2015年中国股市经历了牛熊转换，股灾来得突然且十分猛烈。在这次股灾中，中国金融市场的稳定面临巨大的考验，金融监管问题被再次摆到了重要的位置。随着股票市场的参与者对股票定价研究的不断深入，对公开信息解读能力的不断加强，市场参与者中知情交易者的数量在增加，合法的知情交易也愈发频繁。这部分基于科研和技术优势的知情交易者的交易行为导致内幕交易行为更加隐蔽，也使得对内幕交易的监管变得更为复杂，对监管层提出了更高的要求。本文使用上海证券交易所的历史数据，基于股票日内收益预测模型，采用Fama-Macbeth两步回归法和Shapley值法进行实证回归分析，研究中国股票市场大单日知情交易者报价指令对日内收益的非对称效应，解读知情交易者在利好和利空两种方向的私人信息下的交易行为，为监管层的知情交易监管提出政策建议。
　　论文得出的结论主要有：
　　（1）市场趋势会影响市场参与者的报价指令选择，中国股票市场知情交易者在牛市转熊市的过程中，会减少限价指令的使用，增加市价指令的使用；
　　（2）中国股票市场限价指令簿内外侧累积深度对未来股票价格的影响机制不同于纽约证券交易所，国外学者对日内收益预测中两大动力——库存管理和私人信息的定义不完全适用于中国股票市场；
　　（3）中国股票市场中知情交易者在面对利好消息时更多地使用市价指令，在面对利空消息时更多地使用限价指令；
　　（4）进一步开放股票行情数据有利于减少市场中的不理性行为和市场操纵行为。研究最终证明在中国股票市场中，大单日知情交易者报价指令对日内收益具有非对称效应。
　　论文创新之处主要体现在以下三个方面：
　　（1）将“大单日”引入到知情交易识别的研究中，为已有的知情交易方面的研究提供了新的研究思路；
　　（2）在股价波动率、信号强度和知情交易者占比等维度的基础上，创新性地为知情交易者报价指令研究增加了私人信息方向这一新的研究维度；
　　（3）使用中国股票市场数据对知情交易者报价指令选择进行研究，发现中国股票市场独有的特征并针对性地提出政策意见。
　　本文的研究依旧存在不足，未来的研究方向主要有两点：
　　（1）数据具有局限性，股票样本数量仅有79支且使用的是五档历史行情数据，未来可以增加样本股票池容量并使用十档历史行情数据；
　　（2）分解调整后 R2时因计算能力问题，将模型中限价指令簿的4个变量整合成了1个限价指令簿总体变量，未来可以将总体变量还原，对限价指令进行更加深入的研究。