基于元胞自動機模型的股票市場分析研究.pdf

1、作為典型的復雜自適應系統(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)復雜、變量關(guān)系多等特點，而傳統(tǒng)金融學的研究方法側(cè)重于總體把握，忽視了個體與個體間的互動，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。上世紀發(fā)展出來的復雜性科學在處理非線性問題上的成功，使得很多學者開始嘗試借助于復雜性研究工具來建立股票市場模型進行研究，作為探索復雜性與復雜系統(tǒng)的有力工具，元胞自動機正被廣泛運用于股票市場的研究。
　

2、　在現(xiàn)有的研究中，已有若干個元胞自動機模型被提出，雖然在一定程度上可以模擬并解釋股票價格的宏觀變化，但忽略了一些重要的影響因素，本文針對這些不足進行完善改進，建立了新的元胞自動機模型，該模型較以往模型有如下特點:(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際情況;(2)對均線交易策略做了更細致的描述，考慮了均線斜率大小對投

3、資者決策的影響，使模型更貼近真實股票市場;(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格和收益率的演化規(guī)律。
　　同時在該模型的基礎(chǔ)上我們還引入遺傳算法進行改進，借助生物學進化機制重新設(shè)計了元胞間的演化規(guī)則，賦予元胞自學習能力，而不再是簡單的相互模仿，使模型更具有現(xiàn)實意義。改進的模型有如下特點:(1)投資者不再使用單一的交易策略，可以同時使用兩種交易策略，這些策略附帶有各自的權(quán)重，同

4、時引入倉位權(quán)重，對投資者的屬性做了更細致的刻畫;(2)將遺傳算法引入元胞自動機模型，重新設(shè)計元胞演化規(guī)則，賦予元胞自學習能力，增加了模型的智能化程度;(3)在投資者不同的學習能力下分別研究股票價格、收益率和權(quán)重系數(shù)的演化規(guī)律。
　　最后，利用MATLAB對模型進行仿真實驗，并對實驗結(jié)果進行對比分析，結(jié)合兩個模型可得到本文的結(jié)論:(1)技術(shù)面投資者過多的投機會造成市場劇烈波動;(2)技術(shù)面投資者的平均收益率要高于基本面投資者，這對投