基于Agent的人工股市研究

发布时间：2019-08-05 18:51

【摘要】：金融系统一般被认为是一个复杂系统。基于Agent的模型是计算金融学研究的最新发展方向，它的核心思想是通过建立由计算机模拟的金融系统，并利用该系统进行大量的模拟实验来研究各种复杂的金融现象。本文就是用基于主体模型来模拟股票市场研究股价波动的。 本文首先介绍了计算金融学的历史背景和发展状况，相比传统的数学建模方法，主体模型的思想与应用具有着自下而上、放宽假设条件的优势。之后本文对Agent相关理论基础和本文建模将要利用的工具Swarm平台的产生和发展进行了简要介绍，再后详细介绍了Agent效用函数等数理理论，这部分是模型的数学基础，展示了Agent策略的选用规则和人工股市运行的规律。第四部分则对利用Swarm-JAVA软件平台建立计算机模拟人工股市系统ASM的步骤进行了介绍，对模型中每一个类块的设计进行详细的说明。第五部分将此ASM模型的运行结果最终输出并利用此模型进行了一系列的实证实验。这个ASM模型可以模拟出股市价格波动、聚集性等一般特征，一系列实验也验证这个人工股市中利率的变动将影响股价、Agent不同的预测规则设定（规则总数、学习频率）也将带来不同股价状况的结果。最后一部分总结论文并进行展望，指出未来研究可以进行的方向。
【图文】：

图 2-5 基于主体的 Swarm 建模在 Swarm 建立的仿真模型中，ModelSwarm 是其中的核心。作为一个 Agent的容器，ModelSwarm 包含了如下元素：1、Agent（主体）：环境中的主要活动体，具有自适应能力和自主行为，它将不断与环境和处在同一环境的其他主体不断进行通信和交互，并根据得到的信息进行相应的反馈和相应。Agent 具有不同的状态如大小、颜色、上下左右移动的行动能力等，可以分别用属性与行为能力来描述；2、Agent 活动的环境：所有 Agent 处于的、用来描述主体生存状态的所有元素的集合。在程序实现的时候，与 Agent 一样，环境经常也被定义为对象，然而在最初的框架设计中，需要明确地辨识出环境究竟包含有哪些要素，将它和具有“能力”和“行为”的主体彻底区别开。3、Agent 行为执行顺序的动作序列表：ModelSwarm 对象分别定义了 activity库中的 ActionGroup 类和 schecule 类的一个实例——先在 ModelSwarm 的buildActions 方法中为 ActionGroup 的实例对象赋值，以此来产生规定触发 Agent

图 3-2 ASM 模型结构示意图在我们的模型中，股票市场中有两种可交易资产：第一种为无风险债券，支付固定利息率fr=0.10，无限供给；第二种为有风险股票，，支付随机股息，股息的计算假定遵循以下公式：tttd =d+ρ d d+μ ()1 ， 公式（3-1）其中，d=10，ρ=0.95，~(0,)2μμ Nσt。市场中共有 25 名作为交易者存在的 Agent 和 25 支股票，每股股票的价格 tp由市场内生性决定。3.2.1 股市状态及状态历史编码在我们建立的简单 ASM 模型中，股市状态主要包括：t 表示当前的仿真周期，tp 表示 t 周期内的股票价格、td 表示 t 周期内的股息，r 表示当前的现金利息率
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP18;F830.91

【参考文献】

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本文编号：2523278