2019年7月4日，中国精算研究院精算论坛讲座邀请到了澳大利亚悉尼科技大学商学院的Xuezhong He教授，以“Reinforcement Learning and Evolutionary Equilibrium inLimit Order Markets”为题，从算法交易的角度，研究限价市场中的强化学习对市场有效性的影响。结果发现基本面信息影响着信息交易者的决策，而对于非信息交易者，短期市场趋势是影响其决策的重要因素；在此过程中，学习可以改善市场的流动性，提高非信息交易者的流动性供给以及信息交易者的流动性消费，进而产生持续的交易订单。另外，研究结果也揭示了强化学习有助于提高交易者的财富并具有价格发现的功能。

在整个报告的过程中，参会老师与Xuezhong He教授就价格有效性和学习机制的关系进行了深入地探讨，并结合机器学习在实际金融市场中的应用进行了讨论，加深了我们对此报告结果的理解。

Xuezhong He教授这次的学术报告从实际限价市场的微观结构出发，通过一个均衡模型向我们展示了学习行为对于个人福利以及价格发现的影响，让我们对限价订单市场有了更全面的了解。参加这次报告的有我校中国精算研究院、金融学院、统数学院以及清华大学和北京交通大学的多位老师参加。