基于元胞自动机的股票价格宏观变化的研究

　　1　引言

　　关于股票市场复杂性的研究工作最具代表性的是美国新墨西哥州圣塔费研究所BrianArthur等人开发的基于agent的人工股票市场模型(ArtificialStockMarket,简称ASM )[4],这个模型也被称为自适应的非线性网络,它基于agent的建模思想及基于元胞自动机(CellularAutomata,简称CA)的建模思想,建立一个与现实系统相对应的虚拟系统(模型),通过虚拟模型的运行或演化来观察是否反映了对应现实系统的自组织或涌现等系统特征,并通过模拟不断寻求其它尚未发现的复杂性特征或带有普适性的特征,最后用模型研究结果来解释现实问题。元胞自动机已经成为复杂系统仿真的重要工具[2],而且有广泛的应用。

　　应尚军等人通过建立单支股票元胞自动机演化模型[3],并以演化模型产生的股价指数序列为研究对象进行了动力学分析。通过考察股价指数序列在重构相空间中的轨迹,发现了股票市场中的混沌现象;并研究了相空间的分形维数。

　　根据模拟模型和现实市场的对比分析,进一步证实了基于投资分析的股票市场演化元胞自动机模型在模拟股票市场复杂性方面的可行性。

　　在此基础上,本文提出了一种新的基于元胞自动机的模型,构建了新的股票价格变化规则以及新的股票交易量的变化模型,假设了两大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,着重研究股票价格在宏观上的变化趋势以及具体是什么因素产生了这些变化。

　　2　提出模型

　　本文在分析大量现实社会股票价格的宏观走向情况,综合考虑了多方面的宏观和微观因素,采用扩展的Moore型邻居形式提出了以下新的基于元胞自动机的股票动力学模型[1]。

　　1)元胞(即股票投资者)分为两种:基于基本面交易的投资者和模仿者。其中,基于基本面交易的投资者比较了解股市的本质,他们认为股票的价格可能会暂时离开其基本价值,但是必定会回到基本价值。他们的投资行为很少或者不受周围人的影响。而模仿者则不关心股票的基本价值,对于股票市场的行情了解也不是很多,只是模仿其所认识的投资者或跟从大多数投资者的交易行为。

　　3　影响因素分析

　　3.1　横向因素

　　3.1.1　宏观因素

　　从宏观的层面来说,影响股票市场发展的因素主要有:

　　①国内外重大事件会对股票市场产生影响,假设其影响系数为c1,所占权重为w1;②银行利率调整会对股票市场产生影响,假设其影响系数为c2,所占权重为w2;③政府对股票市场的直接干预,假设其影响系数为c3,所占权重为w3;④国家货币政策会对股票市场产生影响[6],假设其影响系数为c4,所占权重为w4。