基于元胞自动机方法的金融市场仿真研究进展概述

来源:用户上传      作者: 江山 程建平

　　[摘要]文章给出了基于元胞自动机方法的金融市场仿真研究进展的简短综述。主要阐述其从众、分形以及其他因素下的模拟仿真进展。文末提出了此方法的局限与未来的发展方向。
　　[关键词]金融市场；分形；仿真；元胞自动机
　　
　　金融市场中不但有资金上亿的基金或整合的利益集团，又有不计其数的中小散户。故市场的涨落即在整体上具有统计特征也体现了小团体的意愿。因此，模拟金融市场就需要一个既能反映个体特性又能体现市场统计特征的理论模型。这就成了引入元胞自动机(Cellular Automata，简称CA)的原因。CA通过简单的元胞和规则产生复杂的现象，依据确定的简单局部规则作同步更新，成为研究高度复杂系统演化的有力工具。
　　金融市场作为复杂系统，必须使用基于复杂性的理论与方法求解此类问题。应尚军等在《元胞自动机及其在经济学中的应用》中介绍了元胞自动机在经济学领域的应用，提出了它在金融市场中的应用的基本设想和研究方法。
　　
　　1　从众行为(羊群行为)
　　
　　金融市场中存在与有效市场假说相的现象，投资行为表现为从众行为(羊群行为)。应尚军等建立了基于CA的证券市场投资行为演化模型，通过对多种市场状态下、证券市场复杂系统的演化的模拟与分析，得出个人投资偏好与宏观因素是影响证券市场稳定的关键性因素，因此，建议投资者应该减少跟风从众行为，以促进证券市场的稳定和发展。
　　由于现实中从众行为形式十分复杂，简单的规则并不能如实模拟市场状态，如投资者的身份不同，其初始规则就应有差别，所以还需进一步对CA模型优化。孔建国等建立了CA开放性金融市场模型，可以通过扩充或重构其预测策略库来获得更精确的预测结果。
　　
　　2　分形
　　
　　CA与分形理论有着密切的联系。CA的自复制、混等特征，往往导致CA模型在空间结构上表现出自相似的分形特征。应尚军等基于CA模型，运用分形结构特征变量和稳定性变量来刻画股票市场的复杂性特征，通过新提出的离散度来度量市场的稳定性。研究表明，股票市场的复杂性特征变量与投资者心理存在着明显的相关关系。随后应尚军等开始把研究聚焦于股票市场的价格，并在重构的相空间中去发现是否存在混吸引子，同时，通过相空间的分形维的计算探讨建立股票市场的系统动力学模型的可能性。范英等建立了基于CA的州煤业股票市场演化模型，证实演化模型与现实市场在复杂性特征上的相似性，出现了混现象和分形维。但演化模型仅对单支股票建立了模型。杨帆、徐世英以上海股票交易市场为研究对象，建立了基于投资分析的CA模型，以分形理论为工具，应用重标级差(R／S)方法，通过改变初始值和初始规则，如除去无从众心理状态、从众概率偏移，进一步分析了股票市场的复杂性。高建喜、董宏光等建立了描述投资者心理和股票交易量的CA模型。综合零邻居、Moore和V.Neumann三种不同的邻居形式，用模糊隶属度函数刻画投资者的选择心理。
　　
　　3　其他
　　
　　证券市场的复杂性还表现在投资者地位的差异。王佳佳、李青等区分了证券市场上的基于基本面因素和模仿者两类投资者，通过模型反映出股票市场中尖峰厚尾、波动聚集与投资者交易行为有关的特点。
　　吴军、李青基于CA的模型分析股票价格的宏观变化，建立了新的股票价格变化规则以及股票交易量的演化模型，假设了两类影响股票价格宏观变化趋势的因素，同时也细化了股票交易量的函数。仿真结果在一定程度上反应了股票价格的宏观变化趋势和股票价格变化的波动聚集性。
　　虽然CA方法在金融市场模拟仿真的研究前景广阔，但是必须承认它存在一些致命的缺点。首先，在CA上信息流的传播速度非常缓慢，故无法模拟在短时间内由偶然事件引起的爆发式的全局响应，而这种情形往往被认为是真实市场出现大事件的可能原因。其次，针对演化规则的简单性，而真实市场复杂的行为不可能全部分解成某几个简单局部规则。另外，真实金融决策往往受外界因素、历史信息和全局信息的影响。这些缺点阻碍了CA在金融市场建模研究的发展。
　　综上所述，元胞自动机仿真方法可以反映真实市场的某些特征及部分规律，但是要全面模拟真实市场，有待进一步研究。

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