中国股市涨跌幅限制的研究——基于计算实验金融的方法

In the Chinese stock market, a daily price limit of 10% on trading of stocks has been applied for nearly twenty years. International Organization of Securities Commissions suggested that price limit in the stock market should be loosened. Chinese financial markets are increasingly connected with the world's markets and the experiment of Shanghai-Hong Kong Stock Connect Program was carried out recently, which probably accelerates the reform of price limit rule in the stock market. Here, based on order flow data, we first study the market efficiency of price limit and analyze the statistical properties of order placements and order cancellations. We then aim at building an order-driven model with price limit based on investors' behaviors and calibrate it with empirical properties. Taking the model as a platform, we try to understand the dynamic properties of stock prices as well as the internal mechanism of price limit, and confirm its influence on market stability. Finally, we intend to search for the optimal combination of upper limit and lower limit under a certain market condition setting with the agent-based computational finance method. The implementation of this research will deepen our understanding of the regularity of complex evolution in the market, further promote the development of agent-based computational finance, and eventually provide theoretical guides for the improvement of price limit rule in the stock market.

我国股票市场实施10%的涨跌幅限制已近20年，国际证监会组织曾建议我国放松涨跌幅限制的幅度。随着我国金融市场与世界市场联系日益紧密，尤其是沪港通试点的正式启动，或将推动我国股市涨跌幅限制制度的改革。本项目依托中国股票市场指令流数据，开展涨跌幅限制市场绩效的实证研究工作，分析市场参与者下单委托和撤单委托的统计规律，在此基础上构建具有涨跌幅限制特征的委托驱动模型，并采用实证分析结果进行模型校准；以构建的模型为平台，运用计算实验金融的方法，探索股票价格的动态演化规律和涨跌幅限制的内在作用机理，从股市微观结构角度分析涨跌幅限制对股市稳定性的影响；最后，在计算实验平台中运用优化算法，确定一定市场条件设定下的最优涨幅跌幅组合。本项目的顺利实施，将丰富与深化人类对于股票市场复杂演化规律的科学认识，推动计算实验金融学科的发展，并为我国股市涨跌幅限制的完善提供理论指导和政策建议。

自1996年12月16日上交所和深交所实施股票价格涨跌幅限制制度开始，10%的涨跌幅限制已延续了20多年。自2020年8月24日起，深交所创业板所有股票将涨跌幅限制从10%提升至20%，当天创业板指大涨1.98%，且在随后的几个交易日内，创业板指数波动性相较之前明显变大，且在近期创出自2015年股灾以来的新高。.项目组进行了我国涨跌幅限制的实证研究，对触及涨跌停板交易日的数据进行logit模型回归分析，发现股票市场的涨跌幅限制存在冷却效应，即涨跌幅限制能有效地防止投资者追涨杀跌的行为，可在一定程度上稳定股票价格，对股市的异常波动具有抑制作用。此外，研究发现，若在原有logit模型解释变量中加入次优订单因素后，次优订单在股价接近涨跌停板过程中往往发挥了较好的冷却效果，表明次优订单发起者（以机构投资者和专业个人投资者为主）往往比较理性，为股市的发展和稳定发挥了积极的作用。.项目组依托我国股票指令流高质量数据，分析了投资者下单委托和撤单委托的统计规律，在此基础上构建了委托驱动模型，并完成了模型的校准。项目组再以模型为平台，运用计算实验金融的方法，研究涨跌幅限制于股价演化规律的关系。在具体实施过程中，分别设置涨幅上限（∅+）和跌幅下限（∅-）的参数，分析不同{∅+,∅-}组合对股市价格的影响。研究发现，当∅+>|∅-|时，模型生成的股票价格将较快上涨，快速偏离正常值，且当涨幅上限和跌幅下限的差距增大时，价格上涨的速度加快；当∅+=|∅-|时，人工市场的股票价格在合理的价格范围内变化，且波动率随着涨幅上限或者跌幅下限的增大而增大；当∅+<|∅-|时，模拟生成的股票价格将急剧下跌，快速偏离正常值，且当涨幅上限和跌幅下限的差距增大时，价格下跌的速度加快。.项目组以委托模型为平台，运用计算实验金融的方法，构建人工股票市场，通过计算机模拟，揭示股票价格的演化规律，从股市微观机构角度理解涨跌幅限制对股票市场稳定性的影响。同时，项目组优化在一定市场条件设定下的涨幅跌幅组合，为市场投资者制定投资策略和证券监管部门制定交易法规提供参考建议，并在一定程度上推动计算实验金融学科的发展。