金融顶刊JF | 机器学习能检测内幕交易吗？

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内幕交易是金融市场的一个重要特征，各种学术文献都试图对此进行解释。例如，知情投资者有助于保持证券价格接近基本价值，因此对于市场效率理论至关重要。 然而，内幕交易很难凭经验来识别，因为投资者做出决策的信息集无法直接观察到，而且知情的投资者通常隐藏在不知情的投资订单流背后。为了克服这些挑战，文献开发了几种基于理论的内幕交易和/或逆向选择措施。其中最广泛应用于实证金融、经济学和会计领域的著名指标包括价格影响、买卖价差以及内幕交易概率。但最近的研究表明，这些措施在捕获已实现的内幕交易方面表现不佳。 来自波士顿学院的Vincent Bogousslavsky、卡罗尔管理学院的Vyacheslav Fos以及密歇根州立大学的Dmitriy Muravyev于2024年2月在金融学国际顶刊《The Journal Of Finance》发表论文“Informed Trading Intensity”。 本文中，作 ………………………………