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信頼性の経済学：ダウンタイム1秒がプロップファームにもたらす本当の損失額

序論

トレーディングシステムのダウンタイムは、単に取引ができない時間を意味するのではない。それは、市場の最も重要な局面における絶好の機会損失であり、積み重なれば莫大な金額となる。

さらに、システムの不安定性は、戦略の有効性を正しく評価することを妨げ、見えない形で収益を圧迫する。プロプライエタリ・トレーディングファーム（プロップファーム）の世界、特に高頻度取引（HFT）の領域において、システムの信頼性は技術的な要件ではなく、事業の存続そのものを左右する経営上の最重要課題である。

多くのファームが、マイクロ秒、ナノ秒単位のレイテンシ（遅延）削減という「速度」の軍拡競争に莫大な資本を投下してきた。しかし、その速度の価値を保証する「信頼性」という盾の経済的価値を正しく評価してきた企業は驚くほど少ない。ピコ秒単位での取引実行が可能なシステムも、断続的な停止に見舞われれば、わずかに遅くとも完璧に安定稼働するシステムに劣後する 1。

本稿では、ダウンタイムがもたらす直接的・間接的な経済的損失を算出するためのフレームワークを提示する。まず、HFTにおける「時間」の絶対的な価値を定義し、次にダウンタイムが引き起こす機会損失を定量化する。さらに、スリッページや逆選択リスクといった、より悪質で見えにくいコストを明らかにする。

最終的に、サイトリライアビリティエンジニアリング（SRE）という規律が、これらのリスクを管理し、「信頼性」を直接的な利益に貢献させるための、いかに戦略的な投資であるかを論証する。本稿の目的は、SREを単なるITコストではなく、企業の収益エンジンそのものを守るための不可欠な投資として再定義することにある。

第1章 HFTにおける「時間」の価値：ナノ秒が利益を定義する市場

プロップファーム、特にHFTを事業の中核に据える企業にとって、「時間」は最も重要かつ代替不可能な資産である。ここでは、レイテンシが単なる技術指標ではなく、損益（P&L）を直接規定する経営資源であることを、HFTのビジネスモデルを分解することで明らかにする。

HFTモデルの本質

HFTとは、高度なコンピュータプログラムと洗練されたアルゴリズムを駆使し、1秒の何分の一という極めて短い時間で膨大な数の注文を執行する取引手法である 2。

そのビジネスモデルは、ごくわずかな価格の非効率性や裁定取引の機会を、競合他社よりも速く捉えることに立脚している 2。HFTファームは、極めて短い投資期間、高い取引回転率、そして高い注文対約定比率を特徴とし、市場に流動性を供給するマーケットメーカーとしての役割を担うことも多い 2。

彼らの利益の源泉は、個々の取引から得られるわずかな利鞘であり、それを圧倒的な取引量で積み重ねることで巨額の収益を生み出すのである 2。

速度の優位性

このビジネスモデルにおいて、競争優位性の源泉はただ一つ、「速度」である 3。市場を分析し、注文を執行する速度が競合より速いことが、収益性を直接決定する 9。

このため、業界は熾烈な「速度の軍拡競争」に突入した。ファームは取引所のデータセンター内に自社のサーバーを設置する「コロケーション」に多額の投資を行い、データが移動する物理的な距離を極限まで短縮する 3。

さらに、CPUの限界を超える処理速度を求めて、FPGA（Field-Programmable Gate Array）のような特殊なハードウェアを導入し、ナノ秒単位でのレイテンシ削減を追求している 8。この競争は、もはや人間の認識能力をはるかに超えた領域で繰り広げられている。

レイテンシという戦略的通貨

HFTの世界では、レイテンシは技術的な性能指標ではなく、それ自体が「通貨」としての価値を持つ 10。わずか数ナノ秒の遅延が、最適な価格での約定機会を逸失させたり、注文キューで競合に劣後したりすることを意味し、それは直接的な利益の侵食につながる 10。

このレイテンシゲームにおいて、最初に動いた者が利益を得るのである 10。究極の目標はゼロレイテンシの達成であり、その実現はまだ不可能であるものの、限りなくゼロに近づける努力が続けられている 8。損益の差は、ピコ秒（1兆分の1秒）単位で決まることもある 1。

速度の物理的限界と信頼性の浮上

しかし、この速度競争は、光速という物理的な限界に近づきつつある。例えば、ニューヨーク証券取引所とナスダックのデータセンター間（約56km）では、光の速さでデータを転送しても約188マイクロ秒の遅延が不可避的に発生する 12。この時間は、HFTのスケールでは無視できない影響を及ぼす 12。

ここで極めて重要な戦略的転換点が現れる。レイテンシが物理的限界に近づくにつれて、さらなる速度向上から得られる限界利益は逓減していく。次に訪れる、そしてより決定的な競争領域は、その速度の「信頼性」である。どれほど高速なシステムであっても、わずかな不安定性やダウンタイムに見舞われれば、その価値は無に帰す。信頼性は速度から独立した属性ではなく、速度の有効価値を決定づける「乗数」として機能する。

この関係性は、単純な数式で示すことができる。ファームの収益性は、本質的に 収益性 = (速度優位性) × (システム稼働率) という関数で表される。この方程式において、システム稼働率がゼロになれば、どれほどの速度優位性があっても収益はゼロになる。1秒のダウンタイムは10億ナノ秒の損失に等しい。ナノ秒単位の速度改善に数百万ドルを投じても、1秒の停止がその投資価値を完全に破壊するのである。

ある分析が指摘するように、「ピコ秒単位で取引を実行できるシステムでも、断続的な停止を経験する場合、わずかに遅くても信頼性の高いシステムに実際には劣る」のである 1。したがって、戦略的焦点は純粋な速度最適化から、「信頼できる速度」の最適化へと移行しなければならない。

第2章 ダウンタイムの直接的損失：機会損失の定量化フレームワーク

システムのダウンタイムがもたらす最も明白なコストは、逸失した取引機会である。この章では、経営幹部がダウンタイムの直接的な金銭的影響を具体的かつ防御可能な形で把握するためのモデルを提示する。これにより、システム停止という技術的な事象を、具体的な損失額という経営言語に翻訳する。

機会損失の基本方程式

HFTにおけるダウンタイムのコストを計算する基本は、その時間内に実行できたはずの取引から得られたであろう収益の総和である。HFTプラットフォームは1秒間に数千の取引を実行する能力を持つため、ごく短時間の停止でさえ、膨大な量の取引機会の喪失に直結する 2。

この損失を定量化する上で、学術研究や業界レポートは重要な示唆を与える。ある研究では、わずか1ミリ秒の遅延が、大規模なHFTファームにとって年間数百万ドルのコストになり得ると指摘されている 14。さらに別の分析では、1ミリ秒の遅延が460万ドルの取引利益損失につながる可能性があると報告されており、取引可能な時間の1秒1秒がいかに莫大な価値を持つかが示されている 13。

ボラティリティという増幅器

ダウンタイムのコストは静的なものではない。その損失額は市場環境、特にボラティリティの高さに大きく左右される。主要な経済指標の発表時や地政学的イベントの発生時など、市場のボラティリティが急上昇する局面でのシステム停止は、平穏な市場環境下での停止と比較して、指数関数的に大きな損害をもたらす 15。

HFTアルゴリズムは、まさにこのような価格変動の激しい環境で最大の収益機会を見出すように設計されている。最も収益性の高い瞬間にオフラインであることは、最大の利益源泉を自ら放棄することに等しい。

マーケットメーカーとしての暗黙のコスト

マーケットメーカーとして機能するファームにとって、ダウンタイムは単なる利益機会の喪失にとどまらない。それは市場の核となる機能の提供を怠ることを意味する。HFTファームによる流動性供給が中断されると、市場全体の効率性が損なわれ、ビッド・アスク・スプレッドが拡大し、すべての市場参加者の取引コストが増大する 18。

これはファームの評判を損なうだけでなく、取引所や規制当局からの監視を招く可能性もある。HFTが中断された場合、市場の流動性は著しく低下し、すべての参加者にとって取引がより高コストになるという事実は、マーケットメーカーとしての責任の重さを示している 18。

ダウンタイムの累積コスト：定量的インパクト

経営レベルでの意思決定には、リスクの具体的な視覚化が不可欠である。以下の表は、ダウンタイムの長さと市場のボラティリティが機会損失に与える影響を定量的に示したものである。この表は、技術的な問題を具体的な財務的影響に変換し、信頼性への投資判断の基礎となるデータを提供する。

前提条件:

  • 秒間取引数：1,000件（HFTとしては控えめな推定値）
  • 1取引あたりの平均利益（通常時）：10円
  • 高ボラティリティ時の利益倍率：10倍（通常時の10倍の利益機会と仮定）
ダウンタイム期間逸失取引数機会損失額（通常市場）機会損失額（高ボラティリティ市場）
100ミリ秒100件1,000円10,000円
1秒1,000件10,000円100,000円
10秒10,000件100,000円1,000,000円
1分60,000件600,000円6,000,000円
10分600,000件6,000,000円60,000,000円

この表が示すように、損失は時間とともに直線的に増加するだけでなく、市場環境によってその傾きが劇的に変化する。ダウンタイムの「タイミング」がその「期間」と同じくらい重要であることがわかる。

ダウンタイムという「負のレバレッジ」

プロップファームは、自己資本を元手に金融レバレッジを効かせてリターンを増幅させるビジネスモデルである 6。この文脈において、システムのダウンタイムは「負のレバレッジ」あるいは「アンチ・レバレッジ」として機能する。これは単に利益がゼロになるという状態ではない。

ファームは、システムの稼働状態にかかわらず、人件費、データセンター費用、マーケットデータフィードといった莫大な固定費を支払い続けている 5。

通常の稼働中、取引収益はこれらの固定費をはるかに上回り、利益を生み出す。しかし、ダウンタイム中は収益がゼロに落ち込む一方で、固定費は変わらず発生し続ける。

この瞬間、ファームは停止期間中、保証された損失を計上し続けることになる。したがって、ダウンタイムの1秒1秒は、単なる機会損失ではなく、ファームの資本基盤を積極的に破壊する行為なのである。これは、リターンを最大化するという企業の根源的な目的に真っ向から反する力学である。

第3章 見えざるコスト：信頼性の欠如が引き起こす3つの経営リスク

ダウンタイムのコストは、逸失した取引機会という直接的な損失だけにとどまらない。システムの信頼性の欠如は、より悪質で、長期的にはさらに破壊的となりうる「見えざるコスト」を生み出す。

これらのコストは、企業の収益性、競争力、そして戦略的意思決定能力そのものを根底から蝕む。本章では、スリッページ、逆選択リスク、そして戦略的損失という3つの重大な経営リスクを詳述する。

3.1 スリッページ：すべての取引を蝕む「信頼性税」

スリッページとは、取引の想定約定価格と実際の約定価格との差額を指す 20。HFTの世界において、レイテンシはネガティブ・スリッページの主要な発生要因である。注文を発してから約定するまでのわずかな遅延の間に、市場価格がトレーダーにとって不利な方向に動いてしまうからである 21。

この現象は、単なるランダムな不運ではない。それは、システムのレイテンシに比例して、すべての取引に課される体系的な「信頼性税」と見なすべきである。個々の取引におけるスリッページの額は微々たるものかもしれないが、何百万、何千万という取引全体で累積すると、それは収益性を著しく圧迫する、絶え間ない資本の流出となる 17。これは、技術的な非効率性が直接的に引き起こす財務的損失であり、回避可能なコストである 3。

3.2 逆選択リスク：常に情報劣位に立たされる恐怖

逆選択（アドバース・セレクション）とは、取引の一方の当事者が他方よりも多くの情報を持っている状況から生じるリスクである 23。経営幹部にとっての平易な言葉で言えば、これは「市場で最も情報の遅いプレイヤーになってしまう」リスクに他ならない。HFTの文脈では、速度そのものが情報である。より高速なトレーダーは、低速なトレーダーがまだ処理できていない市場データに基づいて行動を起こすことができる 25。

システムのダウンタイムや高レイテンシは、ファームを恒常的な情報非対称性の劣位に置く。ファームは市場の「スローマネー」となり、競合他社にとって格好の標的となる。高速な競合は、自社システムがまだ認識していない情報に基づいて取引を執行し、利益を得る。

これは「レイテンシ・アービトラージ」として知られる戦略である 26。

この状況下で、ファームは単に有利な取引を逃すだけでなく、不利な取引を意図的に押し付けられる可能性が高まる。これは、マーケットメーカーが情報を持つトレーダーによって不利な価格で約定させられる「ピックオフ」と呼ばれる現象であり、機関投資家にとって重大な懸念事項となっている 28。

3.3 戦略的損失：アルゴリズムの有効性を判断不能にする「計測の霧」

プロップファームの生命線は、その取引アルゴリズムの優位性にある 2。これらの戦略の開発と改良は、バックテストと実環境でのパフォーマンス評価という厳格なフィードバックループに依存している。しかし、信頼性の低い、あるいはレイテンシの大きいシステムは、このフィードバックループを根本から破壊する。

不安定なインフラ上では、アルゴリズムの真のパフォーマンスを正確に測定することが不可能になる。ある戦略が期待通りの結果を出さなかった場合、その原因が戦略自体の欠陥にあるのか、それともレイテンシ、ジッター（遅延のばらつき）、あるいは瞬間的なシステム停止といったインフラの問題による約定品質の劣化にあるのかを区別できなくなる。この「計測の霧」は、致命的な戦略的誤謬を招く。

  • 偽陰性（False Negative）: 本来は収益性の高い戦略が、劣悪な実行環境によってパフォーマンスが隠され、誤って棄却されてしまう。
  • 偽陽性（False Positive）: 欠陥のある戦略が、たまたまシステムが安定していた期間に有効であるかのように見え、採用されてしまう。そして、市場がストレス下に置かれた瞬間に壊滅的な損失をもたらす。

この状態は、ファームの頭脳であるクオンツ研究開発部門の活動全体を無効化する。多額の費用を投じて開発された戦略の価値が正しく評価されず、市場環境の変化に適応する能力が失われる。これは、企業の知的資産の浪費に他ならない。

信頼性の欠如がもたらす悪循環

これら3つの間接的コストは、独立して存在するのではない。それらは相互に作用し、自己強化的な負のフィードバックループ、すなわち「信頼性の悪循環」を形成する。このサイクルは、企業の収益性と戦略的能力の両方を体系的に蝕み、最終的には競争力の致命的な低下を招く。

この悪循環のプロセスは以下の通りである。

  1. まず、高いレイテンシとシステムの不安定性が、スリッページと逆選択リスクを常態化させる。これにより、執行されるすべての取引の期待収益が直接的に低下する。
  2. 次に、この劣化した取引パフォーマンスデータが、戦略評価プロセスにフィードバックされる。これにより、「計測の霧」が発生し、クオンツやストラテジストは自分たちが見ているデータを信頼できなくなる。
  3. 戦略の欠陥とインフラの欠陥を区別できなくなった結果、ファームは戦略改善に関する誤った意思決定を下す。アルゴリズムを効果的に進化させることができず、戦略的優位性が徐々に失われていく。
  4. 陳腐化した戦略から生じる収益性の低下は、依然として存在するスリッページと逆選択リスクによって、さらに悪化する。
  5. このサイクルが繰り返されることで、収益性はスパイラル的に減少し、戦略的知性は鈍化し、ファームは市場での競争力を完全に失う。

この悪循環を断ち切る唯一の方法は、その根本原因であるシステムの信頼性の欠如に正面から取り組むことである。

第4章 信頼性という「盾」：SREがもたらす投資対効果（ROI）

前章までで詳述した存亡に関わるリスクに対し、サイトリライアビリティエンジニアリング（SRE）は、具体的かつ規律ある、そして財務的に健全な解決策を提供する。

本章では、SREを単なるITコストセンターではなく、企業の利益を保護し、新たな価値を創造するプロフィットセンターとして位置づける。

SREとは何か

SREは、ソフトウェアエンジニアリングの原則をインフラストラクチャと運用業務に適用し、極めてスケーラブルで信頼性の高いシステムを構築することを目的とした規律である 31。

Googleで開発されたこのアプローチは、迅速なイノベーションの要求と、システムの安定性という譲れない要件との間のバランスを取るために生まれた 32。SREチームは、サービスの可用性、レイテンシ、パフォーマンス、そしてインシデント対応に責任を負う 34。

SREはコストセンターではなく、バリューセンターである

伝統的に、IT運用は避けられないコストとして扱われてきた。しかし、SREはこの認識を根本から覆し、運用を価値創造の源泉へと転換させる 32。

SREは、自動化を推進し、「トイル」と呼ばれる手作業で反復的な価値の低い作業を削減することで、高価なエンジニアリングリソースをイノベーションに集中させる 33。そのビジネスインパクトは明確に測定可能である。

SREを導入した組織は、インシデント関連の顧客からの苦情が30%減少し、稼働時間が35%向上し、運用コストが44%削減されたと報告している 32。これは、SREが直接的に企業の収益性と効率性に貢献することを示す強力な証拠である。

信頼性を経営言語に翻訳する：SLOとエラーバジェット

SREの最も強力なツールの1つが、技術的な指標をビジネス上の意思決定に結びつける能力である。その中核をなすのが、サービスレベル目標（SLO）とエラーバジェットという概念である。

  • サービスレベル目標（SLO）: SLOとは、あるサービスに求められる信頼性のレベルについて、ユーザーの視点から定義され、交渉を通じて合意された明確な目標値である 33。これは「レイテンシは50ミリ秒未満」といった技術的な指標ではなく、「全取引リクエストの99.99%が50ミリ秒以内に処理される」といった、ビジネス上の約束事を意味する。
  • エラーバジェット: エラーバジェットはSLOの裏返しであり、ビジネスが許容できる「信頼性の欠如」の量を示す 33。SLOが99.99%であれば、エラーバジェットは0.01%となる。この概念が経営幹部にとって極めて強力なのは、それが信頼性を定量化可能な「予算」に変えるからである。この予算は、新しいコードのデプロイ（イノベーション）によって「消費」することも、安定性を優先して「節約」することもできる。これにより、リスクと開発速度のバランスを、感情や憶測ではなくデータに基づいて判断するためのフレームワークが提供される 33。

HFTにおけるSREのROI

これらのSREの原則は、第3章で特定されたリスクに直接対処する。

  • スリッページと逆選択リスクの低減: SREは、レイテンシを執拗に最小化し、不安定性の原因を体系的に排除することに注力する。これにより、スリッページと逆選択リスクの根本原因を直接攻撃する。SREによって管理されたシステムは、市場で競争するために不可欠な、一貫性のある超低レイテンシのパフォーマンスを提供する。
  • 「計測の霧」の払拭: 明確に定義されたSLOを持つ信頼性の高いプラットフォームは、戦略評価のための安定したベースラインを提供する。クオンツは、得られたパフォーマンスデータがインフラの気まぐれではなく、アルゴリズム自体の性能を反映していると信頼できる。これにより、真の戦略的アジリティが実現し、研究開発投資のROIが最大化される。

エラーバジェットという戦略的ガバナンスツール

エラーバジェットは、単なる技術的な管理ツールではない。それは、組織全体の方向性を一致させるための戦略的なガバナンスフレームワークである。

CEOやCOOの重要な役割は、リスクとリターンのトレードオフを管理することにある。新しい取引アルゴリズムのデプロイは、潜在的なリターン（イノベーション）をもたらす一方で、潜在的な不安定性（リスク）を導入する行為でもある。

エラーバジェットは、このリスクを定量化する。予算が十分に余っていれば、ファームは新しいデプロイに伴うリスクを取る余裕がある。逆に、予算が枯渇していれば、それはシステムがすでに脆弱すぎるというデータに基づいた明確なシグナルであり、新たなリスクを追加する前に安定化を最優先しなければならないことを示す。

このメカニズムは、意思決定プロセスから感情論や部門間の政治力学を排除する。これは、運用チームが開発チームに「ノー」と言うのではなく、事前に合意されたデータと予算が行動方針を決定するという文化を醸成する。

これにより、ビジネスリーダー、開発者、運用担当者といったすべての関係者が、「信頼性の高いイノベーションを最大化する」という共通の目標に向かって連携することが可能になるのである 35。

結論：信頼性はコストではなく、競争優位性の源泉である

本稿で展開してきた議論は、一つの明確な結論へと収束する。HFTの世界はナノ秒単位で繰り広げられる戦争であり、その戦いにおいて速度が武器であるならば、信頼性は盾である。盾なくして武器はその価値を失い、ファームは無防備な状態に陥る。

ダウンタイムの真のコストは、単に逸失した取引機会の総和ではない。それは、直接的な機会損失、すべての取引に課される体系的な税金（スリッページ）、より高速な競合に対する保証された敗北（逆選択リスク）、そして戦略的な研究開発能力の完全な麻痺という、複合的な大災害である。これらのコストは累積し、相互に作用し、企業の収益性と競争力を根底から蝕む悪循環を生み出す。

最終的に、SREのような規律あるエンジニアリング主導の信頼性アプローチへの投資は、IT部門の意思決定ではない。それは、CEOとCOOが下すべき、企業の根幹に関わるビジネス戦略上の決定である。HFTというゼロサムゲームにおいて、信頼性を後回しにする企業は、その利益、戦略、そして市場シェアを、信頼性こそが自社の事業全体の基盤であると認識する企業に、必然的に明け渡すことになる。

信頼性への投資は、生き残りと市場支配への投資なのである。

引用

  1. The Future of High-Frequency Trading Networks – AddOn Networks, https://www.addonnetworks.com/solutions/insights/future-of-high-frequency-trading-network
  2. Understanding High-Frequency Trading (HFT): Basics, Mechanics, and Example, https://www.investopedia.com/terms/h/high-frequency-trading.asp
  3. Why Speed Matters: The Role of High-Frequency Trading on an Algo Trading Platform, https://www.utradealgos.com/blog/why-speed-matters-the-role-of-high-frequency-trading-on-an-algo-trading-platform
  4. High-frequency trading – Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/High-frequency_trading
  5. High frequency trading firms: Who they are, who they hire, what they pay – eFinancialCareers, https://www.efinancialcareers.com/news/high-frequency-trading-hiring-and-pay
  6. What is Prop Trading & How Does it Work? / Axi, https://www.axi.com/int/blog/education/proprietary-trading-guide
  7. 高頻度取引はなぜ減少したか – IG, https://www.ig.com/jp/trading-strategies/high-frequency-trading-explained-why-has-it-decreased-190422
  8. Zero Latency in High Frequency Trading (HFT) Solutions – International Computer Concepts, https://www.icc-usa.com/zero-latency-in-high-frequency-trading-solutions
  9. Optimising Low Latency Trading for High-Frequency Markets – BSO-Network, https://www.bso.co/all-insights/how-to-accommodate-low-latency-high-frequency-trading
  10. High-frequency trading: why latency is the new currency, https://orthogone.com/fpga-latency-new-currency-high-frequency-trading/
  11. FinTech向け超低遅延システム – Intellectual Highway株式会社, https://www.i-highway.com/solutions/ull-for-fintech/
  12. 高頻度取引（HFT）の遅延問題を解決する方法とおすすめのプログラミング言語 – note, https://note.com/kotaro_studio/n/n6980f44fd754
  13. 4 Business Impacts of Network Downtime in Finance – IP Fabric, https://ipfabric.io/blog/business-impact-network-downtime-finance/
  14. Latency Standards in Trading Systems – LuxAlgo, https://www.luxalgo.com/blog/latency-standards-in-trading-systems/
  15. Impact of High-Frequency Trading on Market Efficiency & Stability – Bajaj Broking, https://www.bajajbroking.in/blog/impact-of-high-frequency-trading-on-market-efficiency
  16. What is slippage in trading and what can I do to avoid it? – Pepperstone, https://pepperstone.com/en/learn-to-trade/trading-guides/what-is-slippage/
  17. What is Slippage? The Meaning, Example and Factors – ATFX, https://www.atfx.com/en-au/analysis/trading-strategies/the-reason-and-influence-of-slippage
  18. The Impact of High-Frequency Trading on Modern Securities Markets – ResearchGate, https://www.researchgate.net/publication/363798358_The_Impact_of_High-Frequency_Trading_on_Modern_Securities_Markets
  19. Prop Trading Firms: Here’s How They Work – Nasdaq, https://www.nasdaq.com/articles/prop-trading-firms-heres-how-they-work-0
  20. What is Slippage & How to Avoid It ? {2025 Examples} – AvaTrade, https://www.avatrade.com/education/market-terms/what-is-slippage
  21. Slippage in High-Frequency Trading: How to Measure and Minimize It, https://daviddemayo.com/blog/slippage-in-high-frequency-trading-how-to-measure-and-minimize-it
  22. Understanding Slippage in Finance: Key Insights and Examples – Investopedia, https://www.investopedia.com/terms/s/slippage.asp
  23. Adverse Selection Explained: Definition, Effects, and the Lemons Problem – Investopedia, https://www.investopedia.com/terms/a/adverseselection.asp
  24. Adverse selection and market makers – Quantitative Finance Stack Exchange, https://quant.stackexchange.com/questions/69887/adverse-selection-and-market-makers
  25. Equilibrium High Frequency Trading – Financial Markets Group, https://www.fmg.ac.uk/sites/default/files/2020-08/Bruno-Biais-paper.pdf
  26. Study Concludes Lightning Fast Trading Could Cost Investors $4.8 Billion Annually, https://www.morningbrew.com/stories/2020/01/27/study-concludes-lightning-fast-trading-cost-investors-48-billion-annually
  27. BIS Working Papers – No 955 – Quantifying the high-frequency trading “arms race” – Bank for International Settlements, https://www.bis.org/publ/work955.pdf
  28. Market Simulation under Adverse Selection – arXiv, https://arxiv.org/html/2409.12721v2
  29. Adverse Selection in a High-Frequency Trading Environment, https://www.pm-research.com/content/iijtrade/7/1/18
  30. Adverse Selection in a High-Frequency Trading Environment | Request PDF, https://www.researchgate.net/publication/273266578_Adverse_Selection_in_a_High-Frequency_Trading_Environment
  31. What is SRE? Site reliability engineering explained – Dynatrace, https://www.dynatrace.com/news/blog/what-is-site-reliability-engineering/
  32. Site Reliability Engineering Best Practices: Turning SRE into a …, https://www.netguru.com/blog/site-reliability-engineering
  33. SRE: Benefits and Business Impact of the SRE Mindset | NetApp, https://www.netapp.com/learn/cvo-blg-sre-benefits-and-business-impact-of-the-sre-mindset/
  34. IT Service Management: Automate Operations – Google SRE, https://sre.google/sre-book/introduction/
  35. SRE success starts with getting leadership on board | Google Cloud Blog, https://cloud.google.com/blog/products/devops-sre/sre-success-starts-with-getting-leadership-on-board
  36. Building Reliability: Why SRE Should Be On Every Business Leader’s Radar | Xebia, https://xebia.com/articles/building-reliability-why-sre-should-be-on-every-business-leaders-radar/

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