基于元胞自動(dòng)機(jī)模型的股票市場分析研究.pdf

1、作為典型的復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)，金融市場具有內(nèi)部結(jié)果層次多、參與要素多且性質(zhì)復(fù)雜、變量關(guān)系多等特點(diǎn)，而傳統(tǒng)金融學(xué)的研究方法側(cè)重于總體把握，忽視了個(gè)體與個(gè)體間的互動(dòng)，這使得傳統(tǒng)金融理論遭受越來越多的質(zhì)疑，人們需要新的非線性方法來研究金融市場。上世紀(jì)發(fā)展出來的復(fù)雜性科學(xué)在處理非線性問題上的成功，使得很多學(xué)者開始嘗試借助于復(fù)雜性研究工具來建立股票市場模型進(jìn)行研究，作為探索復(fù)雜性與復(fù)雜系統(tǒng)的有力工具，元胞自動(dòng)機(jī)正被廣泛運(yùn)用于股票市場的研究。
　

2、　在現(xiàn)有的研究中，已有若干個(gè)元胞自動(dòng)機(jī)模型被提出，雖然在一定程度上可以模擬并解釋股票價(jià)格的宏觀變化，但忽略了一些重要的影響因素，本文針對(duì)這些不足進(jìn)行完善改進(jìn)，建立了新的元胞自動(dòng)機(jī)模型，該模型較以往模型有如下特點(diǎn):(1)與以往模型不考慮投資者資金量不同，本文將投資者的初始資金量以正態(tài)分布隨機(jī)變量形式加以考慮，并在交易過程中根據(jù)利潤更新投資者的資金量，因此更符合股票市場的實(shí)際情況;(2)對(duì)均線交易策略做了更細(xì)致的描述，考慮了均線斜率大小對(duì)投

3、資者決策的影響，使模型更貼近真實(shí)股票市場;(3)將投資者劃分為基本面投資者和技術(shù)面投資者，引入兩者比例系數(shù)，研究不同投資者比例下股票價(jià)格和收益率的演化規(guī)律。
　　同時(shí)在該模型的基礎(chǔ)上我們還引入遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)，借助生物學(xué)進(jìn)化機(jī)制重新設(shè)計(jì)了元胞間的演化規(guī)則，賦予元胞自學(xué)習(xí)能力，而不再是簡單的相互模仿，使模型更具有現(xiàn)實(shí)意義。改進(jìn)的模型有如下特點(diǎn):(1)投資者不再使用單一的交易策略，可以同時(shí)使用兩種交易策略，這些策略附帶有各自的權(quán)重，同

4、時(shí)引入倉位權(quán)重，對(duì)投資者的屬性做了更細(xì)致的刻畫;(2)將遺傳算法引入元胞自動(dòng)機(jī)模型，重新設(shè)計(jì)元胞演化規(guī)則，賦予元胞自學(xué)習(xí)能力，增加了模型的智能化程度;(3)在投資者不同的學(xué)習(xí)能力下分別研究股票價(jià)格、收益率和權(quán)重系數(shù)的演化規(guī)律。
　　最后，利用MATLAB對(duì)模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)合兩個(gè)模型可得到本文的結(jié)論:(1)技術(shù)面投資者過多的投機(jī)會(huì)造成市場劇烈波動(dòng);(2)技術(shù)面投資者的平均收益率要高于基本面投資者，這對(duì)投