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基于计算实验的协同羊群行为与市场波动研究陈莹;袁建辉;李心丹;肖斌卿【期刊名称】《管理科学学报》【年(卷),期】2010(013)009【摘要】相对于短期实际利率、消费、红利的波动而言,理论界称股价波动水平异常偏高的现象为"股市波动之谜".以往研究表明,羊群行为和市场情绪的协同作用会引发股票市场的波动.在计算实验平台上,通过协同模拟agent间的模仿和市场情绪信号,在实验中观察到明显的协同羊群行为所引发的股票价格泡沫或崩溃.对羊群行为的研究既考察了agent的私有信号,又包含了总体的市场影响,发现羊群行为和收益波动存在较强相关性的证据.将计算金融实验方法用于行为金融研究具有较强的理论价值,同时对投资者和监管方来说都有一定的借鉴和参考意义.【总页数】10页(P119-128)【作者】陈莹;袁建辉;李心丹;肖斌卿【作者单位】南京大学工程管理学院,南京,210093;南京信息工程大学经济管理学院,南京,210044;南京大学工程管理学院,南京,210093;南京大学工程管理学院,南京,210093【正文语种】中文【中图分类】F830.91【相关文献】1.我国证券投资基金"羊群行为"与股票市场波动性的实证分析——以开放式基金为例 [J], 王晓鸿;程贵;高宏霞2.股票期权对股票市场的波动性分析:基于agent的计算实验金融仿真角度 [J], 赵尚梅;孙桂平;杨海军3.股票市场的羊群行为与波动:关联及其演化——来自深圳股票市场的证据 [J], 顾荣宝;刘海飞;李心丹;李龙4.羊群行为、股价波动与投资收益——基于中国证券投资基金的实证研究 [J], 张红伟;毛前友5.投资者情绪、羊群行为与市场波动——基于科创板市场的TVP-VAR模型实证研究 [J], 杨文祺;王燕因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于人工智能的股票价格预测模型研究随着科学技术和计算机技术的不断发展，人工智能成为了当今最热门的领域之一。
从机器学习到深度学习，从人工神经网络到卷积神经网络，人工智能已经逐渐渗透到各个领域。
股票价格预测模型是其中之一，基于人工智能的股票价格预测模型在金融领域中已经得到了广泛应用。
人工智能是指通过计算机程序模拟人类智能的能力。
股票价格的预测是投资者们非常关注的一个问题，而由于股票价格涉及到各种因素的影响，因此预测股票价格一直是一个非常困难的任务。
然而，通过运用人工智能技术，我们可以使用大量的数据、模型和算法，提高股票价格的预测准确率。
一般来说，基于人工智能的股票价格预测模型主要分为两大类：基于规则的模型和基于数据驱动的模型。
基于规则的模型是通过专家系统、决策树等技术建立的。
这种模型通常依赖于人工制定的规则和逻辑，人工利用各种信息对股票价格进行分析。
基于规则的模型主要靠专家经验和技能，并且需要不断地根据市场实际情况及时修改规则，因此这种模型的适用性相对较弱。
与基于规则的模型不同，基于数据驱动的模型是通过运用机器学习、深度学习等技术建立的。
这种模型可以自动地从股票市场历史数据中学习和挖掘模式，从而通过对数据的处理，得出对未来股票价格的预测。
这种模型的主要优点是可以根据实际数据进行训练，不依赖于人工制定的规则，因此具有较高的普适性和可扩展性，可以在不断变化的市场环境中适应和学习。
基于数据驱动的模型可以分为多个子类，如基于统计方法、人工神经网络、随机森林、支持向量机等等。
其中，人工神经网络模型是基于生物神经网络的计算系统，专门用于处理诸如模式识别、分类、预测、控制、优化等任务。
该模型可以有效地运用到股票价格预测中，通过输入历史数据和股票市场的一些基本因素，对未来价格进行预测和分析。
在人工神经网络的基础上，还可以建立更加精细的卷积神经网络和循环神经网络模型，这些模型在股票价格预测中也得到了广泛的应用，预测精度较高。
宏观政策效果评估模型的发展与应用文献综述1. 引言1.1 宏观政策效果评估模型的重要性宏观政策效果评估模型的重要性在于为政府和决策者提供科学、客观的评估工具，帮助他们更好地制定经济政策和应对经济波动。
通过这些评估模型，可以对政策措施的效果进行量化分析，预测可能出现的影响，并评估政策措施的可行性和有效性。
这不仅有助于优化政策设计，减少政策实施过程中的不确定性和风险，还能够提高政策的执行效率和产出效益。
宏观政策效果评估模型也可以帮助政府更好地理解经济变化的机理和规律，为完善宏观经济管理提供科学依据。
通过运用这些模型，政府和决策者能够更好地把握经济形势，及时调整政策，从而更好地应对经济挑战和实现经济稳定增长。
宏观政策效果评估模型的重要性不言而喻，它是促进经济可持续发展和提升国家经济行为的重要工具。
1.2 研究背景宏观经济政策一直是经济学研究的重要领域之一。
在面对国内外各种经济问题时，政府通常会采取各种宏观政策来调整经济运行，以促进经济增长、稳定价格水平、降低失业率等目标。
如何准确评估不同政策对经济的影响以及评估模型的建立一直是广大学者和决策者们面临的重要课题。
宏观政策效果评估模型在这一背景下应运而生。
这些模型通常基于经济理论和大量实证经济数据，通过对政策变量和经济变量之间的关系进行深入分析，来评估不同宏观政策对经济的影响。
随着计量经济学、动态随机一般均衡模型和Agent-based模型等方法的发展，宏观政策效果评估模型的建立和应用变得更加准确和全面。
面对经济全球化和数字化转型的挑战，如何更好地利用宏观政策效果评估模型来指导政策制定和实施成为当前研究的焦点之一。
深入研究宏观政策效果评估模型的发展与应用具有重要的理论和现实意义。
2. 正文2.1 宏观政策效果评估模型的发展历程宏观政策效果评估模型的发展历程可以追溯到20世纪50年代。
当时，经济学家开始意识到需要一种系统性的方法来评估宏观政策的效果，以便政府和决策者能够更好地了解政策措施的影响。
基于神经网络的股票价格预测模型股票价格预测一直是金融研究领域一个备受关注的问题，尤其是近年来，随着人工智能和机器学习技术的不断发展，越来越多的人开始将这些技术应用于股票价格预测中。
其中，基于神经网络的股票价格预测模型是较为常见的一种方法。
神经网络模型是一种模拟人类大脑思维的模型，它将输入的数据通过网络内部的神经元不断传递和加工，最终输出预测结果，这种模型的特点是拟合能力强，对于非线性问题处理效果很好。
在股票价格预测中，神经网络模型也有其独特的优点。
一方面，股票价格的变化具有不确定性、非线性等特点，而神经网络模型的非线性处理能力可以更好地适应这种变化；另一方面，神经网络模型可以处理大量的数据，并能够自动学习数据的特征，从而提高预测效果。
例如，我们可以使用基于神经网络的长短期记忆模型（LSTM）对股票价格进行预测。
LSTM模型特别适用于时间序列预测问题，因为它能够记住较长的历史信息，并根据这些信息进行预测。
具体来说，在使用LSTM模型进行股票价格预测时，我们需要先收集并整理历史的股票价格数据，并将其预处理为适合LSTM模型使用的格式。
然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对LSTM模型进行训练，并使用测试集对训练好的模型进行验证。
在实际的使用中，我们需要注意一些细节。
例如，对于LSTM 模型的超参数（如层数、神经元个数、学习率等）的选择，需要在实验过程中进行优化；同时，在使用LSTM模型时，还需要关注数据的无效值问题、过拟合问题等。
从理论和实践上看，基于神经网络的股票价格预测模型具有较高的预测准确率，同时对于市场的变化也能做出相应的响应。
然而，股票价格受到多种因素的影响，模型也可能受到多种限制，因此，在实际应用中，我们需要对模型的表现进行综合考虑，并基于此作出有效的决策。
总之，在金融领域，基于神经网络的股票价格预测模型已经成为了一种热门的研究方向。
该模型运用了人工智能技术，可以更好地应对股票价格的变化，并具有更高的预测准确率。
上海交通大学硕士学位论文基于神经网络的股票价格操纵行为研究姓名：胡金霞申请学位级别：硕士专业：管理科学与工程指导教师：胡代平20100101基于神经网络的股票价格操纵行为研究摘 要自上海和深圳证券市场建立以来，股票市场规模不断扩大，也出现一系列违法违规事件，股票价格操纵是其中重要的一部分，因此加强对股票价格操纵行为的监管是股票市场的重要课题。
由于证券市场股票价格的形成机制受多方面因素的影响，神经网络自身具有的一系列特点可以为研究提供便利。
本文首先对证券市场价格操纵案例进行收集和分析，对操纵主体、所属行业、股票规模、财务特征和市场交易特征进行统计，并以此为指标建立基于BP神经网络的股票价格操纵监管模型，为投资者和监管者提供决策依据，并建立操纵和防范博弈模型，对监管机制进行深入研究，提出相关建议。
本文在借鉴前人研究的基础之上，得出以下结论：中国股票市场的价格操纵原因复杂。
上市公司治理结构混乱，股权设置不合理，投资者结构存在缺陷，机构投资者潜力有待挖掘，政府监管机制不健全，案例查处不及时以及法律体系不完善都给操纵行为出现提供了便利。
股票价格操纵的主体主要为机构投资者，其中券商和基金公司较多；被操纵股票分布了金融、公用事业、房地产、综合、工业和商业，其中I最主要为工业；被操纵股票的公司股本规模和资产规模都较小，便于投资者进行操纵；被操纵公司的财务能力较差；在股票操纵期间，市场交易状况变化明显。
使用Matlab神经网络工具箱，以财务指标和市场交易指标建立的基于BP神经网络的股票价格操纵判别模型对股票操纵的预测成功率很高，因此可以有效地甄别股票操纵情形。
最后，建立股票价格操纵与防范博弈模型，分析表明通过降低监督成本，加大对操纵的处罚力度，加强投资者教育，完善上市公司治理结构以及发展机构投资者都能够有效减少股票市场价格操纵行为的发生。
关键词：股票市场，价格操纵，神经网络，监管机制，防范体系IISTUDY ON BEHA VIOR OF STOCK PRICE MANIPULATIONBASED ON NEURAL NETWORKABSTRACTThe Chinese stock market has been expanding enormously since Shanghai and Shenzhen stock exchange markets are established. But there are a series of illegal incidents, among which the stock price manipulation is one of the important parts. Therefore, enhancing regulation of the stock price manipulation is an important issue in the stock market. As the stock price formation is affected by multiple factors, this has brought some difficulties in the stock market research, and the characteristics of neural networks have facilitated modeling.Firstly, price manipulation cases are collected and analyzed, and the features of manipulation subjects, industries, stock sizes, financial characteristics and market trading are summarized. With these indexes, this paper establishes the stock price manipulation model based on BP neural network, and provides decision-making basis to investors and regulators.Based on the related researches, the conclusions are as following:IIIThe reasons of China's stock market price manipulation are complicated. Chaotic governance structure of listed companies, unreasonable non-tradable shares, investors’ structure defects, not timely case investigation, and inadequate legal system have facilitated the manipulation behaviors.Most manipulators are institutional investors, of which the brokerages and fund companies form the main part; manipulated stocks come from various fields including finance, utilities, real estate, integrated trade, industry and commerce, and mainly from the industry; small stock capitals and asset sizes of the companies are easy to be manipulated; the companies’ financial are weak; during the stock price manipulation process, market trading conditions change significantly.The establishment of stock price manipulation supervision model based on BP neural network with financial indicators and market transactions is able to foresee the stock price manipulation behavior with a high rate of success.Finally, through building stock price manipulation and prevention model, the analysis shows that by reducing the monitoring costs, increasing penalties for manipulation, and strengthening investors’ education, improving the governance structure of listed companies as well as developing institutionalIVinvestors, the behaviors of stock price manipulation are able to be effectively reduce.KEY WORDS: stock market, price manipulation, neural network, regulatory systems, prevention systemV1导论1.1研究背景与问题的提出自从17世纪阿姆斯特丹证券交易所成立以来就伴随着股票价格操的出现[1]，之后几乎所有的股票市场上都有类似事件的产生。
基于多Agent传动干系的股市趋势猜测1. 引言股市趋势猜测一直是金融领域中的重要探究课题之一。
随着信息技术的快速进步，人工智能、机器进修和数据开掘等技术的应用，使得股市猜测的精度有了显著提高。
本文探讨的是基于多Agent传动干系的股市趋势猜测方法，通过模拟多Agent之间的互相作用，实现对股市趋势的有效猜测。
2. 多Agent模型多Agent模型是一种模拟社会、市场等复杂系统的方法。
在股市中，多Agent模型可以模拟不同投资者之间的互动和传动干系。
假设有多个Agent，每个Agent代表一个投资者，他们依据自己的策略决定买卖股票的时机。
这些策略可以是基于技术分析、基本面分析或者其他理论模型。
3. 传动干系建模在多Agent模型中，投资者之间的互相作用干系是关键因素之一。
传动干系的建模包括两个方面：投资者之间的信息传递和来往行为的影响。
信息传递可以通过投资者之间的沟通、媒体报道、探究报告等方式实现。
来往行为的影响可以通过模拟投资者的买卖决策，例如，若果一个投资者决定买入某只股票，他可能会吸引其他投资者跟风买入。
4. 数据收集与处理股市的历史数据是进行股市趋势猜测的基础。
本方法需要收集多个投资者的来往行为数据、媒体报道数据以及股市价格数据等。
这些数据需要进行预处理，例如分析投资者的买卖行为，提取特征，并进行归一化处理等。
5. 模型训练与猜测在数据筹办就绪之后，可以开始建立模型并进行训练。
模型的选择可以是基于机器进修算法的方法，例如神经网络、支持向量机等。
模型的训练需要使用历史数据进行参数优化。
优化后的模型可以用于将来的趋势猜测。
6. 模型评估与优化模型的评估是为了验证其猜测性能。
可以使用交叉验证等方法来评估模型的准确度和稳定性。
若果模型猜测能力过低，则需要重新优化模型的参数，或者尝试其他算法。
7. 试验结果与分析通过试验可以得到模型的猜测结果。
试验可以使用历史股市数据进行回测，评估模型的猜测准确度。
人工智能金融基于深度学习的股票价格模型在当今信息时代，金融市场的波动性和复杂性给投资者带来了巨大的挑战。
然而，人工智能（Artificial Intelligence, AI）的发展为金融领域带来了新的可能性。
特别是基于深度学习的股票价格模型，通过模拟大脑神经网络的工作原理，不仅可以有效预测股票价格的变动趋势，还能提供交易策略和风险管理建议，为投资者决策提供有力支持。
一、深度学习在金融市场中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络结构和工作方式的机器学习方法。
它通过多层次的神经网络处理海量数据，自动学习并抽取特征，逐渐提高模型的准确性。
因为金融市场的数据庞杂且非线性，传统的统计模型往往无法有效处理，而深度学习的非线性拟合能力和强大的学习能力，使其成为金融预测和风险管理的利器。
二、基于深度学习的股票价格模型基于深度学习的股票价格模型通常包括以下几个步骤：1. 数据收集和预处理为了构建股票价格模型，首先需要获取大量的历史股票价格数据和相关的市场因素数据，例如财务指标、经济指标等。
然后进行数据清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理和特征工程等，以保证数据的准确性和一致性。
2. 模型构建和训练在深度学习模型中，通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）或循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）来处理时序数据。
模型的输入包括历史股票价格序列和其他市场因素数据，输出为未来一段时间内的股票价格预测。
通过大量的训练数据和反向传播算法，模型逐渐优化，并提高预测的准确性。
3. 预测和交易策略当模型训练完成后，可以将其应用于实时的股票价格预测。
预测结果可以作为投资决策的参考，例如判断股票的买入或卖出时机。
此外，基于深度学习的股票价格模型还可以结合风险管理技术，提供交易策略和风险控制指导，帮助投资者实现更稳定和可持续的收益。
三、深度学习股票价格模型的优势与挑战基于深度学习的股票价格模型相比传统的统计模型，具有以下优势：1. 高准确性：深度学习模型能够自动学习数据中的规律和特征，从而提高预测的准确性。
基于Agent的期货市场仿真研究作者：王松林来源：《合作经济与科技》2015年第20期[提要] 本文以期货市场为例，建立期货市场仿真模型，利用Swarm仿真平台编写仿真程序，分析其仿真结果，阐述期货市场的某些运行情况，并准确预测特殊情况下市场的变化。
关键词：期货；市场；仿真；研究中图分类号：F83 文献标识码：A收录日期：2015年9月10日一、前言各个投资者在复杂适应性系统的资本市场中相互协作并相互影响，整个资本市场的发展受到投资者之间作用的影响，同时投资者的决策也受到资本市场发展的影响。
投资者对信息的不同预测、不同反应方式和不同决策机制形成了市场价格，而投资者的预测和决策受到市场价格的影响。
因此，市场和投资者的预测规则协同进化。
二、基于Agent的期货市场整体研究（一）基于Agent的期货市场模型。
我们把期货交易所和期货交易所内进行的交易组成期货市场。
作为期货交易中介的期货商充当期货市场的纽带和桥梁。
作为期货市场Agent的期货交易客户依据保证金制度，在期货市场通过期货商进行期货交易。
期货交易客户可以分为投机者和套期保值者两种。
套期保值者必须有期货投机行为的介入才能真正实现。
否则，期货市场会缺少流动性而不能实现套期保值，期货市场也不能顺利完成交易。
本文建立期货市场仿真模型的方法是离散事件仿真方法。
整个期货市场由交易客户、期货商和期货交易所组成。
其中的投机者和套期保值者是交易客户。
（二）模型中的Agent。
作为一种软件主题的ZIP交易者，能够使用简单的机器学习计算法来满足公开拍卖市场环境中的卖方和买方的多种操作。
每个ZIP交易者都有一个交易的利润率μi（t）和限制价格λi，对于买卖双方来说，买卖价格分别为买价Ρi（t）=λi（1-μi（t）），卖价为Ρi（t）=λi（1+μi（t）），若经过某种交易规则买卖价格达成一致则双方成交。
三、交易策略制定与仿真结果（一）期货市场Agent的交易策略。
根据交易目的的不同可以将期货市场的交易者分为投机者和套期保值者两类。
基于多Agent强化学习股票期权量化交易（认证）基于人工智能的期权量化投资（节选）I-based ealing - ption rasper谢峰博士哲理思考前言：关于交易的思考1、交易市场是无法预测无法战胜吗？2、超额收益可能吗？3、金融世界是非线性高维的复杂混沌大系统4、黑天鹅和反脆弱世界5、为什么选择期权交易6、公鸡打鸣与人工智能7、非专业个人的机会哲理思考n 传统有效市场假说 n 行为金融n 传统有效市场假说（EMH）美国芝加哥大学经济学教授尤金·法玛（Eugene Fama）著名论文《股票市场的价格行为》，（Efficient Market Hypothesis，EMH）无法预测/马尔可夫性 Price is right! ? 无法战胜/鞅特性延伸 No free lunch！n 超额收益可能吗？行为金融学（Behavioral Finance）罗伯特·席勒 Robert Shiller 在《非理性繁荣》信息不对称? 非理性投资者共振? 无风险套利修正非理性偏差? 行为金融（前景理论/损失厌恶）投资者非理性/有限理性条件使得超额收益可能哲理思考n 对不确定世界的理解–世界是非线性/混沌/复杂大系统–金融世界复杂混沌系统/非线性/高维–人的因素–比三体更混沌 ? 极端斯坦事件：不可预测/马尔可夫链条–纳西姆·尼古拉斯·塔勒布（NassimNicholasTaleb）–不可推演–无法推演 ? 黑天鹅–经济活动不可预测–颠覆性u 偶然性的本质 u 黑天鹅是改变生活的主因 u 因为柏拉图心理，我们忽视了它们的存在–不可预测是由于低概率–黑天鹅比想象的多u 不可预测性不是小概率事件 u 彩票不是黑天鹅 u 小概率事件是可以预测的–无法正向判断分析和寻觅 u 试错纠偏哲理思考n 反脆弱系统反脆弱世界–动荡时会趋向碎裂破坏的或者说趋向负面结果的系统就称为脆弱系统。
基于Agent的电子交易方法与实现戴卫平【摘要】在现实市场中存在多个买方和多个卖方,交易中会就价格、交货地点等多个方面进行讨价还价.本文提出一个多对多且多议题的电子交易方法,以电子市场为中立的第三方,从多个买方以及多个卖方的提案中,由市场进行配对找出相似度较高的提案,然后生成由Agent运用模糊理论进行一对一的互惠合作协商以提高双方交易的满意度及成交的可能性.【期刊名称】《常熟理工学院学报》【年(卷),期】2007(021)004【总页数】4页(P121-124)【关键词】电子交易;代理;协商;匹配模式;模糊理论【作者】戴卫平【作者单位】东南大学,计算机学院,江苏,南京,210096【正文语种】中文【中图分类】TP399;F713.36目前Agent技术已经在拍卖网站的议价协商、虚拟企业沟通等领域得到应用[1]。
对于自动协商Agent的应用而言，以前都只考虑了价格一个因素,使得买卖双方处在对立的状态，如MIT的Kasbah以及密西根大学的Auction Bot等[2]。
而在现实生活中，市场中存在着多个买方与多个卖方,交易涉及价格、交货地点、对方信用状况等多个方面，双方有不同的喜好和要求,他们期望达到一个共赢的合作局面。
据此，本文提出一个符合多对多且多议题的基于Agent的电子交易方法，以电子市场这个中立的第三方为运作基础，从多个买方以及多个卖方的提案中，由市场提供配对，找出相似度较高的若干提案，再经由买卖双方Agent进行一对一的合作式的协商。
我们用权值来表示用户的喜好程度，在自己不重视但对方很重视的方面作出较大让步从而获得双赢。
整个协商框架包括协商议题集合、市场撮合机制、效用评估决策机制和交互推理机制三个部分。
1.1 协商提案协商提案是协商参与者关注的协商要素的集合，大致可分为二类，质性的内容和可以量化的内容。
所谓质性内容指交货地点等议题。
而可量化的内容则是指价格、付款时间等议题。
在质性议题的处理上，本文将由协商者列出议题中的可能方案，并由协商者对所有可能的方案进行效用设定，再交由Agent协商。
