美国的价格发现和整合数据源的准确性。

2022-6-11 01:08:43

(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]。

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2022-6-11 01:08:46

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。

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mingdashike22

2022-6-11 01:08:49

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。

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2022-6-11 01:08:52

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。

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2022-6-11 01:08:55

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。

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大多数88

2022-6-11 01:08:58

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。

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nandehutu2022

2022-6-11 01:09:01

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。

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2022-6-11 01:09:05

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：。

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2022-6-11 01:09:08

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：。

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2022-6-11 01:09:11

2015年8月11日，从04:00到20:00，每天的每一秒都有苹果股票交易。为了了解有多少资本在流通，查看图6中每秒交易的美元数可以发现一些惊人的数字。在这里，人们可以看到，苹果股票在一秒钟内交易的最高峰值为4000万美元。图6：。2015年8月11日，苹果公司从04:00到20:00的每一秒都有美元交易。从长远来看，图7中的累计交易资本显示，苹果股票单日交易额稳步攀升至约100亿美元。在如此高的比率下，上图6中所示的4000万美元峰值几乎不属于异常值。图7：。2015年8月11日，苹果股票交易的累计美元数从04:00到20:00的每秒钟总和。4.3. 按交易所和SIP组成部分对市场活动进行分解图8显示了资产如何在构成国家市场体系的多个交易所进行大量交易。每家交易所的开盘和收盘时间不同，这也是一些线路开盘晚或停得短的原因。在图8中，正常交易开始于09:30（04:00后的19800秒），这是所有市场开盘时成交量的急剧增加。图8：。2015年8月11日，交易所对苹果股票的累计交易量从04:00到20:00之间的每秒钟总和。在这里，我们开始将上述财务指标与基础通信网络的带宽容量概念联系起来，从消息的角度考虑交易量和报价批次（报价批次通常为100股）可能更直观。消息被定义为一个通信的原子单元，描述特定资产的若干股份或批次（例如，100股苹果股票）。

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2022-6-11 01:09:14

由于quote消息远多于交易消息（即，每个交易报告大约有10条quote消息），因此以下每天quote消息的数字代表通信网络上的流量上限。为了简单起见，在我们的分析中，我们将SIP称为单个实体。事实上，SIP由三个不同的组成部分组成：SIP A、SIP B和SIP C。SIPs通过处理和整合每个交易场所的所有受保护的买卖报价和交易，将“美国市场”连接到一个易于使用的数据馈送中SIP A和B由合并磁带协会运营，并整合SIP A在纽约证券交易所（NYSE）上市的证券和SIP B在纽约证券交易所ARCA、NYSE MKT、BATS和区域交易所上市的证券的市场活动【16】。SIP C由纳斯达克运营，用于纳斯达克上市证券【17】。在图9中，可以再次清楚地看到常规市场日的开盘和收盘。图9显示了三个SIP中每个SIP记录的消息。在市场日期间，很少有每秒打印到SIPs的消息少于1000条的情况，而有时，当消息流量超过每秒100000条时，市场会打开和关闭。图9：。SIP于2015年8月11日对苹果股票从04:00到20:00的每秒钟进行报价。4.4. 直接反馈和SIP之间的延迟表明，SIP的存在是为了通过有效发现股票价格及时统一市场。要了解交易从在交易所报告到由SIP聚合和记录所需的时间，以供所有市场参与者查看，可以查看SIP延迟。

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2022-6-11 01:09:17

这里的延迟是由SIP的时间戳减去报告交易所向SIP发送交易或报价信息时的时间戳定义的。图10、图11和图12显示了所有股票在三个SIP中每个SIP的交易延迟（以微秒为单位）。从这三个图中可以看出，每个SIP的延迟中值、标准偏差和范围是相似的。所有SIP和所有交换机的平均延迟在700以内彼此的s。由此可以推断，交易报告延迟是相似的。虽然延迟中值、标准偏差和范围确实存在相似之处，但这些相似之处至少有两个例外。第一个例外是芝加哥证券交易所（CHX）。其他地方首次报道称，CHX延迟是其他交易所的异常值，尽管CHX通常有助于高效的价格发现，但其在交易量中的份额有限[20]。我们在这里的发现证实了CHX潜伏期是异常值。第二个例外与NTRF有关，在NTRF中，纽交所上市股票的暗池交易被合并。图10：。SIP A报告的2015年8月11日交易的所有股票的所有交易延迟的方框图，以微秒为单位，由交易所分隔。图11：。SIP B报告的2015年8月11日交易的所有股票的所有交易延迟的方框图，以微秒为单位，由交易所分隔。图12：。SIP C报告的2015年8月11日交易的所有股票的所有交易延迟的方框图，以微秒为单位，由交易所分隔。更详细地查看延迟，图13显示了单个股票（即AAPL）的交易报告延迟。图13给出了与SIP延迟截然不同的图，可以看出，交换内部和交换之间的延迟存在显著差异。

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大多数88

2022-6-11 01:09:20

此处的异常值报告交换是QTRF。这清楚地表明，在观察延迟时，交换很重要。图13：。2015年8月11日AAPL交易所交易的苹果股票延迟直方图（截断为105微秒）。4.5. 第一个差异突出了SIP的不精确性。图14显示了最佳出价和最佳询问之间的差异（即价差）。我们根据打印到SIP的bid和ask报价的时间戳生成了图14。这一分析表明，有相当多的实例的价差为负。负价差表明价格发现效率低下，意味着一方愿意支付的价格高于交易对手在特定时间愿意出售的价格（例如，当标价仅为0.99美元时，以1.05美元的价格购买苏打水）。这对买方来说既不可取，也不为现行市场规则所允许[18]，因此SIP可能传播不准确的报告。为了评估SIP的准确性，可以查看图15中每个交易所的价差，并看到在任何交易所，价差都不会变为负值。然而，确实会出现负利差，尤其是NBBO的负利差。此类NBBO负利差的例子描述了交叉市场，或简称交叉市场。为完整起见，称为锁定市场的零价差描述了当前市场规则排除的另一种市场状况。所有可用的最佳报价订单均应根据所有可用的最佳报价订单执行。图14：。2015年8月11日，苹果股票的美元买卖价差与发生次数之比。图15：。

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2022-6-11 01:09:23

2015年8月11日，交易所为苹果绘制了美元价差的方框图。如果SIP出现错误，并且交换机从未交叉，那么这种差异可能是由于消息沿通信网络从交换机传输到SIP所需的时间造成的。与时间相关的异常现象的存在表明了理解金融市场和通信基础设施之间的耦合以及这些系统如何设计的含义的重要性。许多股票（如道琼斯30指数成份股）都存在这些定价异常现象，但出于简洁和篇幅考虑，我们在此仅对表1中列出的14只股票进行简单的处理。指出了一些模式，初步证明了消息流量与明显的交叉和锁定之间的关系（市场规则也不允许相同的出价和询问）。如果这种关系成立，它将进一步强调金融和通信基础设施耦合之间的重要性。图16表明，随着quote消息数量的增加，SIP中明显的市场交叉点数量也在增加。在图16中，股票价格在右侧的彩色图表中给出。交易价格低于1美元的股票（即便士股票，图中为蓝色到蓝绿色）在不同的市场规则下运行，并且在消息数量和交叉之间遵循不同的关系。这一初步结果可能表明，市场规则也塑造了这些基础设施之间的耦合。图16：。2015年8月11日交易的所有股票的SIP交叉计数。图17显示了库存在SIP处明显锁定的次数（即0的排列）。

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nandehutu2022

2022-6-11 01:09:26

图17提供了额外的证据，表明不断增加的消息流量与更多锁定的股票相关。图17：。2015年8月11日交易的所有股票的SIP锁计数。现代金融体系依靠高效稳定的通信网络传播最新信息。要了解在短时间窗口内可能发生的情况，可以查看在向SIP发送交易或报价更新和SIP向SIP订阅者报告更新之间发生的股票事件（交易报告或报价消息）的数量–这里，我们将此延迟称为延迟窗口。图18显示，在苹果股票的这个延迟窗口中，通常会发生数百到数千个事件。图18：。2015年8月11日苹果股票延迟窗口中的事件数。4.6。订单簿之间的交叉提供了套利机会。明显的市场锁定和交叉数量与消息（交易报告或报价更新）量之间的关系的出现，促使我们更深入地了解延迟窗口内的事件数量。图19和图20在页面上垂直对齐，以沿x轴反映一天中的时间。在图19中，我们从方便样本中描绘了一只交易量较小的股票（即，Second-Sight Medical Products，EYES），以与图20中交易量较大的股票（即，Apple，AAPL）进行比较。在图19中，读者会注意到EYES在交易日前后的交易活动有限，而图20描述了AAPL中的重要交易时间。在图19中，我们可以看到，有时SIP和交换时间没有对齐（红色和白色圆圈没有对齐的地方）。

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2022-6-11 01:09:30

对于像AAPL这样的高交易量股票，我们从图20中可以看到，时间戳的差异有更多的不按顺序排列的情况。对图19和图20进行更仔细的分析可以得出更多的见解。因为我们使用精确时间协议（Precision Time Protocol）[19]按SIP时间戳排序，所以所有第一个差异都应该是正的。因此，如图19和图20所示，SIP时间戳中的所有负差异表明SIP可能经常歪曲交易的准确顺序。在表1中，我们在一系列交易量的股票中看到了类似的特征，该表显示了特定资产的交易总数以及SIP报告的无序交易百分比。交易数量和无序数量之间存在强烈的线性趋势（斜率=0.66，R平方=0.99）。虽然有必要进行额外的分析，以确定这一趋势的驱动因素，但这种深入分析可能证明是值得的，因为它们可能会说明套利机会。这些套利机会可能来自交叉市场。回想一下，交叉市场表示负价差（即显示的最佳出价超过显示的最佳出价）。如果允许，在交叉市场中进行交易可能会带来真正套利的机会。举例来说，在交叉市场中交易可能会使交易员C以每股116.00美元的价格从交易员a手中购买偶数批苹果股票，并立即以每股116.02美元的价格将相同偶数批苹果股票出售给交易员B。读者会注意到，在市场上没有交易员C的情况下，交易员a和B可能会以每股116.01美元的价格成为自然的交易对手，每个人都在经历价格上涨，这就是为什么在交叉市场中交易会停止的原因。

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2022-6-11 01:09:33

为了利用这一潜在的套利机会，交易员C必须预测交叉市场，并通过与市场的直接反馈连接利用延迟优势。虽然市场参与者可能有能力对这些套利机会采取行动，但它们可能只存在很小的时间窗口（例如，500微秒或更少）[2]。这些稍纵即逝的潜在套利机会清楚地表明了金融市场与连接它们的通信网络之间紧密相互依存的后果。图19：。2015年8月11日，SIP与EYES股票交换时间戳的时差。图20：。2015年8月11日，SIP与AAPL股票交易时间戳的时差。表1：。2015年8月11日，所选股票的交易顺序混乱。序列外股票百分比Total TradesListing Exchange APL66.2%482578NASDQBAC50.1%97303NYSEXOM43.0%86834NYSEGOOG56.3%69085NASDQDNR43.3%51185NYSEIBM26.4%29960NYSESHAK27.9%16349NYSEKLIC30.3%3304NASDQGBX20.6%2804NYSEWBMD29.9%2428NASDQeyES10.3%1653NASDQBRKA0.3%NYSEOHGI3.8%NASDQACU0.0%NYSEMKT5。以上结论，我们揭示了SIP准确性的明显局限性，即其无法保持交易的正确顺序。我们没有完全依赖一组基本上同质的股票（例如道琼斯30指数的组成部分），而是选择了一组异质的股票，这些股票随市值、上市交易所和交易量的不同而变化。这种异质性产生了令人信服的证据，证明SIP的不准确与贸易量有关。因此，我们可以合理地推断，SIP基础的物理基础设施具有有限的限制，某些库存通常会超过这些限制。

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2022-6-11 01:09:36

虽然这种SIP不准确的影响可能是广泛的，但我们最后强调了两个重要的影响。首先，当SIP无法捕捉到实际交易顺序时，这种不准确将扭曲股票回报。虽然是一个简单的衡量标准，但回报在几乎所有风险衡量标准中都起着基础性作用；因此，此处发现的SIP的不准确之处可能揭示出风险管理的广泛局限性。最后，考虑到算法交易在当今美国股市中的优势，无序交易和随后的回报扭曲可能会导致正反馈，导致市场远离高效的价格发现。虽然令人信服，但我们关于SIP准确性的发现并不详尽，因此我们鼓励研究人员考虑未来研究的其他分析维度。纵向研究可能会解决SIP随时间变化的准确性问题。另一项研究可能会比较SIP对主流市场指数（如道琼斯30指数、标准普尔500指数和罗素3000指数）组成股票的准确性。最后，我们建议对SIP交易准确性研究的直接扩展包括对更新报价的分析。致谢：作者感谢以下各方：Richard Bookstaber、Michael Foley、Christine Harvey、Eric Hunsader、Neil Johnson和Mark Paddrik的合作贡献；Anshul Anand、Chris Danforth、David Dewhurst、Peter Dodds、Jordan Feidler、Andre Frank、Bill Gibson、Frank Hatheway、John Ring、Chuck Schnitzlein、Colin Van Oort、Tom Wilk以及2016年代理计算国际大会与会者的有益见解。

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2022-6-11 01:09:39

作者与MITRE公司的联系仅供识别之用，并不表示或暗示MITRE同意或支持作者所表达的立场、观点或观点。参考文献【1】Brian F.Tivnan和Brendan F.Tivnan。2016年，“投资者决策周期中的市场流动性和异质性对国家市场体系的影响。”2016年SWARMFEST：第20届基于代理的建模与仿真年会上的演讲，弗吉尼亚州伯灵顿【2】Brian F.Tivnan、Matthew T.K.Koehler、David Slater、Jason Veneman和Brendan F.Tivnan。2017年，《迈向美国股票市场的模式：证券信息处理器有多重要？2017年冬季模拟会议记录（第1181-1192页）。新泽西州皮斯卡塔韦市电气和电子工程师协会（Institute of Electrical and Electronics Engineers，Inc.）。[3] 詹姆斯·安吉尔。2014年，《当金融与物理学相遇：光速对金融市场及其监管的影响》。arXiv:1401.2982。[4] Benoit Mandelbrot。某些投机价格的变化。J总线36（4）：294–419。[5] Rama Cont R.2001年。资产收益的经验特性。定量金融1:223–236。[6] 尼尔·约翰逊、赵关南、埃里克·亨萨德、景蒙、阿米思·拉文达尔、斯宾塞·卡兰和布莱恩·蒂夫南。2012年，由超快机器生态驱动的金融黑天鹅。arXiv:1202.1448。[7] Neil Johnson、Gunan Zhao、Eric Hunsader、Hong Qi、Nicholas Johnson、Jing Meng和Brian Tivnan。2013年，《超越人类反应时间的新机器生态的突然崛起》。科学报告3:2627。[8]斯科特·帕特森和詹妮弗·斯特拉斯堡。2012年。交易员们在一个黑暗的新世界中航行。《华尔街日报》，2012年4月9日。[9]斯科特·帕特森。2012年。暗池。纽约，纽约：皇冠酒吧。[10]迈克尔·刘易斯。2014。闪光男孩：华尔街起义。纽约，纽约：诺顿和公司。

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2022-6-11 01:09:43

[11] Salvatore Arnuk和Joseph Saluzzi。2012年，破碎的市场。新泽西州上鞍河：FT出版社。[12] 哈伊姆·博德克。2013年，《高频交易问题：高频交易与股市结构改革文集》。Decimus资本市场。[13] Nanex研究公司。2014年，完美偷盗。2014年7月15日，http://www.nanex.net/aqck2/4661.html[14]丁胜伟、约翰·汉娜和特伦斯·亨德索特。2014年，NBBO的速度有多慢？与直接交换提要的比较。《财务评论》，49（2），313-332。[15] 罗伯特·P·巴特利特和贾斯汀·麦克拉里。2017年，股市被操纵的程度如何微秒时间戳的证据。（编号w22551）。国家经济研究局。[16] 整合的磁带关联。https://www.ctaplan.com/index.信息检索日期：2018年9月30日。[17] 未上市交易特权。http://www.utpplan.com/overview.信息检索日期：2018年9月30日。[18] 证券交易委员会。“法规NMS”https://www.sec.gov/rules/final/34-51808.pdf.信息检索日期：2018年9月30日。[19] 精确时间协议是“用于在整个计算机网络中同步时钟的协议”https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_Time_Protocol.信息检索日期：2018年9月30日。[20] Nanex研究公司。2014年，“NBBO缺火”2014年4月22日，http://www.nanex.net/aqck2/4616.html.信息检索日期：2018年9月30日。附录表A.1。

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