本文考察了单日价格异常变化后的短期价格反应，以及它们是否在各种金融市场中创造了可利用的利润机会。t检验证实了过度反应的存在，也表明存在“惯性异常”，即在过度反应日后，价格往往在一段时间内朝着同一方向移动。然后使用交易机器人方法来测试两种交易策略，旨在利用检测到的异常来获取异常利润。结果表明，基于过度反应后的反向波动的策略在外汇和大宗商品市场上不会产生利润，但在美国股市的情况下是有利可图的。相比之下，利用“惯性异常”的策略在外汇和大宗商品市场中产生利润，但在美国股市中则不然。

本文为周末效应提供了一些新的实证证据，周末效应是金融市场中最常见的异常现象之一。使用了两种不同的方法：（i）交易机器人方法，通过复制交易者的行为来检查是否存在这种异常现象，从而产生可利用的利润机会；（ii）用于估计（分数）积分参数d的分数积分技术。结果表明，旨在利用周末效应的交易策略可以产生额外利润，但仅在黄金和股票市场的少数情况下，而在外汇市场的大多数情况下，它们似乎是有利可图的。此外，积分的最低阶数通常出现在周一，这可以被视为周末效应的额外证据。

对有效市场假说（EMH）的主要批评之一是存在所谓的“异常”，即与市场效率不一致的资产价格异常行为的经验证据。然而，大多数研究都没有考虑交易成本。它们的存在意味着交易员实际上可能无法获得异常利润。本文研究了日内效应或当日时间效应等异常现象是否会通过复制交易员的行为来产生可利用的利润机会。具体而言，该分析基于一个交易机器人，该机器人模拟他们的行为，并包含可变交易成本（价差）。结果表明，旨在利用日常模式的交易策略不会产生额外的利润。此外，各分时期（2005-2006年——“正常”，2007-2009年——“危机”，2010-2011年——“后危机”）之间没有显著差异。

市场中证券的供应/需求是一个跨期的，而不是静态的对象，其动态性对决定市场参与者的交易行为至关重要。先前关于执行给定订单的最优交易策略的研究主要集中在供需的静态特性上。在本文中，我们证明了供需动态对最优执行策略至关重要，尤其是当交易时间是内生选择时。使用限价订单簿市场，我们开发了一个简单的框架来建模供需动态及其对执行成本的影响。我们表明，最优执行策略既包括离散交易，也包括连续交易，而不仅仅是先前工作所建议的连续交易。与简单的连续策略相比，最优策略可以节省大量成本。我们还表明，关于最优交易行为的预测可以对观察到的盘中交易量、波动率和价格的行为产生有趣的影响。