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Madhavan (2000) — Market Microstructure: A Survey

Journal of Financial Markets 3(3): 205–258, 2000 年。54 页，约 1,800 次引用。

JEL: G10, G34 · 编辑: Avanidhar Subrahmanyam

框架：一个"黑箱"与四个板块

市场微观结构研究的是"投资者的潜在需求如何被翻译成价格和成交量"——价格形成的黑箱。

板块 问什么
① 价格形成与价格发现 黑箱内部如何运作
② 市场结构与设计 不同规则如何影响流动性与市场质量
③ 信息与披露（透明度） 揭示黑箱运作如何改变交易者行为
④ 与其他金融领域的接口 微观结构模型如何解释 IPO 折价、流动性溢价等

三个最有价值的概念

1. 标准模型的三步放松（§2）

p = E[v|\mathcal{H}]（完全有效）→ p = E[v|\mathcal{H}] + sx（加价差）→ 加 \lambda x（加私有信息）

2. 网络外部性谜题（§4.3.1）

理论上网络外部性应当驱动市场整合，但市场长期保持碎片化。论文提出两个子谜题：连续交易 vs 周期性拍卖的取舍、楼上市场 vs 楼下市场的取舍。

3. 做市商谜题（§4.3.2）

  1. 做市商的哪些功能使其存在有价值？
  2. 为什么公开的拍卖市场不能提供同样的功能？（论文没有完全回答）

一个反直觉的结论（对 A 股最相关）

最小报价单位减小可能降低整体流动性：

"若最小 tick 减小，提供流动性的利润下降而损失上升，因此远离最优买卖价的流动性会减少。然而报价价差本身可能因竞争而下降。"

论文同时强调：经济上相关的是最小报价单位，不是小数化这个计量单位。

本 wiki 记录的分歧：这与"小数化必然改善流动性"的市场叙事相反，见 订单簿价格间隙。

一句值得记住的定义

"正如实体市场在空间上聚合买卖双方，做市商可以看作是通过库存把买卖双方在时间上聚合起来的制度。买方不必等待卖方到来，只需向做市商买入、由做市商消耗库存。"

Caveat：2000 年综述的时间边界

论文写作时，电子订单簿尚未成为主流、算法交易与 HFT 完全未覆盖、碎片化尚未全面展开、Reg NMS 未实施。

用法：当概念地图（术语定义、历史脉络、理论起点），不要当现状综述。

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