集合竞价算法优化：理论分析与市场影响

本文主要探讨了集合竞价成交价算法的研究，该研究基于国际证券市场广泛采用的四种关键原则：（1）最大成交量原则，即优先选择能实现最大交易量的价格；（2）最小剩余原则，确保在满足最大交易量后，剩余的股票以尽可能低的价格成交；（3）市场压力原则，考虑市场整体的供求状况，调整成交价；（4）参考价格原则，以历史数据或市场预期为基础，作为定价参考。 文章指出，传统的理论研究通常假设市场价格是由市场参与者最大化期望效用的优化行为决定的，但在现实中，投资者的行为可能是有限理性或非理性的，且市场不能完全出清，这使得理论结论在实际应用中的有效性受到质疑。因此，作者提出从算法设计的角度出发，对集合竞价成交价进行深入分析，以克服理论研究的局限性。 通过数值仿真，作者证明了集合竞价算法具有良好的收敛性，即随着算法的执行，备选成交价集合逐渐缩小，直至得出最终成交价。其中，参考价格原则确保了成交价的独特性，而最小剩余原则和市场压力原则有助于减少价格的波动性，提高价格发现的准确性。研究进一步建议，在中国证券市场中引入市场压力原则和参考价格原则，可以有效降低系统性风险，增强股票价格的连续性，提升市场效率。 孙有发教授的研究工作发表于《计算机工程与应用》杂志，强调了从算法设计的角度进行实证研究的重要性，因为这有助于更精确地评估集合竞价成交价对股票价格的具体影响，同时避免了实证研究中其他市场变量干扰的不确定性。 这篇论文不仅深入剖析了集合竞价成交价算法的工作原理，还提出了针对中国市场特定情况的改进策略，对于理解和优化证券市场的竞价机制具有重要的理论和实践意义。