Newest papers

How Much Screening Buys a Second? Speed, Selection, and the Maker's Spread

Aleksei Adadurov, Eduard Airapetian, Anton Chtepine, Antero Eloranta, Boris Pletenev, Andrei Sebyakin, Arsenii Valitov · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2610.21510 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Vietnamese

Chúng tôi nghiên cứu sự lây lan của một nhà cung cấp thanh khoản cần phải phá vỡ ngay cả chống lại các đối tác có thể khai thác một tỷ giá cố định, và chúng tôi đặt hai biện pháp phòng thủ hiệu quả trên một quy mô duy nhất: lây lan sớm hơn và sàng lọc dòng thông tin. Một điều kiện phá vỡ đồng nghĩa với việc giảm tỷ lệ sàng lọc chính xác mà một nhà sản xuất chậm hơn phù hợp với một địa điểm không được sàng lọc nhanh hơn: sự lựa chọn mua lại sự ổn định thêm. Kết quả chỉ đòi hỏi sự đổi mới giá tích hợp với Binance ETH-DUSDT và do đó giữ dưới nhảy, nguyên tử và biến đổi vô hạn. Sự lây lan có thể dự đoán là một vấn đề tập trung: nó mở rộng một báo giá tập trung tại chỗ, nhưng chi phí của nó biến mất khi báo giá được tái định giá trên tham chiếu dự kiến.

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

We study the spread a liquidity provider needs to break even against counterparties that can exploit a stale quote, and we place two defenses on a single scale: repricing sooner and screening informed flow. A break-even condition pins down the exact screening rate at which a slower maker matches a faster unscreened venue: the selection that buys back the extra staleness. The result requires only an integrable price innovation and therefore holds under jumps, atoms, and infinite variance. Predictable drift is a centering problem: it widens a spot-centered quote, but its cost vanishes once the quote is recentered on the expected reference. In four USDC-WETH pools benchmarked against Binance ETH-USDT from June to August 2026, the one-second benchmark innovation is sharply non-Gaussian: 73% of seconds show no price change. Cutting cadence from twelve seconds to one sheds 84.5% of the expected shock, so a twelve-second maker must screen at least 84.5% of informed flow to match a one-second venue, far above the 71.1% that a Gaussian model implies. In trending markets, the stale pool is picked off at execution: with-trend fills obtain an effective spread 11.1 bps lower than against-trend fills, with the same sign in all four pools.

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Topics: Exploit, Econometrics, Economics, Market liquidity, Selection (genetic algorithm), Benchmark (surveying)

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange