本研究では，HFTの実態を把握すべく，東証の板再現データ（2010年１月から2015年9月までの全数調査約256億件の注文情報）からHFT業者の日本市場への参入の軌跡や，市場シェア，取引スタイル等を分析した．先行研究では，コロケーション経由に基づくHFT判定が主流であったが，各仮想サーバに対して，これまで行われなかった膨大な注文情報を細かく集計する探索型の分析を通じて，①手動注文と成行注文が顕著に含まれない仮想サーバと含まれる仮想サーバに分類された点，②HFT特有の高頻度性を有する仮想サーバが前者であるという点の２つの新たな知見が得られた．そこで，本研究では，この新たな知見に基づきアルゴリズム化基準（「取引自動化」と「仮想サーバの専有」を基準とした『アルゴリズム化基準』）を提案することで，これまで把握されてこなかったHFTの全貌や実態を下記通り明らかにすることができた．(1)この提案したアルゴリズム化基準によって，典型的なHFT（高頻度かつ高速の注文を行う者）の取引グループを捕捉できた，(2)特に，2014から2015年の観察期間では，仮想サーバの約65％，注文総数の約70％，売買代金の約45％がHFTによって占められていること，(3)HFTはザラバで注文を行う一方，信用取引を行わないこと，(4)IOC注文を行うのは，HFTの中でも特にアルゴリズム化度合が高いグループに限定されること，(5)HFTの中でも特にアルゴリズム化度合及び高頻度性の双方が高いグループで，空売り注文を駆使し，マーケットメイク（メイク注文が多くテイク注文が少ない）を行っていること，がそれぞれ判明した．
