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首页> 外文会议>International workshop on enterprise applications and services in the finance industry >Humans vs. Algorithms - Who Follows Newcomb-Benford's Law Better with Their Order Volume?
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Humans vs. Algorithms - Who Follows Newcomb-Benford's Law Better with Their Order Volume?

机译：人类与算法-谁的订货量能更好地遵循纽康-本福德定律？

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Newcomb-Benford's Law (NBL) is a well known regularity in the distribution of first significant digits (FSD) and therefore research in this field is manifold. As of 2012 research in the domain of financial markets is quite scarce, especially in the field of algorithmic trading. We pose the question whether order submission volumes of algorithmic traders and human traders follow NBL. Results in this context might help regulators to detect suspicious market activity and market participants to quantify the amount of algorithmic trading. Our findings indicate that the submitted order volumes of both groups follow NBL more than the uniform distribution. Comparing these two groups, we give a proof that algorithmic traders match NBL better than human traders, as human traders tend to overuse the FSD five.
机译：Newcomb-Benford定律（NBL）是第一有效数字（FSD）分布的众所周知的规律性，因此该领域的研究是多方面的。截至2012年，在金融市场领域的研究非常匮乏，尤其是在算法交易领域。我们提出一个问题，算法交易者和人工交易者的订单提交量是否遵循NBL。在这种情况下，结果可能有助于监管机构发现可疑的市场活动，并帮助市场参与者量化算法交易的数量。我们的发现表明，两组的提交订单量都遵循NBL，而不是均匀分布。比较这两组，我们提供了一个证明，算法交易员比人工交易员更好地匹配NBL，因为人工交易员倾向于过度使用FSD。

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