研究
我研究市场如何区分真实信息与虚假信息，以及这如何影响长期价值，尤其是在 AI 智能体开始参与市场的今天。
核心问题
我相信，辨别真伪信息是识别长期、可持续价值的关键：无论是投资者评估公司，还是 AI 智能体大规模发布信息的平台。我希望弄清楚，哪些市场机制能够奖励诚实的参与者。
- 当 AI 智能体在市场中发布声明时，要求其为声明的准确性质押资金，是否比声誉系统更能减少虚假声明？
- 在质押机制下，诚实的卖家能否随时间获得更高收益？市场需要多长时间才能识别出谁是诚实的？
- 在金融市场中，虚假的公司声明被揭露后，价格修正的速度有多快？哪些因素能加快这一过程？
当前研究
面向更安全智能体 AI 的市场设计干预
研究实习生 · Marshall Van Alstyne 教授 · 波士顿大学 · 2026 年 9 月起
一项人类与 LLM 驱动的智能体作为买卖双方进行交易的实验，检验为广告声明进行质押能否提高市场信息的可靠性。我提出了异步、连续时间的市场设计，并独立开发了该设计的全栈 oTree 原型；目前正在团队的 Empirica 版本中开发 LLM 智能体集成与数据采集功能。
进行中：对 SK 海力士和台积电的买方研究，分析 AI 驱动的需求如何在芯片供应链中传导，完成后将发布于 chenquant.com。
学术背景
我接受过物理学（中山大学理学学士）、经济学（意大利博科尼大学经济学哲学硕士，获全额博士奖学金并完成博士一年级课程）和管理学（岭南–MIT 斯隆国际 MBA，论文研究黄金价格波动）的训练，并有约十年创业和基金管理的实践经验。目前在波士顿大学攻读软件开发硕士。
GRE 数学 170/170 · CITI 人类受试者保护培训 · CFA 三级考生
