Trading activity and price impact in parallel markets: SETS vs. off-book market at the London Stock Exchange
我们实证研究的交易活动，在电子上的书部分，并在经销商的非书部分的伦敦证券交易所，分别调查交易活跃的市场成员和其他市场参与者的非会员。我们发现：（1）表外交易的交易量分布比表内交易的交易量分布有一个明显的厚尾，（ii）会员及非会员的组别可按其交易概况分类。（iii）市场会员因帐上市场交易而产生的每日存货变动，与因帐外市场交易而产生的存货变动，两者之间有密切的相关关系。与非会员的账面市场交易，和（iv）的自相关性的符号的订单的非会员在帐外市场正在慢慢衰减。我们还分析了随着时间的推移，无论是积极的和消极的滞后，电子交易和帐外交易的账面价格的影响函数。电子交易和帐外交易的无条件影响曲线非常不同。此外，电子交易的影响对交易量的依赖性较小，而非电子交易的影响函数的形状和大小强烈依赖于交易量。
2011-02-03 q-fin.TR
No-arbitrage and closure results for trading cones with transaction costs
本文考虑了按比例交易成本的交易。我们给出了A（从零捐赠可获得的索赔锥）闭合的充要条件，并一般地展示了如何以这样的方式表示其闭合，即它是零捐赠可获得的索赔锥，对于不同的交易价格集。新的表示法遵循资产定价基本定理。然后，我们将展示如何表示索赔，并在最后一节中展示任何此类设置如何对应于一致的风险度量。
2008-04-24 math.PR q-fin.TR
A market impact game under transient price impact
在一个简单的市场冲击模型中考虑两个高频交易者之间的纳什均衡，该模型具有瞬时价格冲击和附加的二次交易成本。我们扩展了Schöneborn（2008）的一个结果，证明了纳什均衡的存在性和唯一性，并证明了在交易成本较低的情况下，高频交易者参与了一个“烫手山芋游戏”，在这个游戏中，相同的资产头寸被来回出售。然后，我们确定了一个临界值的交易成本的大小以上，所有的振荡消失，战略成为只买或只卖。数值模拟表明，对于双方交易者的预期成本可以低于交易成本比没有。当不存在交易成本时，交易成本会随着交易频率的增加而增加;当交易成本足够高时，交易成本会随着交易频率的增加而减少。我们认为，这些影响的发生是由于需要保护，以防止掠夺性交易的制度低交易成本。
2017-05-08 q-fin.TR
Does Security Transaction Volume-Price Behavior Resemble a Probability Wave?
基于股票市场中交易量对交易量和价格波动性的约束作用，本文研究了在交易量给定的情况下，交易量与价格之间的关系。研究发现，无论实际价格波动路径、时间序列和时间区间内的总成交量如何，随着交易时间的延长，累计成交量在一定交易价格区间内的价格均值附近逐渐出现一个峰度。为了解释量价行为，我们从物理学的角度提出了交易能量假设，推导了与时间无关的交易量价概率波动方程，得到了交易价格区间上的两组解析量分布特征函数。通过实证检验，我们证明了股票市场中一致性的存在，并证明了模型在这一早期阶段的有效性。量价关系表现得像概率波。
2010-01-06 q-fin.ST q-fin.TR
Price impact asymmetry of institutional trading in Chinese stock market
对2003年中国股票市场32只流通股的机构买卖行为进行了非对称性价格影响研究。我们分析了价格的影响，在起草和下跌趋势与连续的积极和消极的每日价格变化，并测试价格影响的不对称性对市场条件的依赖。对于大多数股票来说，机构卖出对价格的影响大于机构买入，而机构买入对价格的影响只存在于少数以上涨为主的股票中。本文进一步研究了机构投资者交易前后的平均收益率，发现机构投资者在机构投资者交易前后也存在非对称行为。提出了一个新的变量来研究订单簿结构，它可以部分解释机构交易的价格影响。对机构交易价格影响的线性回归进一步证实了我们的发现，即在2003年的熊市中，机构销售主要比机构购买对价格产生更大的影响。
2011-10-14 q-fin.TR
Optimal Mean Reversion Trading with Transaction Costs and Stop-Loss Exit
基于配对交易的行业实践，我们研究了均值回复价差交易的最优时机策略。建立了一个最优双停止问题，分析了在有交易成本的情况下，头寸的开始和随后的平仓时机。建模的价格传播的Ornstein-Uhlenbeck过程中，我们应用概率方法，严格推导出最佳的价格区间进入和退出市场。作为一个扩展，我们纳入了止损约束，以限制最大损失。我们表明，进入区域的特点是一个有界的价格区间，严格高于止损水平。至于退出时机，较高的止损水平总是意味着较低的最佳止盈水平。分析和数值结果都说明了时间策略对模型参数的依赖性，如交易成本和止损水平。
2015-05-14 q-fin.MF q-fin.TR
Analysis of trade packages in Chinese stock market
本文对中国股票市场中23只股票的连续买入或卖出序列组成的交易包进行了实证研究。我们研究了交易包的执行时间、交易数量和总交易量的概率分布，并分析了它们之间可能存在的标度关系。机构投资者和个人投资者之间存在数量差异。交易包的交易配置文件进行了调查，以揭示大交易的交易量和交易时间的一天中的偏好，和两种类型的投资者的不同配置文件意味着机构可能比个人更知情。我们进一步分析了整个交易包和交易包内的单个交易对价格的影响。我们发现，交易包的价格影响是不可忽略的，在执行时间的一段时间，它可能有一个幂律关系的总交易量。交易包内交易的价格影响相对于一天中的时间$t$显示出U形曲线，并且还显示出对交易量的幂律依赖性。机构交易包内的交易量对当前回报的影响更大，但与个人交易相比，以下价格反转持续的时间相对较短。
2011-03-08 q-fin.TR
Online Trading Models with Deep Reinforcement Learning in the Forex Market Considering Transaction Costs
Tokyo Institute of Technology（东京工业大学）
近年来，使用人工智能创建了各种投资模型。人工智能自动交易可以扩大交易方式的范围，例如通过赋予24小时运营的能力和高频率交易的能力。如果能够充分考虑过去的数据，自动交易也可以预期使用比人类可用的更多的信息进行交易。在本文中，我们提出了一种基于深度强化学习模型的投资代理，这是一种人工智能模型。该模型考虑了实际交易中涉及的交易成本，并为长期交易建立了一个框架，以便在单笔交易中获得大量利润。这样做，它可以在保持低交易成本的同时实现利润最大化。此外，考虑到实际操作，我们使用在线学习，使系统可以通过不断更新最新的在线数据来持续学习，而不是使用静态数据进行学习。这使得在非平稳的金融市场中进行交易成为可能，因为它总是包含当前的市场趋势信息。
2021-12-16 cs.AI cs.LG q-fin.TR
Optimal Multiple Trading Times Under the Exponential OU Model with Transaction Costs
本文研究了具有固定交易成本的均值回复价格动态模型下的交易时机选择问题。我们解决了一个最佳的双停止问题，以确定最佳的时间进入和随后退出市场，当价格是由一个指数的Ornstein-Uhlenbeck过程。此外，我们分析了一个相关的最优切换问题，涉及一个无限序列的行业，并确定的条件下，双停止和切换问题承认相同的最优进入和/或退出时机策略。在我们的研究结果中，我们发现投资者通常在价格较低时进入，但如果当前价格足够接近零，则可能会发现等待是最佳选择。换句话说，用于条目的延续（等待）区域被断开。数值结果说明了模型参数和交易成本对时机策略的依赖性。
2015-04-18 q-fin.MF q-fin.TR
Mean Reversion Trading with Sequential Deadlines and Transaction Costs
研究了具有有限进入和有限退出期限的均值回复价格过程的最优交易时机策略。价格过程是由一个仿射漂移的扩散模型来模拟的，该模型包含了许多著名的模型，包括Ornstein-Uhlenbeck（Ornstein-Uhlenbeck）模型、Cox-Ingersoll-Ross（CIR）模型、Jacobi模型和非齐次几何布朗运动（IGBM）模型。（长开短闭）策略;（ii）短多（短开，长闭）策略，及（iii）多仓策略，让交易者可更灵活地进入市场，买入或做空，然后平仓。对于每一种策略，我们解决了一个最优的双停止问题与连续的最后期限，并确定最佳的交易时机。我们的解决方案方法利用当地的时空演算Peskir（2005），以获得非线性积分方程的Volterra型，唯一的特征交易边界。积分方程的数值实现提供了最佳交易边界的例子。
2018-01-06 math.OC q-fin.TR
Trading Lightly: Cross-Impact and Optimal Portfolio Execution
我们建立了一个策略的影响成本模型，交易一篮子相关的工具，通过扩展到多变量的情况下，线性传播模型以前用于单一的工具。我们的规范允许我们校准一个没有套利和价格操纵的成本模型。我们说明了我们的研究结果，使用一个池的美国股票，并表明，忽略交叉影响的影响，导致不正确的估计的流动性和次优的执行策略。我们特别指出了同步执行相关合约的重要性。
2017-08-22 q-fin.TR
Signature-Based Optimal Execution for Statistical Arbitrage with Path-Dependent Trading Signals
Deep Blue Capital B.V.（深蓝资本有限公司）；Informatics Institute, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学信息学研究所）；Korteweg-de Vries Institute for Mathematics, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学科特韦格-德弗里斯数学研究所）
提出基于截断签名的线性框架，将alpha过程和交易速度建模为路径的函数，通过二次规划求解最优执行策略，在合成数据和历史回测中优于z-score阈值基准。
2026-07-22 q-fin.TR
Corporate Governance, Noise Trading and Liquidity of Stocks
本文的主要任务是研究公司治理对上市公司股票市场流动性的影响。本文建立了一个包含投资者信念异质性的理论模型来解释公司治理改善公司股票流动性的机制。在这个过程中我们发现，市场中存在半知情的噪声交易者是公司治理产生改善股票流动性效果的重要条件。我们进一步发现，这种效应的强度受到噪声交易者参与市场交易的程度的影响。我们的模型发现，公司治理和噪声交易者参与交易的程度对提高股票的流动性具有协同效应。
2020-01-17 q-fin.TR
Trading on the Floor after Sweeping the Book
知情的交易者需要快速交易，以便在公开之前从他们的私人信息中获利。快速的电子市场提供了这种流动性。慢速市场提供基于拍卖的交易大厅的执行。混合市场结合了这两个执行场所。在其主要结果中，该论文表明，为了补偿其缓慢和高风险的执行，交易大厅的深度至少需要是清扫设施的两倍。此外，当一个独立的交易大厅通过增加一个清扫设施来增强时，整体知情交易将下降，因为知情交易者更容易提取其私人信息的全部价值。
2020-01-17 q-fin.TR
Design and Implementation of Schedule-Based Trading Strategies Based on Uncertainty Bands
我们提出了一种基于时间表的执行交易策略的设计基于不确定性带。该制剂：1）简化策略规范和实现; 2）提供被动、机会主义、积极和暗池交叉执行策略之间的灵活分配; 3）允许随着新的优化方法、调度技术、阿尔法模型和执行策略的开发而快速增强;以及4）在宏观（战略）和微观（战术）级别上产生信息，这些信息容易发布到交易数据库和前端应用程序。
2014-09-04 q-fin.TR
Statistical Arbitrage and Optimal Trading with Transaction Costs in Futures Markets
考虑了布朗市场模型和终端财富的期望效用最大化问题。具体而言，我们研究了在存在交易成本的情况下，基金/代理人投资期货市场的终端财富效用最大化问题。我们提供了一些初步的评论统计套利策略，我们设置的框架，期货市场，并介绍了概念，如保证金，杠杆和滑点。设定为离散时间，期货价格的价格演化被建模为包含伊藤和的离散随机序列。我们假设驱动收益过程的漂移和布朗运动是不可观测的，交易成本由买卖价差表示。我们提供了明确的解决方案，最优投资组合的过程中，我们提供了一个例子，使用对数效用。
2008-01-22 math.OC math.PR q-fin.TR
Machine Learning-Based Bitcoin Trading Under Transaction Costs: Evidence From Walk-Forward Forecasting
Quantitative Finance Research Group, Faculty of Economic Sciences, University of Warsaw（经济科学学院量化金融研究组，华沙大学）；Quantitative Finance Research Group, Department of Quantitative Finance and Machine Learning, Faculty of Economic Sciences, University of Warsaw（经济科学学院量化金融与机器学习系量化金融研究组，华沙大学）
研究在交易成本下，利用XGBoost、LSTM和iTransformer等机器学习模型预测BTC-USDT小时收益率，并通过成本感知执行过滤器将预测转化为盈利交易策略。
2026-05-19 cs.CE cs.LG q-fin.TR
Optimal bidding in hourly and quarter-hourly electricity price auctions: trading large volumes of power with market impact and transaction costs
University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡-埃森大学）
本文研究了在小时和季度电力拍卖中如何通过最小化价格影响而非最大化套利来提高利润。
2022-02-09 q-fin.MF q-fin.PM q-fin.ST
Le trading algorithmique
算法交易来自金融市场上交易资产处理的数字化。自1980年以来，股票市场的计算机化提供了对金融信息的实时处理。这场技术革命提供了确定最佳交易回报的过程和数学方法。目前的研究涉及到自治事务系统在一定时期内编程和一些算法。这提供了交易者无法干预的回报机会。大约有三十种算法可以帮助交易者，最著名的是VWAP，TWAP，TVOL。算法提供最新的策略和决策是许多研究的主题。这些在建模决策自主代理方面的进步可以为这些技术设想一个丰富的未来，玩家已经在使用超过30%的交易。
2009-03-19 cs.GL q-fin.TR
Design of High-Frequency Trading Algorithm Based on Machine Learning
基于深度学习中的迭代优化和激活函数，提出了一种新的高频交易信息分析框架，该框架通过减少量同步知情交易概率（$VPIN$）、广义自回归条件异方差（GARCH）和支持向量机（SVM）组合中的结构损失，充分利用订单簿信息。在做市交易的收益获取过程中，从高维时间序列的投影中揭示离散维数据之间的关系将显著改善模型效果。$VPIN$会预先判断市场流动性，并以沪深300指数期货回报率回测其有效性。
2019-12-21 q-fin.TR
Bitcoin Average Dormancy: A Measure of Turnover and Trading Activity
试图准确测量交易中使用的比特币的货币流通速度或相关属性的尝试通常试图直接应用传统宏观经济理论的定义，或者使用与区块链属性相关的专门指标，如比特币日销毁。在本文中，除了作为一个有用的指标之外，比特币被销毁的天数还具有数学特性，可以让你计算在给定时间段内交易中使用的比特币的平均休眠时间（自上次交易以来的时间）。此外，比特币被销毁的天数被证明具有另一个意想不到的意义，因为根据利特尔定律，比特币交易池的平均规模，尽管只有在有限的条件下。
2018-02-08 q-fin.ST q-fin.TR
Trading in the Sunshine or in the Shade: Market Impact and Adverse Selection on Hyperliquid
Scuola Normale Superiore（比萨高等师范学院）
研究Hyperliquid链上订单簿中可见TWAP订单与隐藏元订单的执行差异，发现可见TWAP成本更低、永久影响更小，且能吸引流动性提供，验证了阳光交易理论。
2026-06-16 q-fin.TR
Universal Trading for Order Execution with Oracle Policy Distillation
Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）
订单执行是算法交易中的一个基本问题，其目的是完成特定交易订单，无论是清算还是收购。为了实现有效的执行策略，近年来已经见证了从基于模型的市场假设的分析视角到无模型视角的转变，即，强化学习，由于其顺序决策优化的性质。然而，政策可以利用的嘈杂但不完美的市场信息使得建立样本有效的强化学习方法来实现有效的订单执行变得非常具有挑战性。在本文中，我们提出了一个新的通用的交易政策优化框架，以弥合之间的差距嘈杂但不完美的市场状态和订单执行的最佳行动序列。特别地，该框架利用策略蒸馏方法，该策略蒸馏方法可以更好地引导具有完美信息的oracle教师对公共策略的学习朝向实际上的最优执行，以近似最优交易策略。大量的实验表明，我们的方法在各种强基线上有了显着的改进，并采取了合理的交易行动。
2021-01-28 cs.LG q-fin.TR
Detecting unusual trading patterns on cryptocurrency exchanges by means of complexity measures
Cracow University of Technology（克拉科夫理工大学）；Institute of Nuclear Physics, Polish Academy of Sciences（波兰科学院核物理研究所）
该研究针对加密货币交易所人工交易致市场操纵问题，基于高频交易数据的复杂性和统计结构度量，提出诊断框架，应用于多种加密货币，发现2025年5月中旬后Bitget上比特币和以太坊有异常，基于复杂性指标能检测隐藏交易异常。
2026-07-16 cs.CE econ.EM physics.data-an
Effective Trade Execution
本文探讨了算法交易在现代金融市场中的作用。此外，在高频交易技术的大发展所提供的镜头下，描述了算法交易的订单类型、特征和特殊功能。特殊的订单类型一起检查与一个直观的描述隐含的动态的订单簿条件，以特殊的订单（冰山和隐藏）。本章分析了与交易活动相关的交易成本，并研究了市场上最常见的交易策略。同时，本文还通过对有效交易边界的描述，研究了最优执行策略。这些概念代表了理解金融市场最新创新和微观结构研究最新进展所需的工具。
2012-06-22 q-fin.PM q-fin.TR
Optimal Trading Execution with Nonlinear Market Impact: An Alternative Solution Method
我们考虑了Almgren（2003）提出的单一股票的大投资组合的最优交易执行策略。这个框架解释了交易对平均市场价格的非线性影响。Almgren（2003）的结果是基于这样的假设，即在期初，单位时间内没有任何资产份额进行交易。我们提出了一个一般的解决方法，适应的情况下，积极的资产存量在初始阶段。我们的发现是双重的。首先，我们证明了只有在施加额外的参数限制时，该问题才能在开盘期内无交易。第二，在初始阶段持有正资产的情况下，最优执行时间取决于计划期开始时的交易活动。
2011-11-29 q-fin.RM q-fin.TR
A Security Price Volatile Trading Conditioning Model
基于交易量-价格概率波分布，利用交易量概率描述价格波动的不确定性和强度，建立了一个基于市场心理行为的价格波动和收益信息的交易条件理论模型。运用该模型对中国股票市场的高频数据进行检验，发现：1）总体上看，平均收益率与交易条件强度变化率之间存在显著的正相关关系：2）尽管在泡沫破灭前和泡沫破灭后两个时间段内均存在正相关关系，但不具有显著性; 3）在牛市中上证综指上涨的时段内，特别是在上涨的时段内，两者之间呈现显著的负相关关系。我们的模型和研究结果可以同时检验处置效应和羊群行为，并解释股票市场中的过度交易（量）和其他异常现象。
2010-02-09 q-fin.GN q-fin.TR
Trading strategies in the Italian interbank market
使用的数据集，其中包括所有的银行在意大利货币市场的交易，我们研究他们的交易策略和它们之间的依赖关系。我们使用傅立叶方法来计算交易策略的方差-协方差矩阵。我们的研究结果表明，定义明确的模式出现。出现了两个主要的银行群体，可以粗略地确定为小型银行和大型银行。
2006-11-02 physics.soc-ph q-fin.TR
Stochastic impulse control on optimal execution with price impact and transaction cost
本文研究了有限时间内具有价格冲击和交易成本的单风险金融资产模型。投资者需要在资产中执行多头头寸，这会影响资产的价格，并可能产生固定的交易成本。我们的目标是最大限度地提高该交易所获得的贴现收入。这个问题被配制成一个脉冲控制问题，我们使用粘性解决方案框架的值函数的特征。我们建立了一个相关的最优停时的问题，提供了边界，并在某些情况下的解决方案的价值函数。
2013-01-19 math.AP q-fin.TR
Intra-Day Seasonality in Foreign Exchange Market Transactions
本文研究了在德国马克/美元外汇市场上交易的限价和市价订单的日内季节性。对基于Dealing 2000-2电子交易商间经纪系统的已完成交易数据的实证分析表明，在通常的市场条件下，日内回报率和回报率波动具有明显的季节性。此外，对已实现尾部结果的分析支持整个交易日特殊市场条件的季节性。
2011-03-29 q-fin.ST q-fin.TR
Market Impact Paradoxes
成交量加权价（VWAP）订单的市场冲击（MI）是交易率的凸函数，但大多数经验估计的交易成本是凹函数。这怎么可能？我们发现，等时（恒定的交易时间）MI是略凸，等容（恒定的交易量）MI是凹的。我们建议一个模型，适合所有的交易制度，并保证无动态套利。
2013-12-11 q-fin.CP q-fin.TR
Optimal Order Execution in Intraday Markets: Minimizing Costs in Trade Trajectories
最优执行，即，多年来，确定在连续交易时段中交易量的最具成本效益的方式一直是股票交易界感兴趣的话题。电力日内交易缓慢地遵循这一趋势，但远未得到充分研究。根本问题是一个非常复杂的问题。能源交易商、生产商和电力批发公司从客户企业、可再生能源生产或工厂停电接收各种头寸更新，并需要在日内市场交易这些头寸。他们有各种各样的选择，当谈到位置大小或时间。是不是一次性交易所有金额更好？他们应该把订单分成更小的部分吗？本文以德国连续小时日内市场为例，推导出适合电力交易的模型。我们展示了样本外研究的结果，并区分了简单的基准模型和我们更精细的优化方法，该方法考虑了订单簿深度、交货时间和不同的交易制度，如XBID（跨境日内项目）交易。我们的论文具有高度相关性，因为它有助于进一步深入了解连续日内市场中算法执行的学术讨论，并为从业者提供指导。我们的初步结果表明，最优执行策略有相当大的货币影响。
2020-10-03 q-fin.PM q-fin.TR
Calibration of optimal execution of financial transactions in the presence of transient market impact
在订单驱动市场中交易大量金融资产需要使用算法执行来划分许多交易中的交易量，以最大限度地减少因市场冲击而产生的成本。最优执行策略的正确设计在很大程度上取决于对市场冲击的仔细建模，即价格对交易的反应。在本文中，我们考虑了最近引入的市场冲击模型（Bouchaud等人，2004），其具有描述由于交易引起的价格变化的量和时间依赖性的性质。我们展示了这个模型如何可以用来描述价格的影响，也在总交易时间或实时。然后，我们解决了分析和校准与真实数据的最优执行问题的风险中性和风险厌恶的投资者，我们得到了一个有效的边界的最优执行。当我们包括传播成本的问题必须解决数字，我们表明，这种成本的引入正规化的解决方案。
2012-06-04 q-fin.ST q-fin.TR
Market Directional Information Derived From (Time, Execution Price, Shares Traded) Sequence of Transactions. On The Impact From The Future
提出了一种从动态方程“期货价格趋向于单位时间交易股数最大化的价值”的非平稳解中获取市场方向信息的尝试。该方法的一个显着特点是自动时标选择。它是根据对过去事务计算的最大执行流的状态确定的。滞后价格和超前价格都被计算出来。
2022-10-09 cs.NA math.NA q-fin.CP
The Impact of Execution Delay on Kelly-Based Stock Trading: High-Frequency Versus Buy and Hold
基于凯利著名的期望对数增长（ELG）准则的股票交易，是一个著名的最优资源配置的处方，在文献中受到了相当大的关注。使用ELG作为绩效指标，我们比较了交易执行延迟对高频交易与买入和持有的相对绩效的影响。虽然直觉上很明显，也很直接地证明，在交易成本足够高的情况下，买入并持有是更好的策略，但在没有交易成本的情况下，买入并持有是否仍然是更好的策略？当交易执行没有延迟时，我们证明了一个定理，答案是否定的。然而，当交易执行中存在延迟时，我们使用二进制格子股票模型来展示模拟结果，以表明答案可以是“是”。无论是否强制实行自筹资金，这都是正确的。
2019-07-20 math.OC q-fin.MF q-fin.TR
Asynchronous Deep Double Duelling Q-Learning for Trading-Signal Execution in Limit Order Book Markets
Oxford-Man Institute of Quantitative Finance（牛津-曼氏量化金融研究所）；University of Oxford（牛津大学）
本文基于 ABIDES 与 OpenAI gym 构建纳斯达克限价订单簿环境，采用 APEX 架构的 Deep Duelling Double Q-learning 训练交易智能体，证明其在合成 alpha 信号下优于启发式基准。
2023-09-25 cs.LG q-fin.TR
Realtime market microstructure analysis: online Transaction Cost Analysis
出于实际的挑战，在监控大量的算法交易订单的性能，本文提供了一种方法，导致自动发现的原因，背后的交易表现不佳。它还为实时交易分析的通用框架提供了理论基础。学术文献提供了不同的方式来形式化这些算法，并显示如何从均值方差，随机控制，脉冲控制或统计学习的观点，他们可以是最佳的。本文是不可知的算法已经建成的方式，并提供了一个理论形式主义，以确定在实时的市场条件，影响其效率或效率低下。对于一组给定的特征描述的市场背景下，由从业者选择，我们首先展示了如何一组额外的派生的解释性因素，称为异常检测器，可以创建每个市价订单。然后，我们将提出一种在线方法来量化这个扩展的因素集，在任何给定的时间，预测哪些订单表现不佳，同时计算这个解释性因素集的预测能力。有了这些信息，我们称之为影响力分析，我们打算授权订单监控用户对任何受影响的订单采取适当的行动，通过新的参数重新校准交易算法，暂停其执行或接管更直接的交易控制。我们也打算使用这种方法在交易后的分析算法可以利用自动调整自己的交易行为。
2013-03-01 cs.IT math.IT math.ST
High-Frequency Trading Synchronizes Prices in Financial Markets
高速计算机化交易，通常称为“高频交易“（HFT），在过去十年中在金融市场中急剧增加。在美国和欧洲，它现在占所有贸易的近一半。虽然有证据表明高频交易有助于提高市场效率，但有人担心它也会增加市场的不稳定性，特别是在压力时期。目前，尚不清楚HFT如何或为什么产生这些结果。在本文中，我使用纳斯达克的数据来表明高频交易会同步金融市场的价格，使相关证券的价值同时变化。通过一个模型，我展示了价格同步如何提高效率：价格更准确，交易成本降低。然而，在压力时期，如果没有保障措施，局部错误很快就会在金融体系中蔓延。此外，高频交易有可能强化证券之间的不正确关系，使价格的相关性超过（或低于）基本经济要素的保证。这项研究突出了高频交易在市场中扮演的重要角色，并有助于回答几个以前似乎难以解释的令人困惑的问题：为什么高频交易如此普遍，为什么高频交易集中在某些证券上，而在很大程度上忽略了其他证券，最后，高频交易如何降低交易成本，同时仍然盈利。
2012-11-08 q-fin.GN q-fin.TR
A Random Forest approach to detect and identify Unlawful Insider Trading
Department of Computational and Data Sciences（计算与数据科学系）；George Mason University（乔治·梅森大学）；Department of Mathematical Sciences（数学科学系）
本文提出结合PCA与随机森林的端到端方法，利用高维交易数据识别非法内幕交易，最高分类准确率达96.43%，并发现所有权与治理特征最为关键。
2024-11-09 cs.LG q-fin.CP q-fin.RM
Inventory Management for High-Frequency Trading with Imperfect Competition
我们研究了库存厌恶型高频交易者（HFT）的纳什均衡，他们的交易是为了利用未来价格变化的信息。对于离散的交易回合，高频交易的最佳交易策略和他们的均衡价格的影响，描述了一个系统的非线性方程组，明确的解决方案，获得周围的连续时间限制。与风险中性情形不同，最优库存随着交易轮数的增大而趋于均值回复并消失。相比之下，高频交易的风险调整利润和均衡价格影响收敛到他们的风险中性同行。与合作型高频交易的社会计划者解决方案相比，纳什竞争导致过度交易，因此边际交易税实际上降低了市场流动性。
2019-06-05 q-fin.PM q-fin.TR
Execution Realism and Reproducibility in LLM-Based Trading Systems: A Systematic Scoping Review and Evidence Audit
本文通过审计30项相关研究，发现LLM交易研究中执行假设报告不足，导致结果难以比较，提出需建立执行现实性、可复现性和评估可比性的报告标准。
2026-10-08 cs.AI cs.CE q-fin.CP
Statistical arbitrage in multi-pair trading strategy based on graph clustering algorithms in US equities market
本文提出基于图聚类算法的美股多配对统计套利框架，融合凯利准则与机器学习分类器集成，优化日频止盈止损函数，在现实交易成本下取得优于基准的风险调整收益。
2024-06-15 q-fin.PM q-fin.TR stat.ML
Random walk model from the point of view of algorithmic trading
尽管日内市场价格分布不是正态分布，但价格行为的随机游走模型对于理解市场基本原理的重要性，就像钟摆模型是物理学中许多基本理论的起点一样。该模型是一个很好的零阶近似的流动性快速移动的市场中的队列位置是不重要的价格行为。在本文中，我们提出了一个精确的解决方案的静态被动切片执行的成本。它示出，如果价格有一个随机游走行为，有没有一个订单执行的最佳限制水平：所有级别有相同的执行成本作为一个立即积极执行在切片的开始。此外，估计的风险，限价订单以及概率的限价订单执行的切片时间和标准偏差的价格的函数。
2019-08-12 q-fin.ST q-fin.TR
Simple Bounds for Utility Maximization with Small Transaction Costs
利用初等方法，我们给出了在有比例交易成本的市场中，无摩擦财富过程近似的$\mathbf{L}_p$ -误差界。对于有界风险厌恶的公用事业，这些估计产生的摩擦值函数的下限，这铺平了道路，其渐近分析使用稳定性结果的粘性解决方案。使用Malliavin演算的工具，我们还得到了无摩擦最优交易策略的正则性的简单充分条件，这是小交易成本的渐近分析的第二个主要成分。
2021-03-22 math.OC q-fin.PM q-fin.TR
Optimal execution strategy in the presence of permanent price impact and fixed transaction cost
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
研究无限时间范围内受价格冲击和交易成本影响的单一风险资产模型，通过脉冲控制与奇异控制框架最大化贴现收入，并给出粘性解刻画及数值示例。
2011-08-24 cs.SY eess.SY math.OC
Trading with Small Price Impact
投资者交易一种安全资产和几种具有线性价格影响的风险资产，以最大化终端财富的期望效用。在小的影响成本的限制，我们明确地确定最优的政策和福利，在一般的马尔可夫设置允许随机市场，成本和偏好参数。这些结果揭示了问题的一般结构，也揭示了与最优执行问题和其他市场摩擦（如比例和固定交易成本）的密切联系。
2015-03-30 math.AP math.OC q-fin.PM
