HFT's Potential of Investment Companies

• Autorzy: Piotr Staszkiewicz , Lucia Staszkiewicz

Warianty tytułu

Potencjał handlu algorytmicznego firm inwestycyjnych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

On Polish broker-dealers market 1908 investment-related entities and six registered exchange markets operate. High frequency trading (HFT) is a form of algorithmic trading based on massive orders executions. One of the key success parameters of HFT is the distance between the exchange and stock member mainframe. Based on the data from the Polish Financial Supervisory Authority licensing registers and geocoding data we computed the distances between the investment related entities and exchanges. We analyzed their geographical presence in terms of types of entities and their region of origin. We found out that out of 1908 participants six have substantial HFT's competition advantage on Warsaw Stock Exchange. The substantial tendency for HFTs among the external stock exchanges is with the commodity market. The potential development of the Polish HFTs is likely to be significantly concentrated(original abstract)

Na polskim rynku firm inwestycyjnych funkcjonuje 1809 podmiotów oraz sześciu notyfikowanych organizatorów. Handel szybkich częstotliwości (HSC) jest formą handlu algorytmicznego opartą na dużej ilości i szybkości realizacji zleceń. Jednym z kluczowych parametrów sukcesu HSC jest odległość między serwerem brokera a serwerem centralnym giełdy. Na podstawie danych zgromadzonych z Komisji Nadzoru Finansowego, tj. licencji, adresu i zakresu, zostały obliczone odległości wszystkich funkcjonujących podmiotów względem rynku macierzystego i polskiego. Analizy dokonano pod względem typu podmiotu i rynku. Badanie daje podstawy do stwierdzenia, że z 1908 uczestników rynku tylko sześć podmiotów ma przewagę konkurencyjną w HSC na GPW. Badanie wskazuje na silny związek HSC z rynkiem towarowym. Potencjalny rozwój HSC w Polsce prawdopodobnie będzie silnie skoncentrowany(abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Trade; Stock market; Algorithms; Brokerage house; High Frequency Trading (HFT)

PL

Handel; Giełda papierów wartościowych; Algorytmy; Dom maklerski; Handel wysokich częstotliwości

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2015
• Numer: nr 381 Financial Investments and Insurance - Global Trends and the Polish Market
• Strony: 376--389

Twórcy

autor

Piotr Staszkiewicz

• Warsaw School of Economics, Poland

autor

Lucia Staszkiewicz

• Interpreter at Bratislva Court

Bibliografia

• Adamska A., 2013, Ryzyko i odpowiedzialność, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse. Rynki finansowe. Ubezpieczenia, no. 67 [forthcoming].
• Asimov I., 1942, Runaround, Astounding Science Fiction, March.
• Bandi F.M., Russell J.R., 2006, Separating Microstructure Noise from Volatility, Journal of Financial Economics, vol. 79, no. 3, pp. 655-692.
• Bandi F.M., Russell J.R., 2008, Microstructure Noise, Realized Variance, and Optimal Sampling, Review of Economic Studies, vol. 75, no. 2, p. 339-369.
• Bannouh K., van Dijk D., Martens M., 2009, Range-based Covariance Estimation Using High-frequency Data: The Realized Co-range, Journal of Financial Econometrics, vol. 7, no. 4, p. 341-372.
• Chomiak-Orsa I., Staszkiewicz P., 2014, Efficiency of the Standard Method for Operational Risk at the Broker Dealer Market, [in:] J. Karlovitz (ed.), Economics Questions, Issues and Problems, International Research Institute, Komarno, p. 250-257.
• Davis M., Kumiega A., Van Vliet B., 2013, Ethics, Finance, and Automation: A Preliminary Survey of Problems in High Frequency Trading, Science and Engineering Ethics, vol. 19, no. 3, p. 851-74.
• Dominguez K.M., 2003, The Market Microstructure of Central Bank Intervention, Journal of International Economics, vol. 59, no. 1, p. 25-45.
• Easley D., Prado M.M.L. de O'Hara M., 2012, The Volume Clock: Insights into the High-Frequency Paradigm, The Journal of Portfolio Management, vol. 39, no. 1, p. 19-29.
• Engle R.F., 2000, The Econometrics of Ultra-high-frequency Data, Econometrica, vol. 68, no. 1, p. 1-22.
• Engle R., Russell J., 1998, Autoregressive Conditional Duration: A New Model for Irregularly Spaced Transaction Data, Econometrica, vol. 66, no. 5, p. 1127-1162.
• Garvey R.. Wu F., 2010. Speed, Distance, and Electronic Trading: New Evidence on Why Location Matters. Journal of Financial Markets, vol. 13, no. 4, p. 367-396.
• Graham J.R., Harvey C.R., Huang H., 2009, Investor Competence, Trading Frequency, and Home Bias, Management Science, vol. 55, no. 7, p. 1094-1106.
• Hagströmer B., Nordén L., 2013, The Diversity of High-frequency Traders, Journal of Financial Markets, vol. 16, no. 4, p. 741-770.
• Hasbrouck J., Saar G., 2013, Low-latency Trading, Journal of Financial Markets, vol. 16, no. 4, p. 646-679.
• Hau H., 2001, Location Matters: An Examination of Trading Profits, The Journal of Finance, vol. 56, no. 5, p.1959-1983.
• Hendershott T., Jones C.M., Menkveld A.J., 2011, Does Algorithmic Trading Improve Liquidity?, The Journal of Finance, vol. 66, no. 1, p. 1-33.
• Iati R., 2010, The real story of trading software espionage. Wallstreet and Technology, http:// www. wallstreetandtech.com/trading-technology/the-real-story-of-trading-software-espionage/a/ d-id/1262125? (retrieved: 12.05.2014).
• IOSCO, 2011, Regulatory Issues Raised by the Impact of Technological Changes on Market Integrity and Efficiency Consultation Report, www.iosco.org/library/pubdocs/pdf/IOSCOPD354.pdf (retrieved: 27.04.2014).
• Kasiewicz S., Kurkliński L., 2013, Długoterminowe finansowanie banków w Polsce. Postulaty regulacyjne, Zarządzanie i Finanse, vol. 2, no. 1, p. 257-267.
• Kasiewicz S., Rogowski W., 2006, Ryzyko a wzrost wartości przedsiębiorstwa, Kwartalnik Nauk o Przedsiębiorstwie, vol. 1, p. 34-41.
• Kenett, D.Y., Ben-Jacob E., Stanley H.E., Gur-Gershgoren G. , 2013, How High Frequency Trading Affects a Market Index, Nature Scientific Reports, vol. 3, article no. 2110, DOI: 10.1038/ srep02110.
• Kobza M., 2013, GPW: Handel algorytmiczny coraz bardziej popularny na warszawskiej giełdzie, Forsal.pl, http://forsal.pl/artykuly/764346,gpw-handel-algorytmiczny-coraz-bardziej-popularny-na-warszawskiej-gieldzie.html (retrieved: 3.03.2014).
• Kuziak K., 2011, Pomiar ryzyka przedsiębiorstwa. Modele pomiaru i ich ryzyko, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław.
• Litzenberger R., Castura J., Gorelick R., 2012, The Impacts of Automation and High Frequency Trading on Market Quality, Annual Review of Financial Economics, vol. 4, no. 1, p. 59-98.
• Manahov V., Hudson R., Gebka B., 2014, Does High Frequency Trading Affect Technical Analysis and Market Efficiency? And if so, how?, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, vol. 28, p. 131-157.
• McInish T.H., Upson J., 2013, The Quote Exception Rule: Giving High Frequency Traders an Unintended Advantage, Financial Management, vol. 42, no. 3, p. 481-501.
• Motylska-Kuźma A., 2012, High frequency trading na rynkach finansowych w Polsce, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, vol. 689, no. 50, p. 447-457.
• Neely C.J., 2002, The Temporal Pattern of Trading Rule Returns and Exchange Rate Intervention: Intervention Does Not Generate Technical Trading Profits, Journal of International Economics, vol. 58, no. 1, p. 211-232.
• Precup O. V., Iori G., 2007, Cross-correlation Measures in the High-frequency Domain, The European Journal of Finance, vol. 13, no. 4, p. 319-331.
• R Core Team, 2013, R: A Language and Environment for Statistical Computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, http://www.R-project.org/
• Scalas E. et al., 2004, Anomalous Waiting Times in High-frequency Financial Data, Quantitative Finance, vol. 4, no. 6, p. 695-702.
• Staszkiewicz P., 2011, Ryzyko struktury. Szkic koncepcyjny, [in:] K. Jajuga, W. Ronka-Chmielowiec (eds.), Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a rynek polski, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, nr 183, p. 378-384.
• Staszkiewicz P., 2013a, Czy Bazylea zmieniła kapitały?, Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych, no. 30, p. 107-120.
• Staszkiewicz P., 2013b, Factors Influencing Broker Dealers Equity Level, World Journal of Social Sciences, vol. 3, no. 5, p. 1-12.
• Zieliński T., 2012, Technologia informacyjna a kryzys finansów, [in:] T. Famulska, A. Walasik (eds.), Finanse w niestabilnym otoczeniu - dylematy i wyzwania. Rynki finansowe, Finanse w niestabilnym otoczeniu - dylematy i wyzwania. Finanse publiczne, Studia Ekonomiczne - Zeszyty Naukowe Wydziałowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, nr 108, p. 23-33.

Identyfikatory

DOI

10.15611/pn.2015.381.28