基于agent股票市场模拟与预测研究

摘要

人工股票市场(Artificial stock market)作为金融市场一个子系统，因此它也属于复杂系统的范畴，其中包含大量具有智能的交易者以及良好的市场交易机制。由于其本身作为复杂系统，必然拥有复杂系统的固有属性—复杂性，且表现出智能交易者所具有的适应性，因此传统的静态数学模型和统计建模方法并不能很好的满足当前股票市场以及金融学的发展要求。自1970年以来，计算机技术得到快速发展并日趋成熟，人们发现金融市场与计算机技术相结合，可以构建出接近现实市场的人工股票市场，这对挖掘现实金融市场固有性质以及了解市场动态运行等复杂机制具有重大意义，并且基于agent的仿真模拟研究是目前经济研究领域研究的一大热点。
　　本文采用基于计算经济学(ACE)原理的人工金融市场平台，在交易机制的选择方面，是采用连续双向拍卖机制;资产结构为风险资产—股票以及无风险资产—债券;并对参与市场投资的交易者分为三类:基本面Grahamist、技术面技术面交易者以及无策略的随机投资者;不同于以往大部分研究中以财富最大化为目标，本文主要针对不同的资产类型，设定不同的投资目标。设计agent使其具有不同属性，以契合现实投资者的异质特征。通过对人工股票市场仿真实验数据与现实市场采集的交易数据进行对比，发现实验组的价格收益率特征与现实市场收益率有着相类似的基本统计特性，包括尖峰厚尾、波动聚类以及长记忆性等经典统计特性，说明该人工股票市场是初步有效的。并在该人工股票市场的基础上，对现实股票市场股票收盘价进行预测，并对比ARMA模型对股票市场股票收盘价的预测性能，进而证明该人工股票市场有效性，同时也为金融市场相关投资人员提供一定的决策参考。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景及研究意义

1．1．1 基于agent模拟背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外文献综述

1．2．1 基于agent人工金融市场国外文献综述

1．2．2 基于agent人工金融市场国内文献综述

1．2．3 双向拍卖的国外文献综述

1．2．4 双向拍卖国内文献综述

1．3 本文研究内容及创新

第二章 相关理论介绍

2．1 基于agent理论介绍

2．2 双向拍卖理论

2．3 ARMA模型理论

第三章 人工股票市场设计

3．1 agent设计

3．2 市场环境

3．2．1 双向拍卖指令簿

3．2．2 指令成交价格和数量

3．2．3 双向拍卖交易流程

3．2．4 参数设置

3．3 本章小结

第四章 人工股票市场仿真实验分析

4．1 仿真界面设计

4．2 人工股票市场模型的校验

4．2．1 收益率时间序列正态性检验

4．2．2 波动聚集长期记忆特征检验

4．3 本章小结

第五章 人工股票市场预测研究

5．1 基于ARMA模型对股票收盘价的预测

5．2 基于agent模型预测与ARMA模型值预测对比

5．3 基于agent模型预测与ARMA模型趋势预测对比

5．4 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 本文主要研究内容总结及研究成果

6．2 研究展望

参考文献

附录

致谢

研究成果及发表的学术论文

作者及导师简介