Dynamisch Dunkel Pool Trading Strategien

Dynamic Dark Pool Handelsstrategien in Limit Order Märkte Sabrina Buti. Barbara Rindi () und Ingrid M. Werner Weitere Kontaktdaten Sabrina Buti: University of Toronto Ingrid M. Werner: Ohio State University Abstract: Wir modellieren eine dynamische Limit-Order Markt mit Händlern, die Aufträge entweder zu einem Limit-Orderbuch (LOB) einreichen oder Zu einem dunklen Pool (DP). Wir zeigen, dass es eine positive Liquiditätsexternalität in der DP gibt, die Aufträge vom LOB zur DP migriert, aber das gesamte Handelsvolumen steigt, wenn eine DP eingeführt wird. Wir zeigen auch, dass der DP-Marktanteil höher ist, wenn die LOB-Tiefe hoch ist, wenn die LOB-Spreads schmal sind, wenn es mehr Volatilität gibt und wenn die Tickgröße größer ist. Während die Zittertiefe im LOB immer kleiner wird, wenn ein DP eingeführt wird, können zitierte Spreads für flüssige Vorräte schmaler werden und sich für illiquide Vorräte erweitern. Schließlich, wenn. ash Aufträge selektierte Händler mit Informationen über den Zustand der DP liefern, zeigen wir, dass mehr Aufträge vom LOB zur DP migrieren. Ähnliche Arbeiten: Working Paper: Dynamic Dark Pool Trading-Strategien in Limit Order Markets (2010) Dieser Artikel ist möglicherweise an anderer Stelle in EconPapers verfügbar: Suchen Sie nach Artikeln mit dem gleichen Titel. Exportreferenz: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTMLText Diese Seite ist Teil von RePEc und alle hier angezeigten Daten sind Bestandteil des RePEc-Datensatzes. Ist Ihre Arbeit fehlt bei RePEc Hier ist, wie Sie beitragen. Fragen oder Probleme Überprüfen Sie die EconPapers FAQ oder senden Sie eine E-Mail an. Seite aktualisiert 2017-01-02Dynamic Dark Pool Trading-Strategien in Limit Order Markets Zusammenfassung: Wir modellieren einen dynamischen Finanzmarkt, wo die Händler Bestellungen auf ein Limit Orderbuch (LOB) oder ein Dark Pool (DP). Wir zeigen, dass es eine positive Liquiditätsexternalität in der DP gibt, die Aufträge vom LOB zur DP migriert, aber das gesamte Handelsvolumen steigt, wenn eine DP eingeführt wird. Wir zeigen auch, dass der DP-Marktanteil höher ist, wenn die LOB-Tiefe hoch ist, wenn die LOB-Spreizung eng ist, wenn die Zeckengröße groß ist und wenn die Händler Schutz vor Preisauswirkungen suchen. Weiterhin nimmt, während in Zitatnotationstiefe im LOB immer kleiner wird, wenn ein DP eingeführt wird, zitierte Spreads für flüssige Vorräte enden und für illiquide erweitern. Wir zeigen auch, dass die Interaktion der Händler mit sowohl LOB als auch DP interessante systematische Muster erzeugt, um sicherzustellen, dass die Wahrscheinlichkeit einer Fortsetzung größer ist als die einer Umkehrung nur für flüssige Bestände. Zusätzlich wird, wenn die Tiefe auf einer Seite des LOB abnimmt, die Liquidität aus dem DP abgelassen. Wenn ein DP zu einem LOB hinzugefügt wird, steigt die Gesamtsumme sowie die institutionellen Händler das Wohlfahrtswachstum, aber nur für flüssige Bestände nimmt das Einzelhandelskaufleute stattdessen immer ab. Wenn Flash-Aufträge ausgewählten Händlern Informationen über den Zustand der DP liefern, zeigen wir, dass mehr Aufträge vom LOB zum DP migrieren und DP-Wohltätigkeitseffekte verbessert werden. Ähnliche Arbeiten: Working Paper: Dynamic Dark Pool Trading-Strategien in Limit Order Markets (2010) Dieser Artikel ist möglicherweise an anderer Stelle in EconPapers verfügbar: Suchen Sie nach Artikeln mit dem gleichen Titel. Exportreferenz: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTMLText Diese Seite ist Teil von RePEc und alle hier angezeigten Daten sind Bestandteil des RePEc-Datensatzes. Ist Ihre Arbeit fehlt bei RePEc Hier ist, wie Sie beitragen. Fragen oder Probleme Überprüfen Sie die EconPapers FAQ oder senden Sie eine E-Mail an. Seite aktualisiert 2017-01-04