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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 - 谁遵循Newcomb-Benford的定律，他们的订单量更好？

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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的法律（NBL）是众所周知的第一位有效数字（FSD）的分布，因此在该领域的研究是歧管的。截至2012年金融市场领域的研究非常稀缺，特别是在算法交易领域。我们提出了算法交易员和人类贸易商的订单提交卷关注NBL的问题。结果在此背景下可能有助于监管机构检测可疑市场活动和市场参与者，以量化算法交易量。我们的研究结果表明，两组的提交的订单量遵循NBL的均匀分布。比较这两组，我们证明了算法交易者比人类交易者更好地匹配NBL，因为人类交易者倾向于过度使用FSD五。

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