交易量发生了变化。虽然显然没有书面规定，但1995年纳斯达克的惯例是，每股10美元或以上的报价使用1/8美元，每股10美元以下的报价使用1/32美元。

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2022-5-10 17:42:05

实证结果表明，利差下降，没有证据表明流动性下降。Bollen和Busse（2006年）测量了美国股市规模缩小两次后共同基金交易成本的变化：从八分之一切换到十六分之一，以及随后切换到小数。他们通过将共同基金的每日收益与与基准投资组合的每日收益进行比较来估算交易成本。基准投资组合与基金持有的资产相匹配，但按构造计算，交易成本为零。规模越小，深度越低，从而惩罚机构投资者。大型机构订单对市场深度敏感，至少有两个原因。首先，完成一个大订单可能需要几天时间和多次交易；因此，随着市场深度的消耗，大量订单可能会提供价格优惠。其次，当机构投资者试图完成订单时，信息泄露可能会对价格产生不利影响。交易少量个人股票的投资者受益于转换为十进制定价后利差的收紧，并且基本不受任何深度下跌的影响。这些结果强调了市场结构对交易成本有显著影响的观点，因此，最佳交易和报价传播协议的设计以及对投资过程的适当监管对投资者福利和市场质量至关重要。在监管机构的所有武器中，似乎能够影响价格形成过程而不直接设定价格水平的变化拥有最大的影响力。

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2022-5-10 17:42:08

这些研究得出的一个结论是，如果监管机构想要吸引流动性提供者，并且如果订单敞口对市场有利，他们可能会被建议避免减少交易量。2.6东京证交所蜱虫大小实验，当时和现在东京证交所在1998年4月13日引入最小蜱虫大小变化时，曾尝试过蜱虫大小变化。东京证交所是最大的限价指令市场之一，限价指令的大小是股价的阶跃函数。因此，蜱虫数量的减少取决于价格范围。Ahn，Cai，Chan andHamao（2007）调查了受这种变化影响的股票的流动性和市场质量。他们发现，报价价差和有效价差显著下降。差价减少的幅度更大，因为勾号减少的幅度更大，交易活动更大，竞价广告中垄断租金的比例也更高。报价修订（相对于交易数量）有所增加，这表明限价单交易员在提供流动性方面存在更多的价格竞争。尽管投资者更积极地发布报价，但没有确切证据表明交易量的增加反映了向市场提供的深度增加。目前的改革分三个阶段实施，历时近两年第一阶段是一个试点阶段，从2014年1月14日开始投入使用。它涵盖了TOPIX100指数中的股票，并仅减少了报价高于oeoe3000的股票的刻度大小。由于TOPIX中市场价格较低的股票高度集中，本试验阶段仅对39只股票产生了影响。为简单起见，我们根据截止交割日的价格考虑受影响的证券第二阶段于2014年7月22日开始，涉及同一个股票领域，即TOPIX 100。它为5000日元以下的股票引入了十进制日元刻度。

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能者818

2022-5-10 17:42:13

这一阶段对80只股票产生了影响。因此，我们根据截止交割日的价格考虑受影响的证券第三阶段预计在2015年9月，将基于第二阶段的勾号结构。然而，在评估了前两个阶段的影响后，东京证交所将公布最终的成交量和目标股票清单。图1：勾号大小更改时间表2。7谢尔盖·布布卡和监管机构任何试图改变监管机构的行为都可以从谢尔盖·布布卡（注2）的故事中得到最好的证明。谢尔盖·布布卡是俄罗斯撑杆跳跳高运动员，曾35次打破世界纪录。试图改变监管的尝试可以与提高标准相比。在这种情况下，变更的预期效果是价格提高和执行时间缩短。我们查看安全级别指标，包括价差、交易量、交易数量和交易规模，以确定这一目标是否实现。尽管存在种种不确定性（Kashyap 2014b），但我们可以肯定一件事，即某些市场参与者会发现某种程度上超出预期的后果，从而引发新一轮规则修订，或者提高标准，如果你愿意的话。在这种情况下，参与者对新规则的反应所造成的一个意外影响可能是执行规模的减少，这意味着订单更大的机构将更难获得流动性。我们查看了一个实际订单的样本，以了解自实施这一变更以来，大型订单的执行成本是否有所上升。到目前为止，我们已经讨论了我们知道（或可以预见）的未知（或意外后果）。那些我们不知道（甚至无法想象）的未知呢。

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nandehutu2022

2022-5-10 17:42:16

关于这些未知的未知因素，我们所知道的唯一一件事是，一定有很多未知因素，因此我们需要时刻保持警惕，迫使风险管理层做出一切努力，以确保意外事件，即使确实发生，也包含在其造成的伤害中，同时认识到这说起来容易做起来难；最好留到下次再讨论。3鸟瞰图在对大量数据样本进行深入研究之前，我们粗略地检查了两个日期，看看是否能发现任何变化的迹象。我们进行了三组高水平比较，以确保观察结果不局限于任何一天交易的变化动态。我们在分析中使用的关键指标是平均利差（以每股日元为单位）和平均执行规模（以股数为单位）。我们根据数据样本期间发生股票分割的证券的分割率调整价格和价差（图4）。我们将变更当天的指标与前一交易日的指标进行了比较；i、 e.1月14日至1月10日期间，变更的第一阶段；7月22日至7月18日为第二阶段（1月13日至7月21日为日本公共假日）。我们分别比较了第一阶段和第二阶段变更后一天和两天的指标与该日前一周的指标；i、 e.1月15日至1月8日；从7月24日到7月17日。3.我们比较了这个有限样本中最早的日期和我们在变更后观察到的最后一天之间的指标；即

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2022-5-10 17:42:19

在1月16日至1月6日之间进行第一阶段的变更；在7月28日到7月14日之间进行第二阶段的变革。3.1鸟瞰结果预计，在2014年7月22日和2104年1月14日TOPIX 100指数名称上的勾号大小发生变化后，价格在新规则影响范围内的名称的平均价差一直在下降。在变动后的几天里，几乎所有受变动影响的证券的价差都下降了。这也符合这样一个事实，即在某些名称中，更改后的最小刻度大小为0.1日元。由于这种变化而产生的另一个观察结果可能是这些名称的平均执行大小发生了意外的变化。

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2022-5-10 17:42:23

虽然随着传播的变化，这种变化并不明显，也不一致，但初步结果确实表明，切除术的大小有减少的趋势。在第一阶段，平均利差已经下降了100%，在我们进行的三组比较中，100%和100%的受影响名称（在全套名称中分别为63%、72%和84%，当我们仅考虑之前平均价差超过1日元的名称时，96%的名称发生了变化），第二阶段的价差在100%范围内下降，在三组比较中，100%和96%的受影响姓名（在全套姓名中分别为100%、90%和86%，与2014年的变化相比，变化幅度要小得多）。在第一阶段，平均执行规模已下降100%，在我们所做的三组比较中，95%和95%的受影响名称（在全套名称中分别为89%、70%和65%，而且似乎没有阈值，在阈值上，减少的大小是完全一致的，我们需要对该指标进行额外的观察），在第二阶段，平均执行大小已减少了93%，在三组比较中，88%和79%的受影响人名（占全套人名的81%、77%和72%）。第9节附录I.4对两个交易日的数据进行了深入分类，总结了各个证券的结果（图2和图3）和细节（图5至图8），表明进行详细分析确实是值得的。作为深入研究的一部分，首先，我们对价格、价差、交易规模和交易量进行平稳性检查，并考虑这些变量是否在变化后变得更加不稳定。

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nandehutu2022

2022-5-10 17:42:26

我们还提供了统计测试和评估属性，这些属性可以确定变量在两个事件日期之后是增加还是减少的趋势。虽然这是一个有趣的信息，但最重要的问题是，“这些变化对不同规模订单的交易成本有什么影响”？为此，我们考虑了近250000份实际订单样本的交易成本，这些订单从第一个事件前六个月开始，到第二个事件后六个月结束。在解决交易成本这一关键难题之前，我们先回顾一下有关交易成本计量的一些基础知识。4.1方法学基础我们对交易成本的方法的独特之处在于，将订单期间证券价格的整体变动分为两部分（Collins and Fabozzi 1991；Treynor 1994；Yegerman and Gillula 2014）。其中一个组成部分给出了执行该特定订单的决策过程中产生的交易成本，由构成该订单的执行所引起的价格变动所捕获。另一部分给出了在该特定订单完成期间，由于所有其他市场参与者的决策过程而产生的交易成本。第二个组成部分是推断出来的，因为不可能直接计算（至少在目前的技术状况和可公开获取的数据下），而且它是总体交易成本和第一个组成部分之间的差异，第一个组成部分是该订单的交易成本。第一部分和第二部分产生于相互竞争的力量，一部分来自特定参与者的行动，另一部分来自其他所有希望实现类似目标的人的行动。

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2022-5-10 17:42:30

自然地，每个参与者只能在更大程度上影响其行为所产生的成本，而其他人的行为对其影响较小，但对第二部分的理解可以帮助他计划和改变自己的行为，以应对后者可能产生的任何逆境。任何一个好的商人都应该把这作为一个优化过程来直观地进行，这将在直接影响和时间两个变量上最小化成本，其结果建议要么放慢执行速度，要么加快执行速度。通过这一衡量标准，交易员现在实际上有了一个量化指标来确定他们的决策过程。当我们分解成本时，尝试并理解这两个子成本如何在总成本中占一定比例是有帮助的。这两个组成部分的波动性来自不同的来源（市场条件），需要不同的响应，因此会根据不同的处理方式和情况影响上述优化问题，交易者会知道哪些成本更不可预测，因此他们会将精力集中在最小化该组件产生的成本上。另一种将交易成本分解为临时和永久影响的流行方法[见阿尔姆格伦和克里斯（2001）；阿尔姆格伦（2003）；阿尔姆格伦、图姆、豪普特曼和李（2005）]。虽然这种方法背后的理论非常优雅，并考虑了用于估计影响的变量的线性和非线性函数，但一种实用的计算方法需要在订单后的特定时间间隔内测量价格。该时间间隔不明确，使用该测量时可能会导致精度降低。现在，我们将介绍在整个讨论过程中使用的一些术语。1.总滑移-订单期间证券的总价格变动。

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2022-5-10 17:42:33

这也是实施不足的原因（Perold 1988；Treynor 1981）。值得一提的是，不同的从业者使用了许多类似的度量标准，而这一概念在不太适合的情况下使用（Yegerman和Gillula 2014）。虽然实现不足或延迟作为一种衡量标准的有用性不值得讨论，以了解在构建aportfolio和实施aportfolio之间可能出现的价格不足，但在需要衡量算法的有效性或流动性的可用性的情况下，需要使用更细粒度的指标来补充延迟。2.市场影响（MI）-由构成考虑中订单的执行引起的价格变动。简言之，MI代表订单的流动性需求对价格的影响。这个指标通常为负或零，因为在大多数情况下，我们能产生的最佳影响通常是无影响的。3.市场时机——由于订单期间所有其他市场参与者的综合影响而发生的价格变动。4.市场影响估计（MIE）-这是根据最近的市场状况对市场影响的估计，如上文第二点所述。MIE计算是一个模拟的结果，该模拟考虑了在过去几天里，根据交易量和价格概率分布捕捉到的市场微观结构，完成订单所需的执行次数和完成订单时遇到的价格波动。

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2022-5-10 17:42:36

参见Kashyap 2015b，了解动态规划方法，以在价格运动定律的各种公式下最小化市场影响。这种模拟可以通过某些参数进行控制，这些参数决定了订单上所需的流动性、交易方式、订单持续时间、市场条件，以及交易开始和结束时间。简言之，MIE是订单流动性需求对价格影响的估计指标。这种方法持有一种哲学观点，即做出较小的预测并考虑它们的综合影响会导致较小的方差，而不是做出较大的预测；比如，与一个月的估计相比，一天的估计。年龄测量的直觉是，与在同一组点上设置较少数量的直线（或曲线）相比，在一组点上设置更多直线（或曲线）将减少总体误差。当然，在组合预测结果时，我们必须注意错误中的错误，这些错误可能会使结果变得复杂，并导致结果误入歧途，因此，需要进行实证测试，以验证这种技术在特定情况下的适用性。5.所有这些变量均以基点计量，以便于在不同群体之间进行比较和汇总。可以用每股美分、美元价值或其他货币来衡量。6.

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2022-5-10 17:42:40

以下方程式以伪数学术语表示，以便于理解，用于管理上述变量之间的关系。4.2技术辅助总滑移=市场影响+市场时机{总价格滑移=你的价格影响+其他人的价格影响（价格漂移）}市场影响估计=市场影响预测=f（执行规模，流动性需求）执行规模=g（执行参数，市场条件）流动性需求=h（执行参数，市场条件）执行参数<->包括（订单规模、安全性、交易方、交易风格、时机决定）市场状况<->向量包括（价格变动、交易量变化、信息集）这里，f、g、h是函数。我们可以对这些函数施加凹性条件，但可以说，通过假设没有此类限制并拟合线性或非线性回归系数，可以得到类似的结果，这可能是非凹的，甚至是不连续的，允许价格和数量的跳跃。所使用的特定功能表可能因不同的证券组而有所不同，甚至因个别证券而有所不同，甚至因同一证券的不同时间段而有所不同。如前所述，任何此类估算的关键方面都是与实际订单成本的比较。简单的模型通常更有助于解释结果和更新模型参数。

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何人来此

2022-5-10 17:42:43

Hamilton[1994]和Gujarati[1995]是计量经济学方法和时间序列分析的经典文本，强调了对节俭模型的需要。辅助信息集可以是太阳下的任何东西，甚至是其他天体下的任何东西。其中一个有用的变量是一组具有代表性的证券交易员的血压和心率时间序列。4.3执行不足刷新刷新刷新，总延误或执行不足在下文中推导，我们在处理估计或未来价格时需要使用预期运算符。（Kissell 2006）提供了更多细节，包括投资组合可能部分执行的公式。我们使用的符号列表是，需要交易的股份总数交易的总持续时间N、交易间隔的数量τ=T/N，每个交易区间的长度。我们假设时间间隔的持续时间相同，但这很容易放松。在连续时间内，这变成，N→ ∞, τ → 0.o然后时间被分成离散区间，tk=kτ，k=0。。。，N.o为了简单起见，让时间以单位间隔测量，给出t=1，2。。。，T.oSt，在t期间以Pt.价格收购的股份数量PCA可以是任何用于衡量滑动的参考价格或基准。它通常被视为到达价格或投资组合经理希望完成投资组合购买的价格任何交易轨迹，都会寻求制定一份待决股份总数的最佳清单，W。。。，WT+1。这里，WT是我们在时间t仍然需要交易的单位数量。这意味着，W=\'S和WT+1=0意味着必须在时间t之前执行\'S。很明显，S=TPj=1Sj。这可以等效地通过已完成的执行列表来表示。。。，圣。

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