Forecasting news-related liquidity shocks: extracting signals from unstructured data
- TO DERIVE OPTIMAL ORDER EXECUTION STRATEGIES THAT STRIVE TO MINIMIZE TRANSACTION COSTS, INVESTORS AS WELL AS AUTOMATED TRADING ENGINES MUST BE ABLE TO ANTICIPATE CHANGES IN THE AVAILABLE MARKET LIQUIDITY. BASED ON AN EVENT STUDY ON THE LIQUIDITY IMPACT OF AD-HOC DISCLOSURES, WE PROPOSE A NOVEL IT ARTIFACT THAT ALLOWS AUTOMATED TRADING ENGINES TO APPROPRIATELY REACT TO NEWS-RELATED LIQUIDITY SHOCKS. FURTHERMORE, WE PROVIDE A SIMULATIONBASED EVALUATION THAT SHOWS ITS ECONOMIC RELEVANCE.
Verfasserangaben: | Sven S. Groth, Michael Siering, Peter GomberORCiDGND |
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URN: | urn:nbn:de:hebis:30:3-579735 |
ISSN: | 1866-1238 |
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch): | EFL quarterly : an E-Finance Lab publication |
Verlag: | E-Finance Lab e.V. |
Verlagsort: | Frankfurt am Main |
Dokumentart: | Wissenschaftlicher Artikel |
Sprache: | Englisch |
Jahr der Fertigstellung: | 2015 |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2015 |
Veröffentlichende Institution: | Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg |
Datum der Freischaltung: | 28.01.2021 |
Jahrgang: | 2015 |
Ausgabe / Heft: | 1 |
Seitenzahl: | 3 |
Erste Seite: | 6 |
Letzte Seite: | 8 |
HeBIS-PPN: | 477247717 |
Institute: | Angeschlossene und kooperierende Institutionen / E-Finance Lab e.V. |
DDC-Klassifikation: | 3 Sozialwissenschaften / 33 Wirtschaft / 330 Wirtschaft |
Sammlungen: | Universitätspublikationen |
Lizenz (Deutsch): | Deutsches Urheberrecht |